“源啟”金融級(jí)數(shù)字底座
分布式核心系統(tǒng)
分布式金融PaaS平臺(tái)
數(shù)據(jù)中臺(tái)
數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)
風(fēng)險(xiǎn)及合規(guī)
支付結(jié)算
渠道解決方案
信貸管理
交易銀行
開(kāi)放銀行
數(shù)字化運(yùn)營(yíng)
質(zhì)量安全管理平臺(tái)
人工智能應(yīng)用
行業(yè)解決方案
在智能化轉(zhuǎn)型背景或需求下，行業(yè)需要通過(guò)AI技術(shù)賦能企業(yè)決策智能化、流程自動(dòng)化和交互便捷化，但仍面臨諸多問(wèn)題與挑戰(zhàn)。
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重復(fù)建設(shè)，流程標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一面向各業(yè)務(wù)部門(mén)的AI模型成百上千，各部門(mén)獨(dú)立建設(shè)和管理，建模環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)不一致，導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)，不能統(tǒng)一進(jìn)行模型管理及能力復(fù)用。
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資產(chǎn)分散難以管理模型生命周期各個(gè)階段的產(chǎn)出物缺乏統(tǒng)一管理，模型代碼本地存放等現(xiàn)象普遍存在，如何對(duì)模型資源例如代碼、數(shù)據(jù)、文檔、模型等資產(chǎn)進(jìn)行有效管理。
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缺少持續(xù)監(jiān)控預(yù)警，風(fēng)險(xiǎn)不可控模型日常監(jiān)控維度存在不完整、易遺漏等問(wèn)題，需要對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并及時(shí)迭代和更新，以及進(jìn)行預(yù)警告警，防范風(fēng)險(xiǎn)。
基于全新的MLOps理念，采用業(yè)內(nèi)領(lǐng)先技術(shù)，打造的全鏈路、端到端的AI算法開(kāi)發(fā)套件和工具，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模型研發(fā)和服務(wù)一體化平臺(tái)，滿(mǎn)足全棧模型，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和大模型訓(xùn)推一體的全生命周期管理。通過(guò)企業(yè)級(jí)AI服務(wù)中臺(tái)實(shí)現(xiàn)AI模型的統(tǒng)一化納管和標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“大小模型協(xié)同”管理，滿(mǎn)足“便捷的算法開(kāi)發(fā)、算力集約化管理、超大規(guī)模AI訓(xùn)練、AIPaaS服務(wù)化以及AI安全可信”等行業(yè)共性需求，助力企業(yè)智能化升級(jí)。
智能風(fēng)控 | 面向金融風(fēng)控業(yè)務(wù)場(chǎng)景，支持風(fēng)控建模、評(píng)分卡等，對(duì)貸前、貸中、貸后、反欺詐進(jìn)行量化評(píng)估和上線應(yīng)用。
智能營(yíng)銷(xiāo) | AI推薦，精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，通過(guò)細(xì)致理解客戶(hù)、產(chǎn)品、行為特征深入挖掘分析，構(gòu)建AI模型，支撐數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)生態(tài)。
智能服務(wù) | 作為基座平臺(tái)支撐NLP、CV多模態(tài)AI人機(jī)交互技術(shù)，輔助構(gòu)建智能客服、智能對(duì)話(huà)、無(wú)人銀行的應(yīng)用。
智能運(yùn)營(yíng) | 平臺(tái)提供深度學(xué)習(xí)能力，融合RPA，廣泛應(yīng)用于智能審單、財(cái)務(wù)報(bào)銷(xiāo)自動(dòng)化等大規(guī)模替代人工的運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景。
智能影音 | 基于平臺(tái)構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容審核、視頻識(shí)別分析、數(shù)字虛擬人等數(shù)字孿生場(chǎng)景。
以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為驅(qū)動(dòng)，支持從數(shù)據(jù)探索、模型開(kāi)發(fā)到AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程，為企業(yè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)效率和效果帶來(lái)質(zhì)變，為用戶(hù)帶來(lái)全新體驗(yàn)，逐步支撐全態(tài)業(yè)務(wù)創(chuàng)新場(chǎng)景；在創(chuàng)新業(yè)務(wù)場(chǎng)景推進(jìn)過(guò)程中，逐漸沉淀，形成銀行自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的建模特征庫(kù)、算法庫(kù)和金融場(chǎng)景模型庫(kù)。
打通從數(shù)據(jù)生態(tài)到AI生態(tài)，支持?jǐn)?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、特征運(yùn)營(yíng)與模型運(yùn)營(yíng)，確保數(shù)據(jù)安全性和隱私性，全面支撐個(gè)性化大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用。
對(duì)接行內(nèi)數(shù)據(jù)中臺(tái)的大量?jī)?nèi)外部數(shù)據(jù)，既可集成納管外購(gòu)廠商的通用化程度高、場(chǎng)景復(fù)雜性低的模型，也支持金融及其他重點(diǎn)行業(yè)個(gè)性化的AI能力建設(shè)。
AI中臺(tái)能支撐全態(tài)創(chuàng)新場(chǎng)景應(yīng)用，推動(dòng)銀行各業(yè)務(wù)各角色參與數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)換；通過(guò)建設(shè)人人可用、人人能分析的AI平臺(tái)和協(xié)作分析團(tuán)隊(duì)，建立業(yè)務(wù)場(chǎng)景創(chuàng)新良性AI企業(yè)文化。
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