AI智能化应用实践

1、华为AI智能化应用实践AI平台智能化应用，由点到线到面，当前应用场景200+数字化体验感知数字化图像识别自然语言处理语音处理画像标签规则引擎认知反应供应中心员工现金生产物流客户/合作伙伴用户画像18万员工50万供应商10亿+消费者 百万合作伙伴业务对象人辅助机器，机器辅助人万级项目 百万合同 百万站点 千万支付 千万采购 千亿资金读写机器人智能客服作业自动机器人风控机器人智能搜索推荐AI应用孵化器AI服务平台机器学习深度学习预测预判数据平台（万物感知、万物互联）消费者产品合同2智能答标BeforeNow投标答复库数据Proposal归档信息LDAHDPL2R语义识别GPUAI Lab大数据平台

2、数据算法算力大量人工识别问题和答复，系统支撑较少机器智能识别答标问题，自动答复率40%，人工识别答标问题，自动答复效果差，基本靠人工答复问题历史相似答复推荐，智能答复覆盖率61%（自动+搜索推荐）注：数据按近期TOP10项目统计答标问题智能识别，智能答复和推荐，少量人工复核标书人工识别少量iSearch答复问题搜索答复大量人工复核SOC答复标书智能识别答复问题自动答复少量人工SOC答复复核相似推荐风险提醒3计划供应代表 物流订单会议电话邮 件电 子 流资源统筹（分产品）供应经理订单履行经理投标BOQ评审合同签订/PO下发订单履行阶段供应风险自动评估供应经理供应风险评估工具投标BOQ评审合同签订

3、/PO下发订单履行阶段上传BOQ供应风险评估供应风险评估模拟BOQ供应风险评估模拟BeforeNow数据算法算力数据连接：产品：生命周期、替代关系、危险品计划：LT、风险物料、大项目批量供应：供应周期、本地采购.对象数字化：配置画像规则数字化：物料替代规则、供应风险规则机器学习模拟仿真规则引擎推荐&评分排序AI Lab大数据平台大量线下沟通确认，耗时长，效率低供应风险评估4线下线上自动评估，风险评估点提前到投标阶段评估周期3天秒级，效率提升99%年评审BOQ 8万+单，沟通人力10000+人天，风险评估经验依赖，评估周期3天自助分析，实时模拟，智能推荐项目需求 数字化资源数字化Location

4、Skill项目经理 项目资源经理代表处 地区部 总部交付项目资源智能推荐BeforeNow项目资源需求员工画像深度学习NLP实时计算离线计算AI PaaS图数据库AI Lab数据算法算力5大量体外沟通协调，耗时长，结果不理想线下线上自动匹配 资源：部门公司平台 调配时间2周秒级TOP10命中率为85%项目资源项目7000+个/年，项目资源40000+人，调配20万人次/年 反复多轮沟通，资源调配耗时2周-1月/项目调配资源达不到预期供需握手，资源自动匹配，智能推荐EvalutionCostStatus大数据平台GPU智能推荐100%数据样本 100%风控平台规则配置&自动检测自动报告GTS流程

5、遵从性测试自动化，非接触性监管BeforeNow业务数据深度学习首次匹配权重相加逻辑回归计算AI PaaSAI Lab大数据平台内存计算数据算法算力抽样测试，人工检查，人工报告线下人工处理线上自动处理，100%样本检测，自动出检测报告数据抽样人工检查人工报告流程遵从性测试仅抽样10%，投入人力8000+人天注：当前部分流程实现100%样本覆盖，自动测试，自动报告10%6AutomationPeopleAnalyticsAnalyticsPeopleAutomation数字化变革COEPlatform & InnovationAI不只是技术，而是一场变革7AI是开放的平民化的AI平台大众分析（用

6、户基于数据平台和工具自助开发分析报表）大众AI（用户基于AI Lab自助AI应用探索）自助分析数据即服务AI LabAI开发框架AI解决方案AI APIs数据平台计算资源大众分析：用户即分析师，自助数据 分析用户2300+人分析租户80+个，累计自助分析报表18000+个访问用户27000+人，累计访问次数3000万8大众AI：AI实验室用户：数据科学家250+人，工程270+人AI应用孵化器70+个，如荣耀非接触性监管AI应用实践的几点教训和体会企业AI优先选择重复的海量的复杂的业务 应用选择小数据分析和工程化的人才，培养业 务、分析、IT 三栖的商业数据科学家AI代人是变革，需要融合组织变革和运营 的AI工程方法数据即服务的数据平台是企业AI的土壤， 密不可分AI装备服务化、应用方案产品化，使能AI多、快、好、省开放AI平台和探索，高手在民间应用AI： 要遵循工程方法论普及AI：大平台，生态自助9愿景和使命把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织， 构建万物互联的智能世界