传统的BI阶段是由人定义出一个清晰的规则,再放到决策引擎里去跑。小数据时代仍然离不开“老三样”,需要一套SaS的保险平台、一批科学团队做数据科学服务,以及基于这两者生产出来的策略引擎。而如今的人工智能,都非常清晰简单,图象只有IGB在象素上面的填充,但是在后台反馈出来的都是非常丰富的语义环境。当这些特征和内容很难被人类用简单的、清晰的语言描述出来的时候,BI失效的前提下我们该怎样用AI的方法提供更大规模的计算?主要有三个方面的变化:离线抽样to在线全量;从静态个体到动态关联;传统的基于统计思路开始逐步进入到大规模的学习阶段。天云的Maxim AI分布式人工智能平台,实现ABCAlgorithm bigdata cloud,三者的业务价值融合交付。
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