配资公司提现:决策智能如何全流程探寻最优解

股票配资公司制定有多种配资交易周期模式，包括按天配资、按周配资、配资公司提现和按年配资等四种，其中按月配资是最常见的持有交易周期，虽然交易期限较长，但配资利息相对于按天配资和按周配资要少些，而且也是一种趋于稳健型的交易方式。

中新经纬4月15日电飓风来临之前，零售巨头沃尔玛将气象数据与公司内部数据相结合深入分析，发现销量增长最多的商品并非蜡烛和瓶装水，而是草莓饼干和啤酒，并将其摆放在收银台附近方便顾客购买，进一步刺激销量。

可口可乐旗下公司美汁源分析600种橙汁的味道，并结合卫星片中实时采集的农作物产量、天气、成本压力和地区偏好等变量建立复杂模型，将果汁生产标准化，确保销往全球的产品味道稳定。

这三个事例各不相干，但背后都反映出信息技术与生产、零售、金融等各领域融合，形成新的决策路径，提升资源配置效率和结果的确定性。

类似的例子不胜枚举。简单回看工业革命以来的生产力发展历程，不难发现每次技术变革都会带来工具的变革，进而提升生产过程的确定性。内燃机提升了动力输出的确定性，可编程的控制器提升了产品生产的确定性，软件系统提升了企业管理的确定性。数字化时代，决策智能就是这样一个帮助人们感知、测量、解构复杂性，构建确定性的科学工具。

何为决策智能

对于决策智能的定义，从不同的角度有不同的理解。维基百科认为它是一门通过运用社会科学，决策理论和管理科学中的理论知识来扩展数据科学的一门工程类学科。知名科学社区TowardsDataScience给出的定义则强调：决策智能是关于做选择的科学，它融合了数据科学、社会科学和管理科学，人们用它来改善生活，提升企业价值，以及改变世界。

决策智能又是人工智能的一个深层领域。自上世纪下半叶起，伴随着人工智能的发展浪潮，人类对决策智能的探索不断进阶升级。从技术层面来看，业界广泛认为人工智能的核心能力可以分为三个层次，分别是计算智能、感知智能、认知智能：

计算智能，即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境。例如AlphaGo利用增强学习技术战胜世界围棋冠军；电商平台基于对用户购买习惯进行个性化商品推荐等。

感知智能：主要表现在计算机的视觉、听觉、触觉等感知能力，包括像识别、语音识别、人脸识别、语义识别等。比如“AI四小龙”开始都聚焦于感知层面的计算机视觉方向，最典型的就是将人脸等生物特征识别应用到支付等多个场景。

认知智能：主要表现在计算机的理解、思考和判断能力，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现问题、判断分析、做出决策、付诸行动，是人工智能的尖端领域，其中重要的深层领域之一即是决策智能。本文开头提到的同盾科技，就是决策智能领域的代表企业；美汁源、沃尔玛则是把决策智能技术运用在生产、零售等领域的典型案例。

同盾科技在唐山企业金融服务平台中，打通政府和公务服务部门之间的数据壁垒，在平台上实现多个机构间的安全、高效的多源数据应用生态，帮助平台上的金融机构全面、动态了解申请贷款企业的真实状况，让金融支持实体企业更加便利。不仅如此，同盾科技围绕决策智能主线，搭建了“基于人工智能的决策智能平台”和“基于隐私计算的共享智能平台”，综合运用分布式计算、实时计算、机器学习、深度学习、联邦学习、知识谱等技术和信息生态，在金融风险、安全、政企数字化等领域，帮助客户提升风险管理能力，优化决策效率，释放数字生产力的价值。

美汁源则运用多重数据模型，开发了一个叫做“黑皮书(BlackBook)”的精准算法，贯穿整个生产流程，确保从采摘柑橘的最佳时间到最终摆进世界各地超市中的饮料口味。最为重要的一点是，这种方法是动态的，根据数据的输入作出实时分析与决策调整，例如某个柑橘产地遭遇意外霜冻，整个生产流程可在10分钟内重新制定，将不确定因素的影响降到最低。

沃尔玛也不仅用数据来预测飓风来临时的走俏商品，而是每天将全球范围内的6000多家卖场销售终端机上数亿笔交易数据全部记录下来，并辅以近1亿个关键词进行分析，运用机器学习评估定价策略与需求变动，优化谷歌广告出价策略和投放模式，并更好的管理庞大的全球库存和供应链。

