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    AWS 力谷機械學習 香港金融、零售開始引入

    Eric Chong
    商業・科技・創業・編輯

    公共雲平台近年加入大量機械學習功能, AWS 是其中之一。愈來愈多企業使用雲端機械學習( ML )技術處理數據的實例。 AWS 香港暨台灣銷售總監翁宇強表示,引入這技術的香港企業以金融和零售為主,因雲端令技術複雜程度大減,亦能加強在行業的競爭力。

    AWS 母公司亞馬遜在網購平台使用機械學習的人工智能已經超過十年,甚至幾乎套用在所有業務,包括物流中心( Fullfillment Center )的貨架的存貨位置,網站上的用戶個人化介面等。翁宇強說,在 AWS 提供的機械學習服務,亦即將多年的內部技術開放給所有企業使用。

    AWS 的人工智能服務在 2016 年的 Re:Invent 大會上推出,至今包括基建、機械學習服務,以至工智能智服務。單在去年新增超過 250 項人工智能相關功能。例如提供 GPU 、 FPGA 、 AWS 自行研發的 Inferentia 等給具經驗的企業自行設計、訓練機械學習模型,也支援不同 ML 框架。根據 Nucleus Research 去年的報告,在雲端的 TensorFlow 和 PyTorch ,超過九成都在 AWS 上執行。

    企業亦可選用機械學習服務 SageMaker ,從設計、訓練、部署作完整管理。翁宇強指出,甚至設有 ML 模型市集讓企業選購,至今有超過 900 個模型可買,企業買下作簡單訓練直接可用。

    本地金融業使用 AWS 的人工智能技術加快服務速度。例如私人貸款公司 WeLend 的網上貸款服務,使用 Amazon Rekognition 識別用戶上傳的文件,如身分證,作 eKYC ,並自動建立信貸檔案,分析用戶的信貸風險。

    另一例子為創辦人背景備受爭議的網上雜貨店 Ztore 。翁宇強表示,該公司的數據科學家本來自行編寫模型分析用戶數據,如今轉用 SageMaker 作端到端開發,每日分析超過 30 萬用戶數據。

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