模型训练、推理和评估过程，甚至包含数据处理和特征工程过程，可能需要反复调整与锤炼，但只要功夫深，金箍棒也能磨成针，你终究会得到你想要的。好了，我们假设你已经得到想要的了，你的模型也能一定程度地预测信用卡申请单是否存在欺诈了。至此，黎明的曙光终于照亮东方的长空，天边也出现了一丝鱼肚白。现在你要做的，就是让黎明来的更猛烈一些，把你的模型部署到你的业务系统中，让你的数据欢快的畅游在AI的管道里，喷出耀眼的烟火。部署到业务系统后，你要不断地审视你的结果，并且根据最新的数据不断地调整与优化你的整个模型。但这时候，已经不是我这篇文章能帮助你的了，你展开雄壮的翅膀，去击穿苍穹，尽情翱翔吧。下面这站图是基于华为云AI平台工作流模式，针对信用卡欺诈检测全流程界面截图。
作为一名资深产品经理，转型搞AI后从事了多年的AI平台产品设计，我讲讲我对AI产品的理解。对于公众认知的AI开发而言，大家往往想到的都是算法开发，其实对一个商业落地的AI开发过程，会涉及到很多不同方面，它不仅仅是算法开发，还会涉及到算力、数据、迭代优化等环节。 对于AI的商业化落地中， CTO们会均衡考虑到三类方面的资源投入，不仅仅是IT基础实施还包括工程师投入：
1. 算力 –> 普惠；
2. 数据 --> 模型；
3. 算法 --> 落地； 每一个环节涉及到的人力投入不同，大致会涉及到IT工程师、数据科学家、应用工程师。
具体展开讲：
1. 算力—> 普惠（面向IT工程师）
对于AI开发而言，如何利用好算力资源，提升资源利用率是目前特别重要的工作。往往算法工程师并不擅长这些事情，需要有专业的系统级工程师来帮助是实现，从集群的搭建、运维、固件运维、底层算子优化、分布式调优，以及大量的框架维护等方面，另外面向不同部门之间的资源管理也是IT工程师需要关注的内容。对于简单开发而言，自己用开源搭建搞搞是可行的，但是一旦需要大规模的商业化，需要一个有个比较好的平台尤为重要。
2. 数据 --> 模型（面向数据科学家）
对于AI建模，本质上面是基于数据去生成模型的过程，那么一般来说，初始demo快的几天就可以出来，但是到真正落地的时候，少则花费算月，多则上年。这个过程中涉及两类的大量投入，一类投入获取训练数据，从数据收集和标注端到端，另一类投入不断模型迭代优化上，涉及到大量的领域技能。
训练数据：面向通用类的场景，会涉及大量的数据标注的工作，这会花费大量的标注人力，对于一般场景下，普通的人员就可以标注，但是面向复杂场景下，都需要专业人士去标注，如医疗影像类场景，一般人都标注不了。所以对于专业领域的标注，以及大量的数据标注下，有一个非常友好的自动化标注及数据难例的算法能力，尤为重要。
迭代优化：模型建模过程中，商业场景下，数据科学家建模过程中，更多的使用成熟的论文和算法，围绕具体的业务场景，结合数据的情况，来选择性建模，并且随着不同环境变化情况下，不断的调整算法的设计和组合优化，从而达到最佳的算法效果。这个过程中涉及到大量的场景理解。对于开发模型而言，有一个很好的案例库，能快速找到场景化的沉淀领域知识，是非常有帮助的。