上述三个实例也从不同侧面展现出决策智能区别于传统基于统计原理的大数据分析等技术的“智能”之处，其中的几个关键点在于，一是数据的有序流动与集成治理，二是实时采集与分析，三是动态的决策与调优。同盾科技创始人、董事长蒋韬认为，决策智能不是利用数据分析过去，预测未来，而是一种新的价值创造方式。人们运用现代科学进行大规模的价值创造，最初遵循“观察+抽象”的方法，以牛顿为代表的经典理论；后来运用“假设+验证”的科学方法，以爱迪生发明灯泡为重要标志；再后来用“模拟+择优”的方法，基于模型的工业标准化生产得以繁荣；现在的数字经济时代，数据驱动价值创造：全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策，将成为时代的主流。

领军者的探索

时任工信部副部长罗文在《重构：数字化转型的逻辑》一书序言中说，在新一轮产业革命背景下，万物互联、数据驱动、软件定义、平台支撑、智能主导的发展特征日益凸显，数据已成为这个时代的核心资源。

顺应这一发展趋势，同盾科技作为决策智能领域的平台企业在云、端、信息生态、隐私计算等方面布局规划：

SaaS服务：

同盾科技的SaaS(软件即服务)，依托云原生技术构建一套基于信息有序流动的状态感知、实时分析、科学决策、策略调优的自动化决策闭环赋能体系，为金融、政务、企业等机构解决风险管理、安全、运营等方面的不确定性问题，例如让风险这种抽象的概念，变得可感知、可量化、可控制，从而实现资源的优化配置。

盘活数据这一重要的生产要素，有赖于云计算技术提供的基础设施，同盾科技自2017年起逐步采用云原生技术与架构作为SaaS服务的核心框架，基于容器软硬一体优化，构建了全球分布式镜像中心，达成了容器基础监控与日志全覆盖，核心机房实现全面容器化，并进行了机器学习、AI、区块链等容器化支持，并不断探索完善全球混合云道路。

这样一套基础设施打造出更具弹性、韧性、可观测性、API驱动、高度自动化、可持续交付的服务能力，改变传统系统牺牲算力冗余换取服务稳定的模式，同时为金融、政务、互联网等领域客户高频、高并发、脉冲化等快速变化的业务需求提供安全稳定快速的业务线上化部署及应用，并融入客户的IT基础架构及工作流程。

这成为同盾SaaS服务高效运营的基石，支撑起超强运算能力，为各领域客户的业务需求提供了业内领先决策智能服务。目前，同SaaS服务每日实时计算指标超百亿次，模型指标调用量达到千亿级，API单日调用量超5亿。

本地化软件

提供云端服务的同盾科技基于对超过一万家客户的服务经验，不断完善本地化软件产品体系，其本质是一整套基于知识洞察的决策体系，按照金融风险管理、安全、政企数字化运营等领域的业务规律，进行模型化、代码化、工具化，成为贯穿决策前中后全流程的核心。具体来看：

星河-大数据平台、天座-数据集成平台提供数据交换、数据敏捷开发以及数据决策服务的统一环境，对客户整个平台上的业务场景、业务数据进行管理和多次赋能。

极溯-指标平台是包括实时指标、离线指标和特征工程的一体化平台。

明模-模型平台一站式解决模型开发、部署、监控和管理需求，是覆盖模型全生命周期的平台产品，为模型工作提供端到端的解决方案。

云-知识谱模拟人的思维方式和知识结构进行思考，以结构化的形式描述客观世界中概念、实体及其关系，形成一个强大的底层知识网络作为辅助决策的工具。

天策-决策引擎是一个集数据整合、数据治理、建模分析、业务联动、智能决策于一体的决策中台，一个平台可支撑客户机构内多样化的业务决策需求。

方升-智能运营平台则通过致力于成为整个智能决策流程的“润滑剂”，使计算机系统自我学习、自我适应、自我优化，从而更加智能。

中国工程院院士潘云鹤认为，在人工智能走向下一代的发展中，数据和知识是两个最重要的关键元素。处理大数据和处理多重知识，形成了AI发展的两类核心技术。

同盾科技以处理大数据和处理多重知识的SaaS、本地化软件为载体，建设了完整的“基于人工智能的决策智能平台”，覆盖智能决策全生命周期，从数据采集、分析挖掘、实时计算、AI模型、决策判断到持续调优，把数据整合为信息，信息转化为知识，知识带来服务。

