在AI遍地开花的今天，企业却发现选择越多反而越困惑，如何更好的利用AI（人工智能）和ML（机器学习）依然是一个难题。尤其是数量众多的中小企业，对AI和ML依然有一种天生的疏离感。在这样的情势下，敏捷部署，简单易行的方案正成为企业普遍的诉求。

ElectrifAi公司独创的预构建机器学习模型和机器学习即服务（MLaaS），正是为解决企业的这一现实诉求而来。企业在没有任何ML基础和经验的情况下，也可以更好更好地利用ML模型以获得业务增长。而模型的训练、操作、部署乃至快速交付，通通交给ElectrifAi就可以了。

近期，围绕着如何让数据发挥应有的价值，如何有针对性地部署AI应用等话题，ElectrifAi分享了他们对于技术和行业的理解，以及MLaaS能为企业带来的裨益。

快速交付模型

成立于2004年的ElectrifAi，已成为机器学习模型领域的全球领先机构。“ElectrifAi的使命和愿景，是通过实用的人工智能和机器学习解决方案，帮助客户从根本上转变现有的业务模式“，ElectrifAi中国区总经理,，全球大数据分析副总裁，全球人工智能战略总裁孙娴表示。 “从前台帮助客户创收，在中后台助力降低成本，再加上风险控制，这就是ElectrifAi主要聚焦的三个方面。”

从成立那一天起，ElectrifAi始终专注于银行、保险和投资行业。近年来，得益于中国在制造业和零售业快速发展的趋势，ElectrifAi也开始在这两大行业发力。而预先训练好的1000多个机器学习模型资产，可以快速地实现从数据到商业价值的转化。

那到底有多快？“借助我们提供的MLaaS，客户可以在4-6周内实现机器学习，而自主构建新模型则需要8到12个月之久。”孙娴强调。“这就是我们所说的last mile AI，也是ElectrifAi核心的价值定位，可以为客户带来低风险和高回报的AI应用场景”。

优化业务价值

机器学习即服务（MLaaS）所提供的1000 多个预构建ML模型，具备业务就绪属性，并已在现实世界中经过验证。它们并不是通用的模型，相反充满了个性和灵魂。它们融汇了ElectrifAi丰富的行业经验、客户独有的数据和业务场景，再凭借快速部署和较低的项目风险，可为客户完成繁重工作，并最终交付给他们真正能解决业务痛点的解决方案。

使用ElectrifAi的MLaaS和预构建模型，不擅于处理数据问题，或缺乏数据专业知识的公司可以迅速享受到机器学习和计算机视觉带来的益处。同样，那些已进行平台投资或拥有强大技术团队的大型企业也可以进一步加快进程。

“但我们并不是说把模型和数据资产交付给客户就结束了”，孙娴强调，“ElectrifAi是帮助客户把整个端到端的方案落地以及不断地去做闭环的叠加优化，并最终帮助客户产生实实在在的业务价值”。

供应链的应用

ElectrifAi中国区联席总经理，产品与解决方案副总裁杨海愿重点提及了预构建模型为供应链带来的价值。

他表示，在供应链里，怎么合理地利用数据做精准预测，一直是个难题。以供应链成本为例，如何做到节约成本是所有企业共同的诉求，而这就需要精准的智能预测。只有这样，才能做到产销平衡，既不会有冗余的库存，也不会有多余的产能。

ElectrifAi的MLaaS和预构建模型恰好能高效地实现这一点，它们的独特算法可以动态平衡生产量，最终做到产销协同，让企业的经营变得更加自主化，精准化。

结语

自 2004 年以来， ElectrifAi一直与财富 500 强公司合作，以快速、高效和易于理解的见解助力实现商业价值。

作为由AI和ML驱动的完整业务功能，MLaaS可无缝连接到客户的云或本地工作负载，客户无需任何ML经验。此外，客户还可以快速获得ML解决方案，免去自己构建ML所需要的超长周期和大幅开支。

正如孙娴所言：“各种规模的公司都可以借助ElectrifAi的MLaaS和预构建模型，快速从其数据中提取价值，并将数据转化为战略武器，以推动收入、降低成本和风险”。

2022年12月14日 于上海

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