完善的算法调试支持：提供小批量数据运行、断点调试、模型参数调试等 u 多租户管理支持：底层融合多租户权限体系，保证数据资源、存 储 资源以及计算资源的安全管控 u 数据挖掘建模支持：常用 机器学习算法 （随机森林，逻辑回归二分类，二分类评估，预测），统计分析（数据视图，数据直方图），模型管理及共享等 数据总线——数据分析 2 Par t 人工智能 数据总线 数据治理 数据 标准 数据 质量 于 用 户 电脑本身 ⅹ 没有模型保存 的功能， 导 致 模型无法很好的共享， 产生 重复工作和资源浪费 传统算法效果不佳 ⅹ 仅运用传统的机器学习算 法 （决策树、逻辑回归、随机 森林、神经网络、聚类等） 挖掘数据内在价值，不能满 足某些场景应 用 效果要求 人工智能平台优势 2 Par t 模型共享不便 传统工具局限 人工智能服务能力介绍 2 Par t 人工智能平台：

超图低空智能服务引擎 场景融合过滤 多业务支撑 30+ 检测目标 视频空间融合 GISTC P21 目 标识别技术 建设材料、工程机械、建设行为 90% 水检测识别精度 盖土网 耕地保护 森林防火 其他 30+ 违 法智能监测类型 翻土机 目标检测 + 场景过滤 支持 30+ 类目标的智能监测，可融合多业务场景过滤，检测识别精度高达 90% 。 GISTC 挖掘机

险评估与管理： 1. 数据收集与整合：从内部系统（如 CRM、ERP）和外部数据源（如气象数据、经济报告）中采集多维 度数据，确保数据的全面性和时效性。 2. 模型训练与优化：利用 机器学习算法，如随机森林、支持向量机或深度学习网络，对历史 数据进行训练，优化模型性能，确保其在未知数据上的泛化能力。 3. 风险评估与预警：通过 AI 模型生成客户或保单的风险评分，并 设置预警阈值。当风险评分超过阈值时，系统自动触发预警，提醒 疗记录和可穿戴 设备收集健康相关的结构化数据。同时，通过对社交媒体上的言语 模式分析和运动数据的持续监控，系统可以评估投保人的生活方式 和潜在健康风险。 风险评估模型采用机器学习算法，如随机森林或梯度提升树， 来处理这些多源数据。模型通过训练历史保险赔偿数据来不断优化 其预测准确性，确保能够精确识别高风险客户。此外，系统还集成 外部数据库，如气象数据、交通事故记录等，以增强对意外事件的 o 通过特征选择方法，筛选出对欺诈预测最有影响的特 征。 o 生成新的特征，如理赔金额与收入的比值、理赔时间与 季节的关系等。 3. 模型训练与优化： o 选择合适的机器学习算法，如随机森林、支持向量 机、XGBoost 等，进行模型训练。 o 使用交叉验证方法评估模型性能，防止过拟合。 o 通过网格搜索或贝叶斯优化等方法，调整模型超参数， 提升预测准确率。 4. 模型部署与监控：

以通过设定合理的阈值或使用平滑技术（如移动平均）来过滤。缺 失值的处理则根据具体情况选择填补方法，如均值填补、中位数填 补或基于模型的预测填补。异常值的识别可以通过统计方法（如 Z- score 或 IQR）或机器学习方法（如孤立森林）进行，并根据业务 需求决定是移除还是修正。 在预处理阶段，数据标准化和归一化是必不可少的步骤。标准 化可以将不同量纲的数据转换为相同的尺度，常用的方法包括 Z- score 标准化和 Min-Max 以下是数据清洗与预处理的关键步骤总结： - 噪声过滤：使用平滑技术或设定阈值去除噪声。 - 缺失值处理：采用均值填补、中位数填补或模型预测填补。 - 异常值识别与处理：通过 Z-score、IQR 或孤立森林识别异常值， 并决定移除或修正。 - 数据标准化：使用 Z-score 标准化或 Min-Max 归一化。 - 类别型数据编码：应用 One-Hot 编码或 Label 编码。 - 特征工程：进行特征选择、特征提取和特征构造。 以下是一些新算法在客户关系管理中的具体应用场景：  客户细分：使用 K-means 聚类算法结合密度聚类 （DBSCAN），根据客户的消费行为和偏好进行精细化分组， 为不同群体制定差异化的营销策略。  流失预警：基于随机森林（RF）和梯度提升树（GBDT）的算 法，通过分析客户的历史数据和行为特征，预测其流失风险， 并提前采取挽留措施。  定价优化：利用深度学习模型和强化学习算法，根据市场需 求、竞争对手定价和客户支付意愿，动态调整产品价格，最大

。平台应提供多种挖 掘算法，支持对结构化数据、半结构化和非结构化海量数据的处理、 分析和挖掘，支持二次开发。平台应内置常用基础算法模型，如： 包括 KMeans 聚类、GM 高斯混合模型、随机森林、神经网络 、 SVM 支持向量机、 FP-growth 关联规则、OLS 最小二乘法、EM 最 大期望值、决策树、线性回归、岭回归、梯度提升树、广义线性等 42 企业数字化转型及企业数字化平台建设方案