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天云大数据
降低AI在企业市场的应用门槛，天云大数据获得1亿人民币新一轮融资
来源| 新芽NewSeed（www.NewSeed.cn）
文|quinn
6月13日消息，天云大数据产品发布暨渠道招募会在京举行，会上创始人雷涛宣布已于18年上半年完成了1亿人民币新一轮融资，本轮融资由由曦域资本、华映资本领投。
天云大数据成立于2010年8月，是国内唯一能够同时提供分布式计算平台产品和AI平台基础设施的科技厂商。
雷涛表示，伴随着云计算和开源软件技术的成熟应用，随着大数据时代的到来，IT（Information Technology）开始向DT(Data Technology)转型，生态面临重新洗牌，这种高大上的“黄金搭档”即将走下神坛。
DT时代的市场逻辑要求直接处理海量数据，因此需要通过更高阶的工具来为企业赋能，（Algorithm）、B(Bigdata)、C(Cloud)即成为了DT时代的技术选择。
随着数字化程度提高，传统规则经验方法已经无法满足更复杂的数字化世界的要求，在大数据时代，难以量化与处理的复杂的高维结构需要更高维的算法来描述，机器学习使人类得以在难以精确描述规则的边界去完成任务。因此IT向DT的转型，意味着从规则流程驱动向数据驱动的转变，重塑生产流程，将复杂业务做重新表达，将传统流程予以改造，用规模化的AI应用提高生产效率、节省时间。
天云与生态中partner合作可分为四种体系：
一是技术转卖，合作伙伴在价值转移过程中获得附加价值；
二是帮助合作伙伴服务转型，由面向Java、DB流程型开发的服务团队，转型成DT时代的Machine Learning数据驱动团队；
三是面向已经进入数据科学的团队，天云提供支持容器化部署docker的微服务Micro service,将数据科学的模型生产过程沉淀、打包成标准可扩展形态的产品，帮助合作伙伴扩大规模；
四是面向拥有数据和场景的合作伙伴，提供数据变现的资本合作。
据腾讯研究院预测，到2020年，市场对AI应用的需求将增长300%，旺盛的需求，偏少的人才供给，导致AI人才成本高昂。只有通过升级大规模生产工具，才有望满足需求。
天云大数据针对这一问题，推出了规模化AI工具， 通过构建支持Auto Machine Learning特性的PaaS化AI平台MaximAI，尝试为客户做AI赋能，减少对数据科学家的依赖，让企业获取机器智能像读书一样简单。
目前MaximAI已经迭代到3.0版本，实现了算法的自动化优化，即Auto Machine Learning。也就是说，客户在选择算法时能更加简单，像基于Android开放应用一样，基于天云的PaaS化AI平台去构建机器学习模型。同时，还可以实现notebook环境下的容器化部署，根据任务类型自动确定算法，特征工程自动化，自动衍生或合成特征，模型超参优化智能化。
经过几次平台迭代，天云平台已能实现模型的智能化生产，真正实现Auto Machine Learning。通过一系列的自动化方法，成功减少了对数据科学家的依赖，降低了AI在企业市场的应用门槛。
据了解，MaximAI 可以广泛应用于金融领域，在大型银行、保险、互联网金融均有成功落地，部署于某大型银行，高风险客户正确识别率高达78%，客户申请欺诈识别率提升20%以上。除金融领域外，在医疗、能源、艺术品交易所也得到了成功验证。
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