信息時代大數據被廣泛運用，數據科學家已經成為企業中常見的職位，很多企業已經組建出獨立的大數據部門。而隨著數據團隊的不斷壯大，數據科學家和工程師之間如何高效順暢地協作成為一個難題。

九章云極的創始人方磊在微軟工作期間發現了這個數據行業的痛點，看到了數據科學平臺的藍海。2011 年，方磊開始在微軟 Bing 搜索部門工作，先后擔任過數據科學家和數據工程師。他發現 Bing 內部 800 多個數據工程師在一個名為 Aether 的系統上協作，這個平臺包含一萬多個模塊和幾十萬個項目，而整個團隊能夠有序地在同一個平臺進行協作，并且具備管理、資源調配和提高工作效率等諸多功能。

2013 年，方磊決定回國創業，在北京中關村創立了九章云極科技公司，希望搭建一個給數據科學團隊使用的協作辦公平臺，幫助企業的數據科學家和數據工程師更好地協作。

企業數據的價值正在發生轉變

目前在大多數企業中，數據的價值主要體現在進行粗淺的數據分析，將數據做成包含餅圖、折線圖等的可視化報表，進而指導業務。而隨著企業積累的數據越來越豐富，對數據分析的要求越來越高，過去的數據分析方式已經不能滿足企業的需求。

方磊認為，企業數據的價值正在發生轉變，數據分析進入了 “增強分析” 階段，即通過機器學習或者人工智能增強數據分析能力。以往的可視化分析是通過視覺呈現產生洞察，但通過人工智能技術分析產生的洞察更強大，比如通過模型分析金融反欺詐中的數以億計的交易。

在這個大環境下，九章云極推出了 DataCanvas 數據科學平臺，希望幫助企業應用 AI 進行智能化轉型。

為了降低企業應用 AI 的難度，DataCanvas 提供了完整的機器學習平臺和 AI 模型生產化平臺，將數據清洗、特征工程、模型訓練等一系列高難度的數據模型工作自動化。使用者不需要具備專業的數據科學背景和編程算法能力，只需借助 DataCanvas 數據科學平臺上的 AutoML 建模功能，即可完成海量數據處理和數據模型全生命周期管理。

DataCanvas 更強大的功能還體現在實時數據處理上。例如，在每天生成海量數據的金融行業，實時數據決策的需求尤為迫切：在刷信用卡的一剎那判斷出是否是盜刷，在瞬息萬變的股市中計算出最佳投資方案……都需要借助實時數據處理來保證。

“九章云極的核心是把數據變成模型，為客戶提供模型能力的技術工具或服務，以支撐各類商業場景。” 方磊說道。

知識融合推動規模化企業 AI 落地

對于數據科學的發展趨勢，方磊認為技術的壁壘是在不斷降低的，現階段更重要的是普及應用。“降低技術門檻已經不是數據科學發展的核心難題，核心難題是如何將技術與現實場景中的業務結合起來。” 方磊表示。如何高效共享專業知識，如何將行業經驗、業務知識和數據科學、人工智能有效結合，并最終實現在業務場景中，是企業在人工智能浪潮中共同面對的技術落地難題。

針對這一難題，方磊提出了 “知識融合” 的概念。“我們人類的很多常識是跟業務相關的，機器學習在某些方面可以洞察出微妙的數據信息，但有些還是需要依賴人的技能。” 方磊表示，“建立一個模型，技術在其中占 30% 到 40%，剩下的其實是業務知識。” 他列舉了金融應用中的一個場景：比如小微貸款模型需要考察企業的隱形負債風險，有經驗的審計要考察的第一項是借貸是否拆整為零，如果公司收到不同賬號的整額打款，就可能有隱藏的負債風險。這需要人的常識性經驗來做判斷，需要人把這樣的經驗變成機器學習里面的一個特征，機器學習就可以做出相應的風險告警。

在實際操作中，九章云極為企業落地 AI 提供了 “四庫” 解決方案：通過建立 “四庫”——模型倉庫、特征倉庫、場景模版倉庫和 AutoML Recipe 倉庫，解決企業業務知識與技術知識融合的難題。數據分析、建模的門檻降低以后，企業的 AI 應用成本也相應地降低，就能在更多的業務場景中應用 AI。

目前，九章云極不僅在金融行業反欺詐、精準營銷等場景有豐富的實踐經驗，在政府、交通、IoT、地產、教育等領域也在不斷落地機器學習的創新應用。

在服務政府的一個案例中，九章云極與山東省青島市人民檢察院合作了 “案件質量評查系統建設項目”。利用 DataCanvas 數據科學平臺，通過運用機器學習算法、模型訓練等技術實現智能案件評查，將人工辦案的工作量下降 80%，效率提升 80%。以往評審類案件由于人力的限制只能抽查 10%-20%，而借助人工智能技術可以做到 100% 全部評審。

服務全球客戶，是方磊接下來的目標。他判斷中國的 To B 業務出海在 3 到 5 年以后會慢慢成為主流。隨著云計算的發展，全球很多大公司的數據業務都在云上。“云可以成為一個入口，在云上我們就可以去提供全球服務和參與競爭了。” 方磊認為 ToB 業務的出海一定會經歷這個過程。

2018 年 3 月，九章云極進行了 B 輪近億元融資，由紅點創投、東方富海等機構參與。2017 年 1 月實現了 5000 萬元 A 輪融資。