訊飛大數(shù)據(jù)解決方案

1、訊飛大數(shù)據(jù)解決方案從語音識別技術(shù)談起2海量用戶語音輸入大數(shù)據(jù)讓人工智能更加智能 人工智能讓大數(shù)據(jù)更有價值訊飛聽見所聽即所見 What you hear is what you see數(shù)萬小時標(biāo)注語音數(shù)據(jù)訊飛開放平臺處理能力：30億次/天準(zhǔn)確率：超過97%訊飛的大數(shù)據(jù)實踐AIUI計算 廣告開放 平臺人機交虧8.9億用戶日均交虧 30億次輸入法3.6億用戶，語音輸入超過12%廣告算法決策較人工運營成本降低1.2倍全學(xué)科 閱卷個性化學(xué)習(xí)智學(xué)網(wǎng)教育覆蓋全國26省106 市近10000所學(xué)校CET考試作文閱卷超過人類與家個性化學(xué)習(xí)試點成 績平均提升10%生物識別社管云征信智慧城市社管業(yè)務(wù)服務(wù)安徽、 江西

2、、吉林等數(shù)十 個城市前臺辦理人員減少50%，辦理時間縮 短為2-3天智能汽車、智慧醫(yī)療3海量真實的大數(shù)據(jù)資源海量用戶語音于覆蓋8.9億用戶，月活2.36億日交虧次數(shù)30億次訊飛輸入法- 3.6億用戶，月活超1億靈犀語音劣手- 1.2億用戶，月活5000萬手機用戶輸入法靈犀酷音鈴聲教育產(chǎn)品智慧校園智慧課堂智學(xué)網(wǎng)智能服務(wù)智能家居智能電規(guī)車機服務(wù)三方合作數(shù)據(jù)智慧城市運營商銀行金融身仹可驗證手機登錄人臉識別聲紋識別數(shù)據(jù)可比對ID Mapping 技術(shù)實現(xiàn)用戶 多源跨屏數(shù)據(jù) 比對分析多源場景5真實可靠訊飛語音云自有大數(shù)據(jù)源泉More30億日服務(wù)量8.9億激活終端15000+月活語音應(yīng)用20萬語音于合作伙

3、伴6訊飛大數(shù)據(jù)能力平臺Odeon訊飛以語音為特色、希望大數(shù)據(jù)平臺提供一個場所，把各種數(shù)據(jù)演奏出美妙的音樂Odeon(奏樂堂)平臺現(xiàn)狀2010年上線以 來，保持安全 無敀障運行現(xiàn)有機器400 余臺，日均新 增數(shù)據(jù)100TB現(xiàn)有作業(yè)數(shù)5000+、公司用戶300余人以數(shù)據(jù)為中心實現(xiàn)用戶間數(shù)據(jù)隔離和授權(quán)訪問，保障數(shù)據(jù)安全整合人工智能能力基于CPU+GPU的混合架構(gòu)，整合了訊飛人工智能技術(shù)允許私有化部署平臺已形成成熟產(chǎn)品，為公司客戶實現(xiàn)私有化部署平臺特色7優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)技術(shù)團隊高水平的大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用團隊大數(shù)據(jù)首席科學(xué)家：陳恩紅教授（中科大計算機學(xué)院副院長、杰青、CCF大數(shù)據(jù)與委會副主仸）訊飛大數(shù)據(jù)團隊：

4、由近10位博士領(lǐng)銜，100余人的與業(yè)團隊針對計算廣告、個性化推薦、智慧城市、 個性化學(xué)習(xí)、金融征信等領(lǐng)域開展大數(shù)據(jù)研究和應(yīng)用工作。國內(nèi)一流的大數(shù)據(jù)前沿研發(fā)隊伍，幫劣 訊飛和客戶共同成就大數(shù)據(jù)。廣泛的產(chǎn)學(xué)研合作8訊飛將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用到多個領(lǐng)域精準(zhǔn)營銷9個性化學(xué)習(xí)智慧城市訊飛用戶數(shù)據(jù)平臺（DMP）訊飛用戶數(shù)據(jù)平臺（DMP）受眾挖掘受眾 分析受眾 獲取第三方數(shù)據(jù)服務(wù)廣告 平臺數(shù)據(jù) 分析個性化推薦訊飛自有業(yè)務(wù)系統(tǒng)元數(shù)據(jù)存儲（語音于日志、第三方業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）能力輸出10核心價值用戶畫像實現(xiàn)數(shù)據(jù)增值結(jié)合訊飛大數(shù)據(jù)不人工智能技術(shù)構(gòu)建的訊飛DMP平臺。已經(jīng)完成人生階段、行業(yè)偏好、購物興趣、媒介興趣5個大類1700

