大模型商业分析

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模型商业
模型商业化通过提供API服务、集成到现有产品、订阅模式等多种途径,将AI技术转化为实际的经济效益,推动企业和市场的智能化转型。模型商业化主要涉及以下几个方面:市场规模增长:预计到2024年,中国大模型市场规模将达到120亿元,显示出模型商业化的快速增长趋势。收费模式:当前模型市场的收费方式主要分为三种:单独的模型模型加算力、模型加应用。其中,“模型+算力”是最主流的收费方式。行业应用:能源和金融行业在模型商业化进度上位居前列,尤其是中央企业和国有企业在推动模型的应用和预算投入方面表现积极。商业化趋势:随着模型生态的成熟,应用层将成为模型商业化的主力。同时,新的需求如LLMOps、模型一体机等将为商业化提供更多机会。服务价格下降:模型服务价格的逐渐下降将加速其在中小企业中的渗透,推动模型市场的蓬勃发展。开源模型:通过降低开发门槛和成本,加速模型应用的渗透,拓展商业化市场空间。出海机会:中国大模型厂商在跨境电商、游戏、社交媒体等泛娱乐领域有出海机会。商业化路径:模型商业化路径多样,包括API开放平台模式、ToB产品化、与现有产品集成等,这些路径使得

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能力:基于其强大的学习能力和对规模数据的分析模型能够进行更准确的预测和趋势分析模型在数据分析中的应用场景商业智能与决策支持:企业可以将模型商业智能(BI)工具结合,为管理层提供更智能的模型在数据分析中的优势强大的数据理解与处理能力:模型能够处理海量的数据,并从中找出复杂的模式和关联。自然语言交互:用户可以通过自然语言与模型进行交互,更直观地提出数据分析问题,无需编写复杂的代码或查询语句。提升分析效率:传统的数据分析流程可能需要经过数据收集、清洗、建模、查询等多个步骤,耗时较长。而模型可以在一定程度上简化这些流程,快速生成数据洞察和报告,提高决策的及时性。深度挖掘与预测:协助数据团队进行数据清洗、数据标准化和数据质量评估等工作。通过对数据的理解和分析,发现数据中的异常值、缺失值等问题,并提供相应的处理建议,提高数据的质量和可用性。模型数据分析的挑战数据隐私与安全:在拟合现象。因此,需要对数据进行精心的预处理和筛选,确保数据的质量和代表性,同时采用合适的正则化技术等方法来防止过拟合。成本与效益平衡:引入模型进行数据分析需要投入一定的成本,包括硬件、软件、人力
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模型运营
模型运营是一个复杂的过程,涉及到多个方面,包括市场定位、技术应用、安全治理、商业模式等。模型部署与上线环境搭建:需要准备适配模型运行的硬件环境,如高性能服务器等来确保模型的计算资源。同时搭建软件,关注法律环境的变化,及时调整运营策略。成本控制与商业拓展成本核算与优化:核算模型运营的成本,包括硬件成本、软件许可成本、人力成本和数据成本等。通过优化资源配置、采用云计算等方式来降低运营成本。商业价值挖掘:根据市场需求和用户反馈,挖掘模型商业价值。兼容性等问题。性能监控与优化性能指标监测:持续关注模型的性能指标,如响应时间、吞吐量、准确率等。通过收集和分析这些指标,了解模型在实际运行中的表现,及时发现可能出现的性能瓶颈或异常情况。资源优化:根据交互的界面,确保界面简洁、易用。用户反馈处理:及时处理用户的反馈和投诉,对用户提出的问题和建议进行分类和分析。对于模型性能相关的反馈,及时采取措施进行改进;对于用户需求相关的反馈,考虑如何拓展或优化模型进行审查,防止生成包含有害信息的内容。建立内容过滤机制,对可能出现的风险内容进行预警和拦截。合规运营:确保模型的运营符合相关的法律法规,如知识产权法、消费者权益保护法等。在模型开发、部署和使用过程中
日前,科技创新和产业研究综合服务平台亿欧TE发布《2023企业AIGC商业落地应用研究报告》。星环科技凭借在模型领域的深耕布局和技术实力,成功入选其AIGC商业落地产业图谱2.0“行业大模型和开发、提示工程、模型微调、模型上架部署到模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程,从而实现针对模型的数据和分析的持续提升。同时星环科技还推出了星环无涯金融模型Infinity、大数据分析90%的企业开始了数字化转型的设计规划,这意味着数字资产、数据驱动、业务数字原生程度大幅加深,AIGC可成活的土壤越牢固。作为一家企业级数据基础软件开发商,星环科技致力于为行业提供模型应用构建的一系列工具,以及在擅长的领域研发领域基础模型,助力企业抓住模型时代的新机遇。为了帮助企业用户基于模型构建应用,星环科技推出了模型持续提升和持续开发工具SophonLLMOps,为用户打通从数据接入模型SoLar“求索”两领域模型。其中,无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金
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商业数据归集
