AI中台，打通企业数据到业务智能化的任督二脉

2023年以来，随着以AIGC为代表的生成式AI展现出巨大的应用前景，各行业领先企业已经达成共识，业务的AI智能化将成为未来业务竞争力核心。

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如何建立有效支撑业务场景智能化的AI支撑体系，也成为各企业数字化智能化建设的急迫问题。

在建设过程中，企业面临着许多挑战。首先业务相关的AI应用实施，需要大量专业的AI技术框架与资源，体系化的构建和管理相关内容对大多数企业技术难度较大。其次，面对多业务部门、多场景的AI创新与应用探索，如何更有效统一整合利用宝贵的实施资源（如数据与算力）以及实现AI场景化模型快速研发部署，是实际实施中面临的问题。

同时，企业AI场景应用往往涉及大量业务敏感数据，且核心应用是公司AI业务竞争力的载体，实际并不适合使用第三方供应商完成相关工作。在此情况下，面对企业专业化、体系化、一站化的AI支撑能力需求，AI中台成为最佳选择。

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一个AI中台，底层包括资源管理中心与资源调度中心，实现对AI两大核心资源（数据与算力）的有效管理。而AI模型支撑中心内置的各类标准AI模块则提供了算法要素的基本支撑。在此之上，中台提供了AI业务模型研发的全生命期管理能力，从数据标注、开发训练，到实际部署，帮助企业快速实现各场景AI业务算法模型的研发建设。定型的AI算法模型可通过AI集市发布与持续服务，实现对业务各场景的支持。

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纵观近年来的企业数字化支撑体系建设大潮，大量企业建立了数据中台与业务中台，但实际并未发挥应有的价值。两者不同的实施机制与松散耦合的模式，使得数据中台的数据价值没有充分利用，而业务中台更多基于传统模式实现的业务能力，也没有从数据中台中获得体系化的能力获益。

而AI中台将作为两者的效能连接器，打通数据到业务的任督二脉，有效增加了数据中台与业务中台的整合业务价值。数据中台的数据，通过AI中台的AI算法能力，训练构建出服务业务场景的智能化场景服务模块，并通过AI中台集市发布对接业务中台，使得业务中台可有效获得真正以数据与AI驱动的全新业务能力，极大扩展业务中台的智能化与服务范围，从而实际提升企业业务的智能化。

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通过AI中台，企业可在统一的资源管理调配能力上，帮助企业快速建立业务AI的研发、复用与部署管理体系。企业可快速建立大量面向业务场景的AI模型化服务，基于模型+服务的模式构建了企业基于AI的数据到业务应用智能化的新竞争能力的闭环。而中台的私有化部署特性，使得企业的内部数据与业务隐私完全自主可控，并具有成长性。

基于AI中台，企业可定制构建自身所有业务场景的智能化能力。除了通用业务场景，企业可根据自身业务流程定制相关智能化能力。从客户运营到智能客服，从合同审核到销售预测，从用户调研到产品优化，AI中台将驱动企业各环节的智能化水平达到新的高度。

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当前，棱镜数聚以AI中台能力为核心的数智化平台“GOGEO”正在紧锣密鼓地进行最后调试中。“GOGEO”采用插拔式集成框架设计，“榫卯结构”高度自由、灵活，以此让更多的企业便捷享受到数智化的营收增长！让我们共同期待……