會編代碼，能寫詩歌、翻譯小說，甚至參加考試、在線問診……“有求必應(yīng)”的人工智能聊天機(jī)器人ChatGPT推出僅兩個(gè)月，它的月活躍用戶就突破了1個(gè)億。

ChatGPT的火爆出圈，再次引發(fā)了全球?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)發(fā)展的廣泛關(guān)注。ChatGPT在技術(shù)路徑上采用的是“大數(shù)據(jù)+大算力+強(qiáng)算法=大模型”路線，又在“基礎(chǔ)大模型+指令微調(diào)”方向探索出新范式，其中基礎(chǔ)大模型類似大腦，指令微調(diào)是交互訓(xùn)練，兩者結(jié)合實(shí)現(xiàn)逼近人類的語言智能。

當(dāng)前，AI的開發(fā)主要依托于大模型技術(shù)，需要基于海量的自然語言或多模態(tài)數(shù)據(jù)集，對擁有巨大參數(shù)的超大規(guī)模模型進(jìn)行訓(xùn)練。要成功訓(xùn)練出更大參數(shù)、更高精度、更高能力的大模型，不僅需要巨量的高性能AI算力進(jìn)行支撐，還需要依托精心清洗獲得的高質(zhì)量海量數(shù)據(jù)集，以及高效的數(shù)據(jù)平臺來保障長時(shí)間的模型訓(xùn)練過程。

巨龍信息經(jīng)過20多年的數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，采用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，構(gòu)建智立方平臺，通過關(guān)系挖掘，時(shí)序挖掘，時(shí)空挖掘等算法，以業(yè)務(wù)倒推的方式統(tǒng)一構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)深入挖掘、串并分析、預(yù)警預(yù)測等，滿足“人工智能驅(qū)動業(yè)務(wù)提效”的目標(biāo)。

智立方平臺應(yīng)用場景介紹

畫像分析：基于實(shí)體的本體概念模型，構(gòu)建實(shí)體畫像，提煉標(biāo)簽。通過自然語言處理技術(shù)及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)，采用模板規(guī)則、自動模式、混合模式進(jìn)行人物的情感挖掘。最后，根據(jù)業(yè)務(wù)需要，采用標(biāo)簽挖掘、情感極性分析、相似度分析、關(guān)系分析等算法，為實(shí)體建立畫像進(jìn)行分析。

關(guān)聯(lián)分析：基于知識圖譜構(gòu)建的行為、關(guān)系及畫像數(shù)據(jù)，利用圖的隨機(jī)游走、要素關(guān)聯(lián)、社群發(fā)現(xiàn)、意圖識別、語義搜索、關(guān)系挖掘、相似度算法，刻畫出對象之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，輔助民警進(jìn)行深度研判分析。

線索挖掘：結(jié)合情指業(yè)務(wù)場景，進(jìn)行深層次挖掘，通過頻繁項(xiàng)挖掘、關(guān)聯(lián)挖掘、分類聚類、異常檢測技術(shù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的人員、線索、要素、關(guān)系、行為模式規(guī)律等信息，輔助民警進(jìn)行深度研判分析。

預(yù)測預(yù)警：利用具體事件與時(shí)空特征和特定人群的關(guān)聯(lián)性，根據(jù)歷史事件的時(shí)空分布特征，利用節(jié)點(diǎn)親密度計(jì)算、敘事事件演化圖、要素提取、關(guān)聯(lián)分析、關(guān)系挖掘、比對碰撞、行為模式分析和時(shí)空分析算法，對事件的未來發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測和判斷，例如：事件的趨勢預(yù)測、空間熱點(diǎn)預(yù)測。

案例分享：當(dāng)前電詐犯罪持續(xù)高發(fā)，造成巨額資產(chǎn)損失，已占到刑事發(fā)案量接近50%。同時(shí)電詐存在犯罪隱蔽性強(qiáng)，群眾防范宣傳難度極大，手段翻新速度較快等特點(diǎn)。基于某地執(zhí)法用戶調(diào)取了12000余份案件筆錄，6.15億條人口數(shù)據(jù)，以及20000余個(gè)話單數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)輸入，在平臺上進(jìn)行分析建模挖掘，經(jīng)過多層級的數(shù)據(jù)篩查和分析建模，最終分析挖掘出10+個(gè)高價(jià)值易受侵害的人員畫像特征，得到用戶高度認(rèn)可。

巨龍信息人工智能以科學(xué)、合理、高效的方式，將數(shù)十億級的的數(shù)據(jù)有機(jī)地組織到符合人們認(rèn)知方式的知識網(wǎng)絡(luò)中，讓數(shù)據(jù)更加容易被人和機(jī)器理解與處理，在各種業(yè)務(wù)場景上提供搜索、分析、挖掘、應(yīng)用、展現(xiàn)、預(yù)測預(yù)警等應(yīng)用支撐。

人工智能的發(fā)展，離不開人與人工智能的結(jié)合，我們的未來，也將是人與人工智能共同進(jìn)化的時(shí)代。