沃达丰选择谷歌Cloud进行大规模人工智能和ML

作为沃达丰商业的一部分，AI Booster由其全球大数据和人工智能业务领导，使用Google技术来实现下一代AI用例，例如优化客户体验，客户忠诚度和产品推荐。

“为了在速度和规模上最大化业务价值，我们的愿景是以自动化，标准化的方式实现用例的快速创建和水平/垂直扩展，”沃达丰大数据和人工智能全球集团总监Cornelia Schaurecker说。

为此，18个月前，我们着手基于新的Google技术构建下一代AI / ML平台，其中一些甚至尚未宣布。今天，我们感到非常自豪的是，AI Booster真正起飞，并在几乎是我们原先计划的两倍的市场中上线。

沃达丰已将其数据转移到Google Cloud上的单一“事实来源”中，从而能够从其数据中提取更多价值，并显着提高效率，降低数据成本并提高数据质量。这反过来又使用例能够使用分析和数据科学产生业务价值。

下一阶段涉及构建工业规模的 ML，能够在 18 个以上的国家/地区每天处理数千个 ML 模型，同时简化数据科学流程并跟上技术发展的步伐。

“作为一个技术平台，我们非常自豪能够构建一个基于一流Google Cloud架构的尖端MLOps平台，该平台具有内置的自动化，可扩展性和安全性。结果是我们从数据科学中提供了更多价值，同时始终嵌入了可靠性工程原则，“沃达丰分析产品负责人Ashish Vijayvargia补充道。

基于Google的Vertex AI技术，使客户能够在统一的平台中通过预先训练和自定义的工具更快地构建，部署和扩展ML模型 - 沃达丰的AI Booster是一个完全托管的云原生平台，与沃达丰的Neuron平台集成，这是一个基于Google Cloud构建的数据海洋。

“我们的首要愿景是建立一个单一的 ML 平台即服务，可以水平扩展(跨市场的业务用例)和垂直扩展(从 PoC 到生产)。为此，我们需要创新的解决方案，使其在技术和商业上都可行，“沃达丰AI Booster产品经理Sebastian Mathalikunnel说。

根据Mathalikunnel的说法，这包括：

通过可重用的管道、容器和托管服务，自动执行 ML 生命周期合规性活动(漂移/倾斜检测、可解释性、可审计性等)。

嵌入式安全设计。

利用使用BQML，AutoML，Vertex AI等的Google原生ML工具。

通过标准化和嵌入式 ML 模板加速采用。

“谷歌和沃达丰的合作伙伴关系不断加强，我们正在共同加速数字化未来，并寻找新的方法来保持人们的联系，”电信公司，EMEA，Google Cloud技术客户管理主管James Ma在一篇博客文章中表示。