2019年1月，畢馬威2018中國領先金融科技企業頒獎禮在京舉行。這是畢馬威第三次開展中國領先金融科技企業50年度評選，2016年及2017年，畢馬威兩次推出中國領先金融科技企業50名單并獲得業界廣泛關注。也是天云大數據第三度蟬聯50強榜單，同樣蟬聯的還有螞蟻金服等公司。

?天云大數據：HTAP數據中臺與AI PaaS平臺無縫對接，全線產品支持規模化與智能化處理數據服務

天云大數據是一家專注于各行業通用人工智能PaaS平臺和大數據基礎設施軟件平臺的科技創新公司，自成立之初即深耕于金融科技，在大型股份制銀行、保險、互聯網金融公司已落地部署樣板工程；目前人工智能PaaS平臺已逐步應用到石油、旅游、醫藥、5G、軍工等行業領域中，泛場景AI服務能力將賦能更多行業客戶，幫助客戶在由IT向DT轉型的大潮中取得成功。

具體來說，天云提供的能力包括：

一、規模化處理數據能力，天云大數據的大數據平臺BDP，配合由復雜網絡引擎Hilbert與HTAP數據庫Hubble形成的數據中臺，能夠實現對海量工業互聯網數據的高效、統一的管理，實現數據標識融合、多源數據融合和多業務流程融合，向下兼容多種大數據開源技術框架工具，向上提供豐富的數據共享服務，支撐大規模數據處理能力，處理PB量級數據，提供實時并發事務級服務應用；同時向上提供豐富的數據服務，如面向金融、石油、醫藥、工業生產等領域輸出各種微服務。

二、智能化分析數據能力，天云大數據PaaS化AI平臺MaximAI已實現從AutoFE特征工程的自動流水線，到訓練模型AutoML，到推理端基于容器的灰度發布。同時，Kaleido特征工程平臺具有豐富的特征抽取、特征變換和特征選擇功能，同時集成了面向石油、醫藥、金融等多領域的特征工程工具箱，能夠將數據中臺供給的數據加工為適合AI建模的特征，并將特征無縫供給到PaaS化AI平臺Maxim AI，從而將海量沉睡的數據變成能夠指導業務改進、優化生產過程的模型。

MaximAI，如何降低企業使用AI門檻

按照人工智能的發展歷史和演進路線，可將人工智能劃分為弱人工智能、強人工智能和超級人工智能。真正意義上的超級人工智能預計要到2045年左右才可能實現，當前，我們所面對的人工智能主要是弱人工智能。簡單來說，目前的弱人工智能在處理限定性問題時的表現可能會優于人類，但還無法勝任開放性問題的解決。

天云PaaS化AI平臺MaximAI秉承普惠AI精神，賦能普通開發者、業務人員，使得傳統上由數據科學家在實驗室完成的工作能夠由普通開發者、業務人員借助工具完成，賦予了更多人使用AI的自由，降低了使用AI的門檻，從而在弱人工智能時代實現了高效率、低成本的批量化模型生產，解決了AI人才成本高昂、高度依賴科學家等業界難題，讓企業獲取機器智能像讀書一樣簡單。

目前Maxim AI已成功地應用于金融、能源、旅游、醫藥、5G、軍工等行業領域中，泛場景AI服務能力使得Maxim AI可賦能更多行業客戶，憑借數據中臺、Kaleido特征工程平臺、Maixm AI、模型商店等構建面向金融、工業互聯網、醫藥等多領域的生態圈，幫助客戶在由IT向DT轉型的大潮中取得成功，引領人工智能發展前沿逐步邁向強人工智能時代。

在金融領域，以銀行信用卡申請反欺詐為例，隨著數據量的增大，數據類型的增多，傳統的基于規則匹配的離散式欺詐分析預警系統已經無法識別團伙犯罪，僅基于歷史數據進行分析也已無法滿足銀行現實需求，天云大數據融合銀行內部的數據，建立數據挖掘系統，引入地域關系、推薦關系等拓展建立申請人社交關系復雜網絡，利用分布式大數據技術與機器學習技術，全量、在線分析數據，建立信用卡申卡欺詐分析預警新模式，極大提高了申卡欺詐團伙犯罪預警的準確率。

在能源領域，天云大數據利用算法抽象出石油管道泄漏的風險，面對沒有圖紙，只有單表的油氣管道，無法實現壓力差的復雜現實場景，實現了從靜態地質圖，到動態傳感器數據智能采油。在油井發生故障前提前采取措施，防止進一步損壞甚至報廢，同時降低對人力的需求，增加了判斷的準確率，大大降低石油企業運營成本。

在醫藥領域，通過天云的人工智能MaximAI平臺，基于藥物靶點蛋白數據研究對藥物適應癥的作用進行關系演示，將具有高維特征的數據進行降維處理，利用隨機分布森林算法對數據進行機器學習建模，結果區分度較高，同時使用復雜網絡全景展現了之前只能兩兩展示的多維數據，演示數據表明人工智能應用于藥物適應癥和副作用預測前景廣闊。?

總結

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