結合生成式 AI 和 預測性 AI 的企業級 AI 平台
最新 The Forrester Wave 精選 AI 與 ML 平台領導者，國防等級安全性，已受美國監管機構認可，全球最大零售商、全球最大汽車製造商、美國前3大銀行與保險公司皆信任採用
DataRobot 企業級 AI 平台的能力
DataRobot 提供生成式和預測性 AI 的全面能力，內建與時俱進且超過上百種 Kaggle 平台認證過的模型
支援眾多開放架構，縮短開發模型時間，同時將部署、維運完整流程全部自動化，讓企業能夠更迅速地應對市場變化
自動化建模部署
傳統建立資料模型與預測引擎的方式，單就識別出最符合過去歷史資料模式的模型，往往已耗時 2-3 個月以上，透過 DataRobot 核心技術 Model Blueprint 內建上百種經 Kaggle 平台認證過模型，可自動排名模型優劣，縮短最耗時的模型訓練與調教步驟 透過核心技術 Model Blueprint，您可以清楚知道
共用了哪些演算法與參數組合來模擬歷史資料？
不同的演算法，分別對原始數據做了哪些不同的預處理？做了哪些不同的特徵工程？
最後建議的最佳模型 (The blender models) 是由哪些單一模型的加權平均得出的？
監控維運
統一管理生成式和預測性 AI，實現全生命周期的 AI 治理，確保透明度與責任。遵循 IT 治理和業務規則，提供全面的活動追蹤和安全合規性，推動 AI 數據的透明度，確保 AI 在業務應用的合規性，並提供測試和記錄非 DataRobot 構建的模型的全面合規支持，降低不必要的風險
Register and Manage
Audit and Approve
Document and Comply
敏捷優化與再訓練
DataRobot 核心技術 Model Blueprint 根據最新開源機器學習框架，持續新增與測試，讓內建模型庫保持最優化狀態，同時 DataRobot MLOps 可以為 AI 應用提供持續性學習，以確保模型始終可以滿足不斷變化的外部環境條件、確保模型保有一定的準確度與優越性
Analyze and Transform
Train and Tune
Compose and Compare
擴大整合應用
DataRobot 的平台是一個開放的生態系統，允許企業靈活創新。這意味著企業可以從開放的 AI 生態系統中選擇最佳組件，以應對業務需求的變化，並取得實際的投資回報
Integrations
Deployment
累積成功交付超過 100 萬個 AI 項目，涵蓋各行各業
服務了1000多個客戶，包括財富50強公司
10多年持續的平台創新和真實導入案例經驗
DataRobot 讓各行業都能開始應用 AI
透過生成式與預測性 AI 更快掌握客戶需求、更精準管理風險
投資銀行常見的 AI 應用
金融業
金融業採用 AI 技術可以提高業務靈活性、創新能力，同時改善風險管理和客戶體驗，從而在競爭激烈的市場中取得優勢，而 DataRobot 已獲得美國前十大銀行 ( 8 out of Top10) 和全球前十大銀行(4 of the Top 10) 的信任採用，能應對金融業的迅速變化的市場條件
保險業常見的 AI 應用
- 減少客戶流失
- 降低訴訟風險
- 提升詐欺偵測率
- 及早辨別代位求償可能
銀行業常見的 AI 應用
- 更準確的信用評級
- 即時防治金融犯罪
- 提升客戶體驗
- 優化現金流管理，預測新貸款需求、預付速度、ATM 現金量等
- 資產管理
- 辨別 IPO 項目的最佳投資者
- 客戶併購活動預測
- 客戶摩擦風險管理
高科技製造業
製造業應用 AI 可實現運營卓越、降低停機時間、提升產品質量、改善客戶滿意度，同時降低成本，並促進產品創新。DataRobot 已受到全球前十大製造商中六家的信任採用，DataRobot AI 平台提供強大的實驗和生產能力，使製造商能夠快速實驗和部署 AI 模型，實現即時洞察和效益製造業常見的 AI 應用
產品原料組合優化
- 透過 AI 進行產品原料組合優化不僅能夠提高生產效率和產品質量，還有助於成本節省和風險管理，同時也為企業提供了探索創新機會的可能性
異常偵測、瑕疵檢測、品質控制
- 透過使用各種數據做根本原因分析（RCA） ，包括感應器輸入，來檢驗導致缺陷的重要變數和因素，再利用大型語言模型從報告中提取文本信息，透過量化措施進一步優化，在整個生產過程中實現更好的品質管理
預測性維護
- Inventory managers can use this Accelerator to better understand stock positions, inventory value, missing stock, and stock surplus.
