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  • 黑龙江农村信用社——增值税管理系统
  • 黑龙江省农村信用社联合社于2005年8月2日成立,由省内13家市地联社、办事处和81家县级联社自愿出资入股设立,具有独立法人资格的地方性金融机构。经省政府授权,黑龙江省农村信用社联合社在省政府的领导下,负责行使对辖内市、县(市、区)农村信用合作联社、农村信用合作社联合社、农村合作银行、农村商业银行等农村合作金融机构的行业管理、业务指导、协调服务职能。

  • 鑫元基金——新一代互联网金融产品-鑫钱宝
  • 经中国证监会批准,鑫元基金管理有限公司于2013年9月12日在上海正式成立。公司由南京银行股份有限公司发起,与南京高科股份有限公司联合组建,注册资本金2亿元人民币,总部设在上海。公司经营范围包括基金募集、基金销售、特定客户资产管理、资产管理和中国证监会许可的其他业务。截止2016年12月31日,公司管理的总资产规模近4000亿,母公司固定收益业务特色突出,货币、固收基金行业排名靠前,子公司规模排名行业前十。

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    • 第四范式联合浪潮商用机器发AI一体机 AI商业化进入闭环时代
    • BY:郭思岐
      2018-10-08

    9月10日,第四范式携手浪潮商用机器在京联合发布了AI软硬件一体机产品“Prophet AIO”。“AIO”寓意为打造“AI in One”的AI产业应用全闭环,产品设计基于第四范式先知(Prophet)企业AI核心系统与浪潮OpenPOWER硬件架构的融合集成。同时,双方正式宣布成立AI一体机联合实验室,持续赋能行业用户强大的AI业务支撑与开发能力,加速AI行业落地进程。

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    (第四范式×浪潮商用机器战略签约仪式)

    第四范式是国际领先的AI技术赋能者,旗舰产品“第四范式先知”的能力覆盖AI应用开发、运行、管理等全生命周期;浪潮商用机器提供基于开放POWER技术的OpenPOWER服务器,致力于为用户打造更加完整、高效的整体解决方案,提供专业、敏捷的软件和技术服务。此次联合,结合第四范式领先的AI系统以及浪潮商用机器在计算架构和硬件领域的强大创新能力,为客户提供更有价值的智能计算产品。

    开箱即用的一体化设计,接入AI像使用手机一样简单

    据Gartner 企业AI案例研究报告预测,超过60%的中国大型企业在2022年前将开发自己的AI解决方案。针对于此,第四范式创始人兼首席执行官戴文渊表示,尽管每个企业都希望构建自身AI核心能力,但门槛相当之高,包括配置服务器、数据处理、模型调参、模型训练等。他总结为AI落地的需五大必要条件“BRAIN“:即大数据(Big-data)、反馈数据(Response)、算法(Algorithm)、计算资源(Infrastructure)及明确的业务需求(Needs)。成

    Prophet AIO致力于解决BRAIN门槛问题,以自主研发的大数据系统破除数据门槛、建立起行为数据和反馈数据的标准化收集体系;以AutoML(自动机器学习)技术破解算法门槛、使不具备AI基础和计算机技能的业务人员,可以通过先知图形化界面完成AI应用;以浪潮商用机器的硬件能力补齐在计算资源层的最后一块拼图,免去AI底层基础的配置、调试步骤。第四范式创始人戴文渊在现场表示:“Prophet AIO实现了AI商业落地五大要素完整覆盖,赋予企业开箱即用的AI能力,未来企业接入AI像使用手机一样简单,只需插电、连接网络、启动等简单几步即可。”

    领先的软硬架构融合,相同成本实现10倍性能提升

    不同于人脸识别等垂直领域的AI软硬件结合探索,Prophet AIO是首个针对超大规模数据挖掘与机器学习计算问题所推出的AI一体机产品,能够在风险反欺诈、竞争营销、个性化推荐、广告计算、智能制造、客户运营及产品定价等多个数据挖掘与决策场景中应用,并带来明显效果提升——在同等成本的情况下,Prophet AIO整体性能较普通服务器提升10倍以上。

    性能的提升一方面得益于先知平台的极致性能,作为高维度的机器学习平台,先知平台最大可支持万亿维特征处理,单节点可以支持上亿条数据存储、上万级实时在线请求的能力;另一方面则是归功于浪潮商用机器的硬件基础设施创新、系统优化与并行框架完善。浪潮集团副总裁、浪潮商用机器有限公司总经理胡雷钧对此表示:“此次合作也是硬件领域的一次突破性尝试。针对于‘先知平台’这样能够支持万亿级高维数据的AI系统,POWER9拥有7TB/s处理器片内交换速度,230 GB/s 内存带宽,25Gb/s NvLink和Open CAPI接口以及业界首批支持PCI-E 4.0接口 ,这几项技术的结合使其能够加速数据传送,在计算速度方面超过基于PCI-E 3.0的X86系统10倍,同时也能明显提升Chainer,Tensorflow及Caffe等开源人工智能框架的性能,并加速Kinetica等数据库,为超大规模的人工智能应用提供了计算条件。如此一来,数据科学家可以能够以更快的速度构建包括科研范畴的深度学习洞察,实时欺诈检测和信用风险分析等范围的应用”

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