华为云EI企业智能：让企业更智能

　　近年来，AI（人工智能）已经成为最炙手可热的话题之一。许多企业已经或者打算涉足AI领域，期望利用AI技术提升效率，降低成本，但很多场景下，企业的业务和AI技术间就像隔了一座山，企业生产系统既有的生产流程、管理流程、以及各业务系统的SLA（Service Level Agreement，服务等级协议）约束等，导致了企业AI应用上线缓慢。

　　华为在人工智能领域早有投入和积累，2011年专门成立诺亚方舟实验室投入AI技术基础研究，并将AI技术应用于自身实际业务。作为全球领先的高科技制造企业，华为将AI的价值定位于解决企业实际问题，与企业生产紧密结合，致力于实现生产自动化、效率提升，已在多个领域均取得较为成功的实践结果，同时在终端业务、电商等互联网领域也有成功的AI实践。

　　2017年9月，华为云发布了EI（Enterprise Intelligence）企业智能平台，包括基础平台服务、通用服务和行业场景解决方案三类服务，将华为在人工智能领域的技术积累以云服务的方式开放出来，让更多企业能便捷、快速地使用人工智能，让企业更智能。

　　基于此，我们尝试把华为自身应用AI的实践分享出来，或许对广大企业客户有借鉴意义。

一、华为供应采购系统应用AI节约成本

　　华为作为全球领先的ICT（信息和通信技术）供应商，供应链部门每年的出货量巨大。基于AI技术，华为实现了内部供应链流程优化，打通从供货预测到物流、仓储到报关、运输、签收等各个环节。

　　场景一：基于AI的运输路径规划降低例外开销成本

　　当前供应链LSP单车提货每增加一个提货点，就多增加一次例外费用，导致多点提货费用高。根据发货单据，通过人工的方式拆分给承运商，进行发货，每年的例外费用高达千万元。

　　通过提货规划，能够减少例外费用，提升发货效率，提升SLA。以天为单位，合理分配租赁车辆并对提货路线进行优化，利用中转仓(milkrun)尽可能提高车辆满载率、减少出行次数，减少提货的例外费用。规划后节省例外费用超过30%，108个发货平台路径优化时间小于1分钟。

　　场景二：基于OCR文字识别技术提升海关单据录入效率

　　在华为，全球每年有上百万份销售单据需要处理。以往的单据处理方式是通过人工将单据内容手动录入到系统中，不仅效率低下，而且还存在由于员工疏忽或者疲劳导致误操作的风险。如何快速、准确地处理如此数量庞大的单据成为了一大诉求。

　　借助于OCR文字识别技术，华为实现对单据内容的自动化高精度采集（数值类识别准确率达97.37%），大幅提高单据录入效率；通过对数据资产的大数据分析，可有效降低运营成本，提升业务效率；通过对海关单据的估价分析，可控制每年千万美金级的风险敞口，业务流程自动化比例提升50%。

　　华为在供应采购环节应用AI的实践，推广到其他外部企业也取得了成功应用，如：物流运输路径优化在医疗、传统物流等外部企业行业得到成功应用；以云服务的方式将OCR文字识别技术对外开放，成功支撑报销吧、九州通等企业实现效率提升。

二、华为全球的生产和交付应用AI提升效率

　　作为全球知名的电信厂商，华为服务全球100多个国家的电信运营商，每年负责上百万站点的设计、生产、交付。华为的GTS（全球技术服务）部门承担着大量的基站项目交付和支撑管理工作，其中面临的挑战可想而知。华为是如何应用AI技术实现GTS的业务支撑，提升站点交付质量与效率呢？

　　场景一：AI助力“基站设计”实现效率提升

　　每年华为新建和改造的基站数量达百万个，并且基站的业务场景繁多。其中，基站设计工作涉及到多个业务环节，需要依赖众多的输入数据源和复杂的设备内连接，设计过程中需要经验丰富的高级专家参与，同时也存在大量重复的工作。华为结合在AI技术的研究成果，基于数十年积累的基站设计经验，将基站设计从劳动密集型转变为智能化、云化的工作模式，大幅提升工作效率。

　　华为设计了六类业务场景算法，分别是：主设备新建场景方案推荐、主设备扩容改造场景方案推荐、天馈设备新建场景设计、主设备现网规则学习、主设备方案概率图谱和推荐度学习、主设备演进路径计算算法。这六类业务场景涉及AI机器学习中的分类、频繁项挖掘、推荐排序、图计算、知识图谱等算法领域。在实际的应用中，基于AI技术的基站智能化设计，设计精度达70%，设计效率提升了33%，缩短了设计周期，有效保障了项目整体进度。