最佳化生產量
- 預測生產過程各階段的庫存，進一步優化經濟訂單數量（EOQ）和經濟生產數量（EQP）
醫療服務與生命科學
醫療領域應用 AI 可實現更有效率、精確和個性化的醫療服務，同時降低成本並提高患者和醫療機構的整體效益。DataRobot 已被全球十大製藥公司中的七家和十大醫療提供商中的兩家所信任，已是醫療領域首選的人工智慧平台之一，同時 DataRobot 的解決方案符合相關法規要求，包括 HIPAA 等標準，確保在數據處理和模型應用中的合規性和安全性。
住院/再入院趨勢
- 利用 AI 預測患者住院或再入院的可能性，以更有效地配置醫療資源.
患者風險分層/未診斷疾病
- 透過 AI 識別和分層患者風險，更有效地應對未診斷的疾病
ADMET 預測
- 利用 ADMET 預測，提前評估藥物的吸收、分佈、代謝、排泄和毒性，以提高藥物開發的效率
患者人口大規模研究
- 利用 AI 對患者人口進行大規模研究，識別並分析不同群體的風險因素，有助於更好地理解疾病和優化治療策略
DataRobot 如何協助企業讓 AI 真正落地
DataRobot AI 平台的整體獨特功能在於自動化的端到端機器學習能力。DataRobot 以簡化和自動化整個機器學習生命週期的能力而聞名，讓不同專業背景與程度的使用者都能夠利用機器學習，同時也滿足了資料科學專家對進階功能的需求
自動機器學習（AutoML）
DataRobot 的 AutoML 功能允許用戶在不需要深入了解數據科學的情況下，自動化特徵工程、自動建立、訓練和應用機器學習模型
廣泛的算法支持
內建上百種經 Kaggle 平台認證過模型，並可自動排名模型優劣，用戶可以嘗試不同的模型，找到最適合其需求的解決方案
模型可解釋性
DataRobot 使用生成式 AI 技術提供對機器學習模型預測的解釋，有助於用戶更好理解模型如何做出特定的決策，增強模型的可解釋性，根本解決演算法「Black Box」特性，讓預測結果有解釋依據與可信度
文件自動化
DataRobot 核心技術 Model Blueprint 內每一步驟皆提供完整文件，有助解釋背後運作，同時建立內部知識庫
多元模型部署方式
DataRobot 支持將模型部署到各種雲端提供商（如AWS、Azure、GCP）或本地環境中，同時支持模型導出、API 整合、自動化部署工作流程、整合CI/CD流水線，實現模型的自動化部署和更新
多人協作和管理
專案和協作空間、用戶權限和控制、模型共享和部署、註釋和文檔、整合到常用的協作工具（如Slack、Jira等）、支持模型和項目的版本控制
時間序列和預測
自動化時間序列特徵工程、多種時間序列模型的自動選擇和優化功能、特有的時間序列評估指標、支援自動化的時間序列交叉驗證、整合外部變量（如節假日、促銷活動等）融入模型
MLOps
DataRobot MLOps 可以為 AI 應用提供持續性學習，以確保模型始終可以滿足不斷變化的外部環境條件、確保模型保有一定的準確度
