以零門檻AI工具賦能行業，智易科技幫助企業開啟“第二曲線”
Google Cloud AutoML問世以來一直熱度不減，但關於機器學習自動化工具是否能真正落地卻依舊飽受爭議。
在企業看來，目前市面上的機器學習平臺要麼華而不實，無法實現工程專案；要麼暴露大量專業的程式碼引數，並不能讓企業真正用起來。
以AI工具去賦能行業並沒有想象的那麼簡單。
既需要去理解使用者的產品使用習慣，同時也需要深入到行業的各個環節中去，清晰指出AI到底能為公司解決什麼樣的問題，創造多大的價值。
對此，智易科技，這家來自深圳的AI初創企業走出了一條不同的路。
AI極限挑戰的背後 是對產品嚴苛的態度
機器學習平臺的最大價值，是能夠賦予企業自身AI能力，讓企業能夠結合自身的行業知識和經驗研發出適合自己的AI模型。
而企業裡最懂業務的，必然不是演算法工程師，而是業務人員。而要讓業務人員能將平臺用起來，最關鍵就是做到——低門檻。
“不能讓企業真正有效用起來的產品，擁有再時髦的概念和技術也毫無意義。”智易科技CEO李傑在與一線企業深入交流後總結到。
“許多公司都在抱怨購買的機器學習工具太複雜，根本用不起來。因為這類工具僅僅將使用門檻從100分降低到了80分，本質上仍是AI專家才能上手的黑科技。”
調研了市面上所有的機器學習平臺，走訪了身邊所能接觸的各類企業後，智易科技推出了「零門檻」的機器學習平臺——深思。
為了測試產品“低門檻”的極限，這家公司曾邀請美團外賣小哥作為毫無AI背景的代表進行平臺體驗，並做到了讓其15分鐘內研發出一款簡單的AI模型。
“當其他公司都在炫耀他們的演算法、算力時，我們在努力將產品的低門檻做到極致。”李傑表示。
針對不懂AI技術的小白使用者，智易將底層技術進行封裝，把AI技術轉化成簡單易用的工具產品服務於行業，讓使用者無需擁有AI背景，只需專注於資料和商業需求，便能實現AI建模。
將學術界的“AutoML” 改造成商用“AutoML”
谷歌作為國際頂尖的AI巨頭，在研究上投入了超乎想象的巨大算力資源，甚至動用TPU去執行它的 Cloud AutoML，但對於企業商用來說這並不現實。
相比於Google的AutoML，智易深思平臺的AutoML採用了不同的技術路徑去實現近似的效果，並且所消耗的算力資源大幅度降低。
舉個簡單的例子，相同環境下，Google Cloud AutoML研發出一個準確率98%的AI模型，智易深思平臺僅以其1%的資源就能研發出一個準確率96%的AI模型。
“對於大多數希望擁有人工智慧技術的傳統企業來說，追求的並不是從96%～98%，而是從無到有。”
李傑畢業於清華大學，後取得UVa計算機博士學位，在微軟和谷歌總部工作多年，擁有豐富的雲端計算及AI專案研發經驗。
在與Deepmind合作的AI資料中心專案中，李傑深刻感受到了AI技術所能為企業在效率提升和價值創造上帶來的重要意義，這也促使他萌發了搭建一個一站式AI平臺賦能各行各業的想法。
傳統的機器學習平臺使用的是拖拉拽和程式碼相結合的互動方式，這對使用者來說並不友好，使用者在使用他們平臺時常常會遇到以下問題：
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平臺上的專業名詞看不懂什麼意思。
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下一步應該點哪裡？不知道怎麼操作。
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平臺還要寫程式碼？不懂！
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說明文件在什麼地方？找不到。
“真正好的產品應該是使用者不需要閱讀任何說明文件，按照自有的使用習慣就能很自然地進行下一步，直到完成整個AI模型的研發。”智易科技CPO謝偉欽表示“‘使用者核心訴求’和‘使用者體驗’是尤為關鍵的兩點，至於價格和功能，那都只是延伸。”
考慮到靈活性，智易在深思平臺支援面向開發人員的專業模式，由於其中內嵌了完整的技術配置，專業模式下AI專家可以自己選擇合適的模型，以更高的效率和更少的資源消耗達成相同的目標。
深入行業 幫助企業在AI時代實現彎道超車
秉承著用AI為各行各業創造價值的初心，智易科技從一開始就選擇了To B的商業路徑。
To B和To C存在著截然不同的邏輯，To B的技術公司，不僅要有產品，要有從售前到售後各個環節的綜合服務體系，更重要的是還必須深入瞭解客戶所在的行業。
“目前許多企業對人工智慧仍存在著一定的認知差距，但當企業理解了人工智慧、機器學習的邏輯，他們會提出更加有建設性的需求” 。
智易深思平臺推出不足一年已服務了200+家企業客戶，幫助企業實現業務AI賦能，其中30+家客戶通過人工智慧技術開啟了企業增長的“第二曲線”，實現智慧化轉型升級。
“客戶永遠是看效果的，而不是聽你吹噓技術和概念。”李傑表示。
電信行業作為一個存量市場，運營商需要不斷挖掘客戶價值，因此許多客服在外呼中心天天打電話向用戶推銷套餐，但實際轉化率並不理想。
國內三大運營商之一的某電信企業藉助深思平臺，使用脫敏的使用者資料，經過AutoML多次迭代後得到最優AI模型，並利用該模型實現精準營銷，將轉化率提升了100%，在節省大量人力成本的同時提升了使用者的滿意度。
在傳統的工業製造領域，製造商也能夠通過深思平臺零門檻地進行機器學習建模，自動分析生產過程中所採集到的全部變數，實時監測生產關鍵變數的變化情況，利用AI技術定位異常引數，生成診斷報告並進行故障恢復，實現生產線故障監控、定位、修復三位一體，從而大大提升工廠預測性維護的效率及良品率。
蘋果某關鍵硬體供應商曾使用智易深思平臺對元器件進行計算機視覺識別檢測，利用元器件的測試資料進行AI建模，節省了通過原有手工測試方法所耗費的大量人力時間，顯著提升了良品率。
據瞭解，智易科技近期與微軟加速器達成了戰略合作，與各地政府共同推進AI實訓精創營專案，大力支援地方企業進行智慧化轉型升級，共同推動AI技術深入改變行業的生產方式，政府也將通過對接當地的產業和市場等方式給予了大力的支援。
只要有充分的行業資料、明確的場景以及關鍵性的指標需求，深思平臺都能夠幫助企業以最低的成本用AI去提升效率，產生更大的價值。
比如在零售領域藉助AI實現銷量預測和庫存控制、金融領域用AI實現反欺詐、教育領域用資料決策結合AI實現因材施教、醫療領域通過AI輔助診斷等等。
在未來，基於資料的一切決策成本將趨於零，智易科技表示將繼續致力於用平臺為更多的場景和產業創造價值。