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案例名称

某银行数据中台项目群-模型实验室项目

案例简介

模型实验室平台和服务，为银行提供一站式机器学习解决方案，配合银行处理和解决模型实验室实际使用中，遇到的开发难点和开发问题。完善提供的模型实验室平台 AI 算法库，补充和完善 AI 模型算法，满足银行的开发需求。协助银行完成模型的开发、上线、成果发布等工作。覆盖环境管理、基础数据加工、模型训练、模型评估、模型生产化、模型迭代等机器学习全生命周期管理功能，打造机器学习生态闭环。建立了全行的可持续“让数据用起来”的数据体系，发挥数据价值，为数智化转型奠定基础。

系统适配及安全

全面符合信创标准，助力企业打造自主可控数据应用体系。DataCanvas APS是九章云极DataCanvas自主研发的机器学习平台，核心技术全面可控，已完成了与包括飞腾等在内的主流国产基础软硬件的全面兼容适配，有效助力企业打造全栈自主可控的IT架构。

一站式建模能力，提升企业数据建模效率。DataCanvas APS 是一款集数据准备与探索、环境构建、特征工程、算法实现、模型构建、模型管理、模型发布、模型服务运维于一体的多租户机器学习平台。通过应用DataCanvas APS机器学习平台，企业可大幅提升数据建模效率，并有效支撑数据科学应用从设计到生产的全部环节，适应企业数据应用快节奏的开发要求。

开箱即用的“白盒”算子库，满足企业个性化建模需求。DataCanvas APS机器学习平台具备开箱即用的“白盒”算子库，内置包含数据预处理、特征工程、预测与评估等在内的200多种算子。同时，该平台还集成了TensorFlow、Keras、PyTorch、Dask等主流开源机器学习和深度学习框架，并支持多种开发语言，使企业能够按需快速构建数据模型，有效满足不同业务部门个性化数据建模需求。

灵活开放的技术架构，优化企业数据应用体系。DataCanvas APS机器学习平台基于先进的异构多引擎融合架构打造，能够快速与企业原数据应用体系衔接，短时间内提升企业整体数据利用效能。

优秀的产品易用性，降低企业数据建模门槛。DataCanvas APS机器学习平台能够通过配置数据和目标实现自动化建模以及拖拽式建模，并能够自动选择最优模型进行发布。在进一步提升企业建模效率的同时，降低对于数据科学家的依赖，通过业务人员和IT工程师即可完成数据建模，大幅降低数据建模门槛。

集成创新效果

九章云极DataCanvas APS机器学习平台在某银行作为行里的AI中心，为智能应用建设全生命周期提供工具和支持。该应用可以有效推广到金融行业在AI能力方面的价值提升。

1、结合灵活开发的架构，平台在架构上以开放为重要支点支撑了异构多引擎融合架构，可以快速融合机器学习和深度学习的多引擎的训练和推理，提升金融机构在数据探索、预处理、特征工程、分析挖掘以及模型服务等环节的能力，也大大降低了用户在模型训练和推理对环境的构建成本。

2、沉淀解决问题的方法论和流程，整合大数据平台AI建模能力，从技术先进性，人员协同、成果共享等方面助力数据实验室成果在经营活动中的落地，达到快响应、低门槛、易开发、高扩展的场景应用设想；

3、结合白盒算子、高性能分布式训练以及快速构建可视化AutoML的能力，可以快速构建出无编码、可视化配置、资源自动推荐的领先AutoML场景。

项目牵头人

王哲 雅图BU总经理

[Source]

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