业务Ai数据建模面临的困难有哪些？

xubin · 发表于 2021-12-28 19:42:06

当前我们所处的社会是一个飞速发展且不断融合的社会，尤其是人工智能的出现，其加速了各个行业间的深度融合与交流，数据应用市场加速更迭，数据价值不断提升，只有加快可视化流程建模、多环境在线协同开发工具、数据隔离、用户统一验证等功能的开发和应用速度，才能实现Ai能力快速响应项目，降低成本，为企业转型升级提供智能化支撑。然而针对业务Ai数据建模的全覆盖还存在不小的压力。

业务Ai数据建模所要求的是以用户为中心，实现业务权限的集中化、自动化、可视化、智能化等，其要求企业本身具有更高的技术水平和智能化研发能力。

首先，技术本身的要求。Ai技术的使用需要多平台相结合，从而建立起一个一站式的、快捷便利的平台，平台本身涵盖素材管理、模型训练、模型评估、模型部署、模型管理等多重功能，这些就需要各平台间搭建起相互的桥梁，建成体系，其对技术的要求远高于单个平台建设技术要求。

其次，受传统业务模式的影响，现在流行的业务模式主要以追求方便为目的，希望权限最大化，而业务Ai数据建模的实现和建立，则因其本身对于信息安全的要求，使得业务权限会变成最小化，从而相互之间产生矛盾，这也是影响业务Ai数据建模的又一个关键因素。

最后，安全性。业务Ai数据建模是将原有独立的各个单元，形成统一的集合。而现在面临的是原有的各业务系统经过长期的日积月累形成相对独立的发展模式，成为一个个孤岛，进而导致各业务角色和岗位难以统一，业务Ai数据建模面临巨大挑战。

当然，随着人工智能技术的不断深化升级，各主流技术包括云计算、大数据等不断地迭代和融合，从而最终会将业务Ai数据建模的夙愿得以普及，从而也将推进数字化建设的进程。