同盾科技在本地化软件上的突出实力还体现在其业内领先的实施交付能力，既可以授人以鱼，为客户提供技术工具和服务，解决或加强客户洞察、数据分析与积累、IT建设等方面的能力；更可以授人以渔，凭借懂技术懂行业的复合型专家团队，帮助客户提升数字化转型能力、因地制宜，以实践加沉淀的方式建立起长期发展所需的核心能力。

隐私计算

在当下的数字经济时代，资源配置越来越依靠数据的流动，就是要把正确的数据以正确的方式在正确的时间传递给正确的人和机器，而数据的开放与共享是这一切的基础，数据安全与隐私保护是这一切的前提。

我国近年来陆续出台的《网络安全法》《数据安全法》与《个人信息保护法》多部重要法律，在数据应用层面不断强调“目的限定”“数据最小化”“正当与负责”的隐私保护精神。

同盾科技很早便发现这一趋势，看到数据安全、隐私保护将会成为未来商业世界的刚需。公司很早就开始布局数据安全、隐私计算等技术，成为国内首批进入隐私计算领域的科技企业之

019年初，同盾开始探索联邦学习、多方安全计算等技术，并成立了人工智能研究院，加大研发投入，对此进行更多前瞻性的研究。同年11月，同盾启动数据去标识化、脱敏等技术工作，历时八个月，完成公司数据流转架构整体升级，建立了完整的去标识化体系，从底层架构层面支撑业务数据合规，实现数据流转与存储的“可用不可见”。目前，同盾面向下一代可信AI平台，提出了完整的理论体系，并开创了国内隐私计算业界的“三个第一”，即国内首家构建了隐私计算完整技术生态的科技企业、国内首批参与起草隐私计算标准制定的企业之首家将知识联邦技术应用于国有大型银行数据治理和数据价值实现的科技企业。

同盾科技正致力于搭建一个连接多个参与方的虚拟空间，提供信息汇聚、知识交易的信息技术载体，成为支撑数据安全交互与知识共享、实现数据价值的基础设施，即“基于隐私计算的共享智能平台”，它可以将金融、保险、互联网、政务、能源等各领域数据在数据安全、可信AI的基础上实现知识的提炼与共享，既满足数据不出本地的需求，保障数据安全，又可以赋能其他产业发展，实现数据要素的倍增作用。

同盾科技成立至今已累积超过1万家客户资源，覆盖金融、政企、互联网等多个领域，为隐私计算的技术落地提供了天然的应用场景。结合最新的数据合规要求，同盾科技在为各行业客户服务的过程中，迅速将隐私计算技术接入到客户的风控、营销模型等底层平台中，服务客户的金融风险管理、数据治理、精准营销等实际商业决策场景。

最好的时代

人工智能作为一项基础性、支撑性技术，已成为世界多国科技投入的聚焦点和产业政策的发力点。2017年，人工智能首次被写入我国政府工作报告。以人工智能为代表的新一代信息技术，正成为十四五期间我国推动高质量发展、建设创新型国家的重要驱动力之

而作为人工智能技术的深层次领域之决策智能也被全球知名研究机构Gartner列为2022年战略技术趋势之并预测在未来两年，三分之一的大型企业机构将使用决策智能实现结构化决策，进而提高竞争优势。这一技术的广泛应用，也必将撬动巨大的市场需求。

同盾科技创始人、董事长蒋韬认为，人们一直试构建理解世界的认知体系，化解对不确定的恐惧，这既催生了占卜、巫术，也孕育了科学、哲学。在用科学思维追求确定性的过程中，人们也表现出非凡的智慧，并不断强化一样东西：工具理性。随着新一轮产业革命的推进，决策智能将成为数字经济时代的人们追求确定性的一把钥匙。但是我们也必须认识到，真实的世界是复杂的，有序和无序、确定和随机、清晰和模糊相生共存，而在科学的道路上，人们的未知远远大于已知，需要我们对未来保持信心，对当下保持耐心不断探索。(中新经纬APP)

对于操作经验较少的投资者来说,选择正规配资公司提现也是需要下功夫考察清楚，可以通过观察配资公司的近几个月来的经营情况观察是否保持良好的业绩，也可以进行实盘验证检查是否实盘，减少交易风险。