的交互信息。数据技术的兴起使得企业能够处理前所未有的数据量和复杂度。分布式存储系统解决了海量数据的保存问题,流处理技术实现了实时数据分析,机器学习算法则能从数据中挖掘出深层次的模式和洞见。商业数据商业数据归集在数字化浪潮席卷全球的今天,商业数据已成为企业宝贵的资产之一。从顾客购买记录到市场趋势分析,从供应链管理到竞争对手监测,数据无处不在,无时不刻不在影响着商业决策的每一个环节。而商业数据可信度。第三方数据则是从专业数据提供商或公开渠道获取的信息。市场研究报告、行业统计数据、社交媒体趋势分析等都属于这一范畴。这类数据覆盖面广,但需要仔细甄别其准确性和适用性。商业数据归集的技术手段现代归集的价值有效的商业数据归集为企业带来多重价值。直观的是提高决策质量,数据驱动的决策减少了主观臆断的风险。通过分析历史销售数据和市场趋势,企业能更准确地预测需求,优化库存管理。数据归集还支持个性化营销归集,正是这一庞大信息生态系统中的基础工程。什么是商业数据归集商业数据归集指的是企业通过各种渠道和方式,系统性地收集、整理与商业活动相关的各类数据的过程。这些数据可能来自企业内部运营系统,如销售记录
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模型分析
模型分析涉及多个方面,包括技术原理、算力需求、推理成本、算力基础设施挑战、多模态、长序列、混合专家模型等。技术原理:模型的预训练技术原理是利用大量无标签或弱标签的数据,通过算法模型进行训练,得到一个初步具备通用知识或能力的模型。算力需求:模型对算力的需求每年增长四倍以上,过去十年间算力需求增长约100万倍。MoE(混合专家模型)能够在保持模型性能的同时,相比同等规模的稠密模型显著降低计算资源的需求。推理成本:模型的推理成本相对较高,尤其是在边缘设备上,推理效率仍是瓶颈。算力基础设施挑战:随着模型算力需求的增长,加速集群互联技术演变成为跨尺度、多层次的复杂系统工程问题,涉及芯片设计、先进封装、高速电路等多个领域。多模态、长序列、混合专家模型:多模态、长序列、MoE模型已成为模型架构演进的确定性趋势,它们不仅提升了人工智能在内容理解和内容生成方面的能力,而且提高了模型的泛化能力和任务适应性。然而,这些模型架构的演进同时带来了更巨量的算力需求以及更复杂的集合通信需求,对现有算力基础设施带来了更大挑战。
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商业数据平台
商业数据平台是一种通过整合、处理和分析海量商业数据,为企业提供数据洞察和业务决策支持的系统。功能特点数据整合与接入:能将企业内部各部门的数据库、Excel表格等数据,以及外部的市场调研数据、行业市场需求、评估客户价值等。数据可视化:将分析结果以直观的图表、报表、仪表盘等形式展示,让企业管理者和相关人员能够快速理解数据背后的含义,辅助决策,像魔数平台可提供基于数据的屏视觉展示平台。实时性与报告等多源数据进行汇总和整合,打破数据孤岛,确保数据的全面性和完整性。数据处理与分析:提供数据清洗、转换、建模等功能,运用数据挖掘、机器学习等技术,发现数据中的规律和趋势,为企业提供深入的数据分析,如预测动态性:能够实时或近实时地更新数据,并快速生成分析结果,使企业及时掌握市场动态和业务变化,以便迅速做出反应和调整战略。安全性与权限管理:具备完善的数据安全保障机制,包括数据加密、访问控制、备份恢复等,确保企业数据的保密性、完整性和可用性,同时可根据不同用户角色和职责,设置精细的权限管理,保障数据的安全访问。应用场景市场营销:通过分析消费者行为、偏好、购买历史等数据,制定精准的营销策略,如定向广告投放
商业银行数据治理指商业银行对数据的管理、监管和质量控制的一套规范和流程,包括数据收集、存储、处理、分析和应用等全过程。商业银行数据治理的目的是确保数据质量、数据安全性、数据一致性和数据完整性,以不同的数据共享方式,如数据仓库、数据交换和API等,确保了数据的安全性和合规性。数据治理体系:商业银行需要建立完备的数据治理体系,以规范数据处理和数据管理流程,包括数据治理架构、数据分析和数据报告等。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,构建明日数据世界。在数据治理方面,星环科技能够从数据有效地支持银行的业务运营、风险管理和决策制定等方面。商业银行必须采取有效的措施来保护客户的个人信息和其他敏感信息,防止数据泄露和丢失,维护客户信任和银行业务连续性。商业银行数据治理的实践中,需要遵循以下一些原则:数据质量管理:数据质量管理是商业银行数据治理的核心,确保数据的准确性、可靠性和一致性。银行应该对数据进行规范化处理、数据归档和数据备份,确保数据可靠和防止数据灾害。数据安全控制:商业银行要保障
星环科技综合利用数据、云计算、机器学习、深度学习等技术,提出并实践先进的大数据分析与机器学习平台架构,帮助该商业银行将机器学习建模开发流程平台化、工具化,为模型实验室的搭建提供工具层支持。
数据分析模型通常是指在数据环境下,利用机器学习、深度学习等技术对海量数据进行分析模型。这类模型能够处理结构化和非结构化数据,从中提取有价值的信息和洞察。主要涉及以下几个方面:自然语言处理和理解数据和分析结果,同时提供清晰的数据解释和可视化,帮助用户更好地理解分析结果和数据洞见。识别模式、相关性和关系:模型擅长在大量数据中揭示复杂的关联,能够基于现有数据进行智能推理和预测,这种能力对于准确预测市场趋势和理解消费者行为至关重要。代码生成和自动化:模型能够自动生成代码,帮助数据分析师快速创建数据处理和分析的脚本,显著提高数据分析的效率和准确性,同时降低数据分析的门槛。支持自动化和实时分析模型通过自动执行重复、耗时的任务来简化数据处理,提高员工对数据结果的反映效率,这一功能可进行实时分析,为企业提供及时的数据洞察,快速灵活的应对市场变化。数据处理的可扩展性:模型能够高效地管理和分析模型能够以接近人类的水平理解和处理自然语言,帮助用户更快速、更准确地解析和理解大量的非结构化数据,例如文本数据、用户评价、社交媒体内容等。自然语言交互形式:非技术人员能够通过自然语言查询获取所需
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...