　　场景二：图像处理助力“基站交付质量审核”，实现高效验收

　　质量审核在基站项目交付中是非常重要的一环。由于分包商水平参差不齐，为保证质量，华为需要投入大量的人力对项目交付进行监管和审核。人工审核一是耗费大量人力成本，二是存在延迟，导致重复上站，影响作业工序正常进行，增加项目成本。

　　智能审核通过深度学习的图像分类、物体检测、物体分割等技术，识别出审核要素，对作业图像做出标检查，判断作业是否合乎标准，由机器审核来代替人工审核。机器优势在于能够快速、24小时全天候作业，可以显著提升审核效率，减少延迟。

　　在泰国和印尼的无线硬装项目的应用中，单站点质检效率提升近10倍，报告生成周期缩减至原来的1/3，验收成本降低40%。

三、华为终端应用AI提升用户体验

　　华为的业务除了运营商、企业业务以外，还包括终端业务。目前，华为已成为全球第三大手机厂商， 2017年手机出货量达1.53亿部。华为终端业务涉及移动互联网、电商等领域，AI技术的应用让推荐更精准，用户体验更顺畅。

　　场景一：AI在线推荐让应用推荐更精准

　　华为终端应用市场注册用户接近3亿，日平均分发量超过1亿，峰值超过2亿。应用市场有超过10种推荐场景需要个性化的推荐算法，涉及APP、游戏、广告、新闻等推荐场景，精准、高效、稳定的个性化推荐服务是应用市场的关键技术能力。

　　华为研发的实时在线推荐技术，实现先进的并行、增量、实时推荐算法及实时流系统。支持百亿维度特征、个性化推荐服务、推荐引擎水平扩展、基于行业领域实践模板定制、支持新推荐业务快速接入（从3个月缩短到3周）、支持分钟级模型更新及秒级特征更新。目前，已经覆盖40%的业务流量，提升APP下载转化率20%左右。同时，在游戏、广告、新闻等场景推荐也取得了良好的应用效果。

　　华为AI在线推荐在终端的应用，除了云端推荐外，在手机端也有成功应用，如：EMUI智能助手，可以推荐各种适合用户的应用和内容服务，提供丰富的服务入口（支付、美食、酒店、景点、银行、电影、出行等10个服务领域)，以及千人千面的内容服务（新闻/音乐/视频卡片）。

　　场景二：风控引擎保障网上商城安全交易

　　华为商城（Vmall）每天面临数千万次的网络攻击，这还仅仅是日常的被攻击量，如果发布新手机，以Mate10系列手机为例，Vmall被攻击量会扩大至平时的2-3倍，包含账号攻击、交易攻击，攻击的规律无法确定。

　　华为商城通过使用AI的智能风控，实现风控规则由开发人员自己定义。所有的规则可以支持使用标准SQL（结构化查询语言）存储过程定义，让所有的开发人员以“零”学习成本上手开发规则，而且支持动态写规则。新的规则一秒钟之内生效，这在以前是不可想象的。

　　同时，对任何一个欺诈交易行为的检测，后台要有数千条(至少一千条)规则运行。需要关联历史一个月时间窗口的数据进行运算，如此大量的运算，此前全球没有哪一个平台能够实现在50毫秒内运行完，但是华为应用AI智能风控实现了事中风控。在金融领域，交易的过程中嵌入一个50毫秒响应的检测过程，能够实时判别这个交易，如果有欺诈，就停止交易，或者给予预警，这样能够有效预防信用卡盗刷等支付风险出现。

　　除了上述几大业务场景的应用之外，在内部流程IT客服系统，智能问答系统大大节省了人力成本，实现机器自动闭环率达65%。基于机器学习的精准营销、用户挽留等应用在传统运营商领域已得到广泛应用。

　　华为总裁任正非曾在讲话中指出，人工智能的发展是为了使用。他指出，人工智能的研究在华为分三部分：研究基础理论、做产品、做使能器来改造公司的流程管理。华为云EI企业智能就是将华为多年来在人工智能、云计算等领域的技术积累和经验，将世界500强高科技公司的成功实践，通过云服务的方式开放出来给政企客户使用，让企业更智能，共同迈向万物互联的智能世界。

　　（金波 罗华霖）