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”的人工智能聊天機器人ChatGPT推出僅兩個月，它的月活躍用戶就突破了1個億。

ChatGPT的火爆出圈，再次引發(fā)了全球對人工智能技術發(fā)展的廣泛關注。ChatGPT在技術路徑上采用的是“大數(shù)據(jù)+大算力+強算法=大模型”路線，又在“基礎大模型+指令微調”方向探索出新范式，其中基礎大模型類似大腦，指令微調是交互訓練，兩者結合實現(xiàn)逼近人類的語言智能。

當前，AI的開發(fā)主要依托于大模型技術，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)模模型進行訓練。要成功訓練出更大參數(shù)、更高精度、更高能力的大模型，不僅需要巨量的高性能AI算力進行支撐，還需要依托精心清洗獲得的高質量海量數(shù)據(jù)集，以及高效的數(shù)據(jù)平臺來保障長時間的模型訓練過程。

巨龍信息經(jīng)過20多年的數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗總結，采用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術結合數(shù)據(jù)倉庫分層架構設計，構建智立方平臺，通過關系挖掘，時序挖掘，時空挖掘等算法，以業(yè)務倒推的方式統(tǒng)一構建標準數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)深入挖掘、串并分析、預警預測等，滿足“人工智能驅動業(yè)務提效”的目標。

智立方平臺應用場景介紹

畫像分析：基于實體的本體概念模型，構建實體畫像，提煉標簽。通過自然語言處理技術及結構化數(shù)據(jù)處理技術，采用模板規(guī)則、自動模式、混合模式進行人物的情感挖掘。最后，根據(jù)業(yè)務需要，采用標簽挖掘、情感極性分析、相似度分析、關系分析等算法，為實體建立畫像進行分析。

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

線索挖掘：結合情指業(yè)務場景，進行深層次挖掘，通過頻繁項挖掘、關聯(lián)挖掘、分類聚類、異常檢測技術，發(fā)現(xiàn)隱藏的人員、線索、要素、關系、行為模式規(guī)律等信息，輔助民警進行深度研判分析。

預測預警：利用具體事件與時空特征和特定人群的關聯(lián)性，根據(jù)歷史事件的時空分布特征，利用節(jié)點親密度計算、敘事事件演化圖、要素提取、關聯(lián)分析、關系挖掘、比對碰撞、行為模式分析和時空分析算法，對事件的未來發(fā)展趨勢進行預測和判斷，例如：事件的趨勢預測、空間熱點預測。

案例分享：當前電詐犯罪持續(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%。同時電詐存在犯罪隱蔽性強，群眾防范宣傳難度極大，手段翻新速度較快等特點。基于某地執(zhí)法用戶調取了12000余份案件筆錄，6.15億條人口數(shù)據(jù)，以及20000余個話單數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)輸入，在平臺上進行分析建模挖掘，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+個高價值易受侵害的人員畫像特征，得到用戶高度認可。

巨龍信息人工智能以科學、合理、高效的方式，將數(shù)十億級的的數(shù)據(jù)有機地組織到符合人們認知方式的知識網(wǎng)絡中，讓數(shù)據(jù)更加容易被人和機器理解與處理，在各種業(yè)務場景上提供搜索、分析、挖掘、應用、展現(xiàn)、預測預警等應用支撐。

人工智能的發(fā)展，離不開人與人工智能的結合，我們的未來，也將是人與人工智能共同進化的時代。