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2023中國上市公司數字化轉型典型案例

“京智大腦“人工智能平臺


北京銀行成立于1996年,在國內外擁有640多家分支機構,業務范圍涵蓋金融租賃、消費金融、基金和資產管理、人壽保險、農村金融、金融科技等多個領域。2022年,北京銀行資產總額突破3.2萬億元大關,一級資本在全球千家大銀行排名第50位,入圍我國系統重要性銀行,行業地位和品牌影晌力持續提升。

隨著數字經濟的不斷發展,人工智能成為金融科技發展的重要推動力,也是國家重點戰略新興產業。為了滿足銀行各業務條線對智能化應用的交付需求,持續提升人工智能核心技術的掌握和應用水平,統籌人工智能應用的數據、算力、算法資源,北京銀行啟動了“京智大腦“智能中臺建設項目。

“京智大腦“圍繞數據、算力、算法三要素,建設全行統一、集中的Al技術底座,打造智慧金融生態體系。通過語音、圖像、文本等智能識別引擎的引入,形成“左腦“感知能力;以各類機器學習模型、知識圖譜和大規模預訓練模型的自主建設,打造“右腦”認知能力。以客服機器人、外呼機器人、質檢機器人、虛擬數字人等機器人和智能化API服務,形成"軀干”應用載體。

目前, “京智大腦”已在全行范圍推廣應用,上線智能應用場景108個,開放語音、 OCR、智能文本等共計121項智能服務支持分行業務,部署營銷、風控等各類模型342個,識別可疑賬戶30000余個,取得了良好的社會、經濟效益,有效支持銀行數字化轉型戰略實施。

定位”四個中心 ”搭建“京智大腦”人工智能平臺

“京智大腦”系統定位于“四個中心”,Al數據處理中心、Al模型交付中心、Al算法部署中心、Al模型管理中心,并從數據域、能力域、服務域、管理域四個角度進行建設,為科技開發人員提供全棧的Al類項目交付環境、數據標注分析與訓練環境、業務分析建模環境和第三方模型部署和納管的統一管理。

在數據域層,利用大數據計算引擎,實現了建模數據的采集、清洗和加工,提供語音、文本、圖像、視頻等多種類型的數據標注能力,幫助建模人員快速完成數據準備;在能力域層面建設訓練交付平臺,集成PyTorch、PaddlePaddle等10種機器學習框架、預置210種算子,提供交互式、可視化、自動化3種模型訓練方式,借助成熟的自動機器學習技術,幫助業務人員自動化完成模型訓練和驗證工作。

在服務域層面為應用場景提供“開放、共享、云邊協同"的服務生態,從各類用戶的需求出發,通過連接Al基礎平臺和能力域能力,作為統一服務出入口,納管銀行引入的各類第三方Al服務,對內外提供開放、賦能和運營的能力,快速形成Al中臺;在管理域層面,對風控模型實驗室系統進行改造建設模型監控子系統,符合監管要求,實現人工智能模型入模指標和模型表現的自動化監控體系。對各版本模型入模指標和模型表現情況進行自動化監控,定期生成模型運營報告,內容涵蓋監控情況、服務情況,為模型持續迭代提供優化建議。

Al技術賦能 完善智慧金融生態體系

北京銀行數字化轉型以牢固樹立一個銀行(One Bank)、一體數據(One Data)、一體平臺(One Platform)的理念為基礎,以強大的Al智能技術為依靠,推出“京靈”語音機器人,將語音能力、自然語言理解、多輪對話等相關Al技術進行有效沉淀,為智能客服體系的完整鏈路提供技術支撐,實現多模態交互能力。促進關鍵業務場景線上化轉型,提升服務人工替代率,打造沉浸式服務體驗。語音導航機器人”一說即達”服務可為每通電話節約近 40秒時間,電話分流率達33%,客服機器人會話量達580萬,問答成功率達96%。

除此之外,北京銀行利用NLP、機器學習、圖分析等技術,結合行內存量數據與海量第三方信息,完善對公客戶畫像,沉淀客戶特征181項,輸出營銷線索40項,落地科企貸、對公銀稅貸營銷評分模型及晌應率評分模型,助力普惠業務營銷獲客創新數據價值挖掘手段,支持拓客營銷能力提升,輸出北京、南京、深圳地區優質客戶名單1萬余戶;并通過建立企業、自然人2類實體,投資、任職、一致行動人等8類關系,構建企業基本關系、集團派系、資金交易3大模型,建立反欺詐模型,為欺詐風險防控提供底層圖譜服務技術支持。支持斷卡行動,助力賬戶風險排查和監控;在數字化風控方面,支持數字風控系統建設,以 “京智大腦“平臺、風險濾鏡、風險模型實驗室,形成模型研發、部署、運營全生命閉環。線上業務沉淀全行各類線上業務風控模型280余個;支持保衛部、運營管理部多個反欺詐模型建設,識別疑似風險賬戶30000余個;

“京智大腦“投產后,釋放首批342個模型和161項Al中臺服務,通過虛擬數字人、小京金融服務機器人等智特色產品,為客戶提供可交互、沉浸式、有特色的金融服務,有效支持營銷、風控、運營、服務活動,支持智慧金融服務建設,加快金融服務智慧再造,打造智慧金融生態體系。

本文章選自中國上市公司協會發布的《中國上市公司數字化轉型典型案例》

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