DataCanvas亮相服博会，分享金融企业AI构建经验

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2018年9月27-28日，第九届中国国际服务外包交易博览会在杭州召开。此次大会由中国商务部、杭州市人民政府主办，中国国际投资促进会、杭州市商务委员会共同承办，大会以“适应发展趋势，集聚创新要素，开拓数字化服务新时代——新技术·新业态·新人才·新机遇”为主题，探讨新时期如何运用新一轮技术革命新成果，大力拓展服务外包新业态，努力构建集聚人才新平台，积极探索产业发展新机遇，推动服务外包产业创新驱动发展。

 DataCanvas作为深耕金融领域多年的数据科学平台提供商，和将AI和AutoML技术实际服务金融行业的先行实践者，受邀出席服博会金融科技创新研讨会。DataCanvas售前副总裁周晓凌发表题为“金融企业AI构建之路”的主旨演讲。

周晓凌认为，“效率优化”是AI服务金融行业的关键词。目前企业AI应用的落地，需要数据管理、工程框架、算法模型和数据科学人才的一系列支持，每个环节都需要不断升级。DataCanvas通过实时计算（RT）与“数仓”结合， 用更接近实时的方式洞察真相、解决问题，让结果精准可用；通过模型封装和AutoML实现自动化建模，直接降低使用者在数据科学领域的门槛，实现模型训练和模型应用操作。在AI人才严重不足、企业亟需通过AI项目获益的时期，DataCanvas数据科学平台作为工具，从客户角度出发，填补需求缺口。

周晓凌还表示，企业AI项目中存在六大问题：数据准备时间和人员不足、数据分析项目成员配备和分工不合理、错误的分析工具及一切从头开发、不能解释和应用模型计算的结果、模型不能投入实际生产和运营，以及未能对模型持续维护和监控。DataCanvas能够大幅降低解决这些问题所需要的时间成本、人力成本，也是“效率优化”的直接体现。

目前全球金融服务领域的信息利用率仅有26%（PwC 2017 Global Digital IQ Survey），而据MarketsandMarkets预测，人工智能在金融科技的全球市场规模将从2017年的13.38亿美元增长到2022年的73.06亿美元。

 

高端人才的补足需要更多时间，高效工具的价值将被放大并广泛使用。正如Gartner早前预测，到2020年超过 40% 数据科学任务将会被自动化以提升数据分析效能。DataCanvas作为数据科学平台先行者，能够为从业务人员，到平民数据科学家，到数据科学团队的不同使用者，提供高效的数据分析和模型服务。

 

金融行业对AI寄予厚望。DataCanvas将坚持技术研发和产品升级，继续赋能金融科技，服务客户实现更高商业价值。

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