第四屆MLSys大會于2021年4月5日至9日在線上舉辦，大會自2018年首次舉辦至今，已成為業(yè)內(nèi)頂級會議。此次會議，神州數(shù)碼與ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）和System（計算機(jī)系統(tǒng)）領(lǐng)域的頂級大佬共同參與，并帶來神州數(shù)碼AI模型算法在行業(yè)內(nèi)的多個應(yīng)用案例，系統(tǒng)闡釋如何利用數(shù)學(xué)模型算法挖掘業(yè)務(wù)規(guī)律，為客戶創(chuàng)造價值。

當(dāng)前，全球數(shù)據(jù)量仍在飛速增長的階段。根據(jù)國際權(quán)威機(jī)構(gòu)Statista的統(tǒng)計和預(yù)測，2020年全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量預(yù)計達(dá)到47ZB，而到2035年，這一數(shù)字將達(dá)到2142ZB，全球數(shù)據(jù)量即將迎來更大規(guī)模的爆發(fā)，數(shù)據(jù)利用率也展現(xiàn)出巨大的潛力。數(shù)據(jù)作為數(shù)字化時代的基本生產(chǎn)資料，已成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行有效的管理和使用，是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)。

神州數(shù)碼以數(shù)據(jù)為基，將業(yè)務(wù)管理知識和數(shù)據(jù)分析能力相結(jié)合，利用數(shù)學(xué)模型算法挖掘業(yè)務(wù)規(guī)律，支持業(yè)務(wù)管理決策，為不同數(shù)字化轉(zhuǎn)型階段的行業(yè)頭部客戶創(chuàng)造價值，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)變現(xiàn)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型賦能。本次MLSys大會，也展示了神州數(shù)碼AI模型算法在汽車、酒店、零售、金融、航空等行業(yè)的實(shí)踐與應(yīng)用。

汽車：以配件全生命周期管理優(yōu)化汽車后市場供應(yīng)鏈

神州數(shù)碼將汽車零配件整體供應(yīng)鏈中的供應(yīng)商生產(chǎn)、物流、庫存流轉(zhuǎn)等全流程進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和KPI監(jiān)控。將某汽車品牌的14萬個流通零件，根據(jù)投放期、增長期、穩(wěn)定期、衰退期的生命周期進(jìn)行總體預(yù)測，幫助提高零配件總體預(yù)測精度3%左右，衰退期零配件（斷點(diǎn)件）和部分穩(wěn)定期零配件（成熟件）等汽車配件的預(yù)測精度提高了5%以上，零配件一次滿足率也保持在95%的水平。

酒店：基于客流預(yù)測進(jìn)行收益管理及動態(tài)定價

神州數(shù)碼整合酒店客房管理系統(tǒng)、客戶管理系統(tǒng)、財務(wù)管理系統(tǒng)等數(shù)據(jù)，并引入天氣數(shù)據(jù)、假日數(shù)據(jù)、活動事件、營銷政策等內(nèi)外部數(shù)據(jù)，形成面向收益管理的主題數(shù)據(jù)集市。運(yùn)用多元回歸、ARIMAX、ESM、LSTM等模型方法，對不同酒店的客流進(jìn)行預(yù)測，并基于客流預(yù)測結(jié)果，制定酒店客房價格。神州數(shù)碼對某酒店品牌的93個酒店進(jìn)行客流預(yù)測，整體誤差在1.4%左右，在預(yù)測應(yīng)用窗口，整體酒店收入提升12%。

零售：以價格彈性測試構(gòu)建成品油零售定價策略

神州數(shù)碼將成品油零售企業(yè)的油卡系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)、供應(yīng)商系統(tǒng)、HOS系統(tǒng)等業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)清洗整合，根據(jù)日均/年化成本品油購買量，結(jié)合加油站網(wǎng)點(diǎn)和價格政策、市場活動等進(jìn)行分群，針對每個分群結(jié)果，統(tǒng)計對應(yīng)銷量或毛利，并進(jìn)行價格彈性測試，判斷該測試周期內(nèi)影響收入、毛利、定價的主要因素。基于歷史定價與對應(yīng)JV銷量和毛利，以及采購價格、銷量變化、競爭對手價格等因素條件，以毛利最大化為目標(biāo)，找到最優(yōu)價格策略。

金融：以規(guī)則模型和社交網(wǎng)絡(luò)分析評分構(gòu)建反欺詐引擎

神州數(shù)碼基于貸款申請人信息構(gòu)建規(guī)則模型來預(yù)警可能的風(fēng)險場景，借助社交網(wǎng)絡(luò)分析方法判斷該申請人和其他黑灰名單人員的社群連接關(guān)系強(qiáng)弱，并根據(jù)相關(guān)性給出相關(guān)系數(shù)評分。規(guī)則模型和社交網(wǎng)絡(luò)分析評分會推送給決策引擎，并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行判斷是否通過審批，以及是否需要風(fēng)險管理人員進(jìn)行人工審核，以此幫助金融機(jī)構(gòu)有效防范金融風(fēng)險。

航空：以成本仿真體系助力餐食策略優(yōu)化

神州數(shù)碼通過對航司的飛行變動成本進(jìn)行深入分析，探索變動成本中的影響因子及邊界成本。針對某航空公司于2019年啟動的餐食活動，神州數(shù)碼加工處理CMS系統(tǒng)中近5年超過300萬個航班和超3000萬條餐食數(shù)據(jù)。在降低餐食浪費(fèi)和成本方面，多維度分析航班和乘客的特點(diǎn)；從艙位、起飛時間、飛行時間、航線等角度分析概率，并通過成本仿真體系制定餐食配餐策略和成本監(jiān)控體系，降低短程航班約10%的餐食成本。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的風(fēng)口到來，提供更快、更準(zhǔn)確的模型以識別獲利的機(jī)會或避免未知的風(fēng)險，成為企業(yè)業(yè)務(wù)增長的重要路徑之一。神州數(shù)碼將不斷根據(jù)業(yè)務(wù)場景優(yōu)化數(shù)據(jù)模型算法，加速數(shù)據(jù)解決方案在各個領(lǐng)域的落地和應(yīng)用，強(qiáng)勢助力行業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值釋放和安全合規(guī)變現(xiàn)。