智能预测方案（Predictive Intelligence）——人工智能自学习算法、无监督、定制性解决方案

序言

人工智能技术革命已经来临,企业的管理层和工程师必须准备好迎接新时代的到来。人工智能可能给企业带来什么改革、怎样开展？大部分的中高层管理者没有受过人工智能技术的专业训练，该如何处理和面对？本文将为您解答所有疑惑。

一.新政策、新机遇

在全球数字化新浪潮中，我国政府矢志不渝地引领并倾力推动一场名为“新质生产力”的工业革命。在这个宏伟蓝图中，人工智能已被擢升至国家发展战略的核心地位，融入国家经济发展的深层脉络。各大企业纷纷响应政策号召，全力投身于企业运营全流程的数字化再造与智能化融合进程中，积极探索将前沿数字技术与传统业务深度融合的新型发展模式。然而，新的发展模式不仅带来了颠覆性的变革机遇，也无可避免地催生了前所未有的严峻挑战。

二.新挑战

企业不得不面对一个核心问题：如何构建一支涵盖人工智能开发专家、数据工程师、编程人员、系统分析师等多元技能的专业团队，以驱动全流程的数字化与智能化转型。这一转变意味着企业在原有架构基础上可能需要重构人力资源配置，能无缝对接原有的工作流程，兼容并蓄的新旧体系衔接并加以优化,以确保资金投入能得到有效的回报,为企业在数字化经济大潮中乘风破浪奠定坚实的基础。

可是，这个投资有多大？是否能顺利完成任务？成功的机会有多大，会不会在这个过程中影响了原来的正常运作？企业是否有足够的经验和能力应对？

三.定制性解决方案

面对上述挑战，勤达科技推出出了一种具创新性和实用性，基于人工智能无监督、自学习算法的定制性解决方案—智能预测方案。基于此方案，企业并不需要耗费任何资源去新建一个完整的人工智能团队，承受诸多不确定的成本投入和随之而来的管理难题。

相反，企业可以通过采取更加灵活和高效的方式来实现人工智能技术的落地应用，快速地、极低成本地并且有把握地完成数字化与智能化改造的任务。从而在不影响正常运营的前提下，切实推动企业的数字化与智能化进程，迈向高质量发展的新阶段。这样,既可以节省大量的人力资本和时间成本，又能充分利用外部的专业知识和经验，使新技术应用能够紧密围绕原有工作流程进行优化升级，规避内部团队建设的风险和困扰。

四.智能预测方案的实用领域

五.最有效率的人工智能解决方案 

完全基于大数据打造的人工智能解决方案，提供了前所未有的便捷与效能提升。企业仅提供所需的历史数据，人工智能则承担起从数据筛选、模型构建到解决方案交付的全流程任务，确保解决方案能够精准满足客户的特定业务目标与功能需求。企业除了提供数据外，整个过程中无需自行聘请人工智能专家、数据工程师或编程员来进行开发与维护工作。

一旦交付后，智能预测方案便开始自我学习和迭代优化，其性能和准确性在持续不断的实战应用中不断提升。尤其当面临大规模且结构复杂的数据集；或涉及众多变量、错综复杂的业务流程时，它能迅速揭示出深藏在海量数据背后的模式与趋势，并能提供远超传统方法的精确预测结果；做出实时且富有洞见的决策建议。

定制界面和系统集成方面，企业可以根据自身业务特点和工作流程，来实现无缝融入企业现有环境的目标。

六.高端的人工智能技术

无监督自学习

智能预测方案的核心亮点，在于其釆用尖端的Semantic Neural Network（语义神经网络）与自学习技术,这是一种先进的机器学习技术，能够自动化地从原始数据中萃取知识并持续提升性能，无需人工介入进行数据标注和模型训练。解决方案运用无监督、高度可解读的自学习算法，能深层次地挖掘复杂数据模式，并在部署后始终保持学习状态，通过CRPA (Cognitive Robotic Process Automation）自动认知机械过程功能，智能地理解并适应业务流程的动态演变，精准捕捉多层级数据间的潜在关联性因素。

自适应

智能预测方案具备自我更新和适应的能力。在实际运营中，解决方案能自动进行数据处理、特征提取和模型训练，实时追踪新出现的数据模式，依据实时数据反馈自动调整和优化预测模型，确保在面对不断变化的运营环境时仍能提供准确可靠的预测结果。

七.模块

人工智能自学习模块作为核心模块，会全自动智能地与各种功能模块交流互动，不需人手操作或干预，每个模块均具有所需的算法与编程，会一并交付使用者。

总结

智能预测方案犹如一台永不停歇的知识引擎，无需人工干预即可从原始数据中提炼智慧并持续优化。企业无需依赖人工智能专家、数据工程师和编程员,轻易地实践了数字化和智能化的目标。