5、個子標(biāo)簽的用戶填充工作。累計覆蓋12億終端設(shè)備。人口屬性性別&年齡&職業(yè)& 購買力&狀態(tài)興趣&生 活方式人群 特征上網(wǎng)行為購物意向90后汽車家庭主婦鞋包 服飾購房數(shù)碼醫(yī)療 保健數(shù)碼生活 服務(wù)11基于人工智能技術(shù)構(gòu)造用戶標(biāo)簽購車意向有車人群例：基亍訊飛人工智能和自然語言處理技術(shù)，有敁區(qū)分購車/有車語義，實現(xiàn)購車意向人群和有車人群的精紳劃分12精準(zhǔn)營銷實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)：金融人群 定向客戶某金融理財產(chǎn)品推廣點擊率提升130%，有敁注冊轉(zhuǎn)化提升187%0.30%0.70%散投定投頁面點擊率0.73%2.10%散投定投有敁注冊轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)化 方式13有敁注冊（預(yù)留電話）男性廣州地區(qū)第三方網(wǎng)貸投資類產(chǎn)品用戶群體

6、精準(zhǔn)營銷實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)：游戲優(yōu)化策略：針對5家游戲媒體，6個敁果類投放，按游戲類別針對游戲人群進行投放。優(yōu)化敁果：日匹配曝光PV3600萬，匹配點擊率提升10倍，注冊轉(zhuǎn)化提升50%，單用戶注冊成本降低4倍。點擊率注冊轉(zhuǎn)化點擊與注冊轉(zhuǎn)化定投90%散投60%6%0.50% 80.0014 17.00 25.00 8.00散投優(yōu)數(shù)B A I D U廣點通注冊成本降 4倍訊飛教育大數(shù)據(jù)體系訊飛 教育云教師學(xué)生家長數(shù)據(jù)說話 輔劣決策主管部門教育評價階段考試單元測驗課后作業(yè)課堂教學(xué) 全 學(xué) 科 智 能 批 閱1 教學(xué)過程數(shù)據(jù)采集不匯聚教育大數(shù)據(jù) 自勱分析不評價應(yīng)用大數(shù)據(jù)實現(xiàn) 個性化教學(xué)3215教學(xué)大數(shù)據(jù)

7、的伴隨式采集學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)蘊含大量教不學(xué)分析價值課堂虧勱日常作業(yè)隨堂檢測假期作業(yè)校園考試區(qū)域聯(lián)考教輔作業(yè)答題卡 卡卷合一線上錄播 線上直播答題卡答題卡作業(yè)同步測試月考期中期末水平會考區(qū)域聯(lián)考 模擬考試全國29省200市近6000所學(xué)校使用，受益師生1000萬+16人工智能實現(xiàn)教學(xué)過程數(shù)據(jù)全量采集17相關(guān)度機器丏家1丏家2丏家3現(xiàn)場評分合肥0.7860.7690.7580.7440.760安慶0.9370.9290.9230.9150.900相關(guān)度機器丏家1丏家2丏家3現(xiàn)場評分合肥0.8820.8250.8140.7980.800安慶0.9300.9200.9200.9160.8432015年7月

8、合肥會考和安慶會考中英文作文評分技術(shù)試點成敁全學(xué)科閱卷讓學(xué)習(xí)過程數(shù)據(jù)全量采集成為現(xiàn)實文字識別掃描試卷識別結(jié)果成績自勱評分智學(xué)網(wǎng)打造個性化學(xué)習(xí)平臺18亍知譜診斷基觃劃學(xué)習(xí)識圖個性化分析路徑“解析幾何”出問題需要從“二元二次方程”補起規(guī)頻講解習(xí)題精練數(shù)萬個在線規(guī)頻十萬套密卷400萬道試題姓名：王小明 學(xué)號：1213021313薄弱點：1、3、7、11、133、立體幾何空間幾何體的三規(guī)圖不直觀圖7、凼數(shù)不導(dǎo)數(shù)導(dǎo)數(shù)的綜合運用11、統(tǒng)計不概率排列組合不二項式定理13、丌等式線性觃劃班級平均生人10347學(xué) 2 個4111415847班7班18班1122班21班1、解析幾何囿錐曲線橢囿合更肥新一過程中化個

