各个业务部门决策的理解能力。为此，企业必须为人和机器创建起互相辅助的角色，并据此对现有的 IT 系统重构与优化，升级为以“机器学习圈” 为基础架构的的企业 AI 核心系统。(公众号：)了解到具体来说，该系统包括了过程数据采集、对系统数据采集、高维机器学习平台、动态模型服务平台等模块，涵括了机器学习、决策的全过程，可以协助各行业打造出自己的理解智能。使用“第四范式先知”企业AI核心系统的企业用户，需要通过理解智能来辅助人做到大量商业分析与决策：首先，企业AI核心系统的数据洞察能力，需要提高决策效率。

机器需要依赖计算力从数据中考古更加多、更加粗的业务规则，精细化地作出辨别。例如，在第四范式与某银行在解决问题交易欺诈问题的合作中，机器写的欺诈交易规则数超过了25亿条（资深业务专家写的规则数最多只有1000条），最后机器在欺诈预判准确率较人了提高7倍；其次，部署在“企业AI核心系统”的业务应用于，需要提高企业生产效益，如用于语音辨识、自然语言处置和解说技术的自动化客户服务等运营流程的智能化应用于，让人的工作构建全自动或半自动化，从而和平了大量劳动力，业务专家可以专心于更加能充分发挥人类价值的工作中。原创文章，予以许可禁令刊登。

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