9、學(xué)習(xí)性數(shù)化據(jù) 學(xué)習(xí)試點效果高二下高三上建設(shè)城市大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)貫通數(shù)據(jù)匯聚行業(yè)互通數(shù)據(jù)脫敏數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)支撐建立數(shù)據(jù)規(guī)范體系實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享20數(shù)據(jù)組織模型(4360)目錄體系共享交換體系大數(shù)據(jù)提升政府服務(wù)效率21便民、便企數(shù)據(jù)全部打通，政府權(quán)利清單全面覆蓋業(yè)務(wù)：建立便民、便企權(quán)力清單庫，為民、為企事項6727 項。在全國20余地市，匯集503個部門5870類政務(wù)數(shù)據(jù) 資源。效率：窗口由原來8-10個減少到現(xiàn)在2-3個，數(shù)量減少 70%，前臺辦理人員減少50%事項辦理由原先10-30天，縮減到現(xiàn)在1-5天，辦結(jié) 率99.7%，越來越多的事項當(dāng)場辦結(jié)政務(wù)數(shù)據(jù)打通實現(xiàn)“零上傳、秒辦理、

10、一站受理、一點辦結(jié)“大數(shù)據(jù)提高市場監(jiān)管水平企業(yè)畫像：企業(yè)的標(biāo)簽體系、信用評級、風(fēng)險等級、企業(yè)關(guān)系圖譜以及企業(yè)評估報告的展現(xiàn)，對企業(yè)在政務(wù)監(jiān)管、金融機構(gòu)的風(fēng)險評估等層面均能提供能力支撐。企業(yè)360信息一站全覓企業(yè)關(guān)系圖譜深度洞察企業(yè)獎懲信用一處查看監(jiān)風(fēng)險實時展示多維統(tǒng)計分析自定義預(yù)警管協(xié)同監(jiān)管聯(lián)合懲戒企業(yè)風(fēng)險事件+監(jiān)管狀態(tài)、結(jié)果企業(yè)輿情風(fēng)險 企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險 企業(yè)金融風(fēng)險失信企業(yè) 僵尸企業(yè)金融機構(gòu) 工商稅務(wù) 質(zhì)監(jiān) 食藥監(jiān) 環(huán)保22大數(shù)據(jù)實現(xiàn)交通精細(xì)分析海量用戶時空數(shù)據(jù)某地級市30%人口覆蓋每天1.2億條時空日志每天500萬條移動軌跡實時上報位置數(shù)據(jù)打通交警、公交、出 租數(shù)據(jù)匯集運營商數(shù)據(jù)、訊 飛自有

11、數(shù)據(jù)位置數(shù)據(jù)實時上傳實時流式計算平臺100GB/小時計算能力每5分鐘更新全市數(shù)據(jù)支持1-3年歷史數(shù)據(jù)回溯23大數(shù)據(jù)未來展望服務(wù)形態(tài)市場變化生態(tài)體系技術(shù)需求24大數(shù)據(jù)價值挖掘由易變難理解/搜索在海量數(shù)據(jù)中進行快 速搜索(交叉計算)及自 然語言理解等主要針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(圖像/規(guī)頻/語音等)預(yù)測基亍人工智能技術(shù)， 建立復(fù)雜模型，預(yù)測 數(shù)據(jù)變化趨勢識別采用模式識別技術(shù)，識別 數(shù)據(jù)的指定屬性類別主要針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) (圖像/規(guī)頻/語音等)統(tǒng)計查詢報表以圖搜圖引擎氣象數(shù)據(jù)分析全國虧聯(lián)網(wǎng)人口增長趨勢全國虧聯(lián)網(wǎng)人口密度分布易難統(tǒng)計/查詢基亍數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，包括概率等主要針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)人臉識別人工智能關(guān)鍵技術(shù)25大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐漸完善各類大數(shù)據(jù)應(yīng)用數(shù)據(jù)應(yīng)用層數(shù)據(jù)運營層數(shù)據(jù)工具層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層數(shù)據(jù)加工、處理和數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營平臺大數(shù)據(jù)平臺、大數(shù)據(jù)技術(shù)各類行業(yè)數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)交易需求側(cè)供給側(cè)數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)應(yīng)用26數(shù)據(jù)采集傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)市場尚待深挖來源：阿里數(shù)據(jù)經(jīng)濟研究中心，2015傳統(tǒng)行業(yè)大量數(shù)據(jù)幵未得到有敁采集、處理和存儲虧聯(lián)網(wǎng)、市場營銷領(lǐng)域漸成“紅?！?，競爭和技術(shù)擴散涉及各個行業(yè)政府、金融、電信領(lǐng)域已經(jīng) 成為新的大數(shù)據(jù)應(yīng)用增長點toB行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用水