中电金信:加快企业 AI 平台升级,构建金融智能业务新引擎

在当今数字化时代的浪潮下,人工智能(AI)技术的蓬勃发展正为各行业带来前所未有的变革与创新契机。尤其是在金融领域,AI 模型的广泛应用已然成为提升竞争力、优化业务流程以及实现智能化转型的关键驱动力。然而,企业在积极拥抱 AI 的进程中并非一路坦途,而是面临着诸多挑战与痛点。

金融企业作为 AI 应用的先行者,在营销、风控等领域已取得显著成效。头部金融机构通过运用大量智能模型,实现了业务凭证要素的智能识别、风险预警的精准性提升以及多模态生物识别应用场景的广泛覆盖。这些成功案例充分彰显了 AI 技术在金融业务中的巨大潜力。

然而,AI 模型的应用之路亦充满荆棘。

硬件资源供不应求

AI 计算资源需求的爆发式增长使得 GPU 等硬件资源供不应求,企业建设 AI 能力的成本居高不下。如何高效地利用有限资源,成为众多企业亟待解决的难题。

智能化响应速度要求高

随着科技的迅猛发展和市场竞争的日趋激烈,业务层面对智能化响应速度的要求不断提升。企业迫切期望借助人工智能快速响应市场变化,提升业务效率,但现实中,AI 系统的响应速度往往难以满足这一日益增长的需求,给企业运营带来极大挑战。

AI 算法开发流程冗长

专业人才依赖程度大

AI 算法开发流程冗长、门槛较高,对专业算法人才的依赖程度较大,这对于许多企业而言是一道难以逾越的障碍。同时,模型上线后的性能稳定性亦可能影响业务效果,尤其对于金融企业而言,一个百分点的下降可能引发巨大的业务损失。最后,AI 模型资产孤岛化问题严重,各个部门之间的模型无法实现统一复用,导致资源浪费和效率低下。

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为有效应对上述问题,企业亟需加快AI平台的升级,构建金融智能业务新引擎。企业智能化整体转型的核心抓手在于企业AI中台,通过中台可加速AI技术的构建,实现AI能力的升级迭代,并逐步实现企业AI能力的内化。

源启·行业 AI 平台:

赋能企业智能化转型的利器

源启·行业 AI 平台面向千行百业的场景,通过提供 AI 模型开发、训练、部署和应用的一体化能力,为企业智能化提供了坚实的载体和强大的引擎。该平台是银行机构 AI 能力的集中化生产和运营平台,助力开发人员进行规模化模型开发,帮助总部实现对模型和资源的统一管理与维护。概括而言,其核心要点包括:管好算力、建好模型、用好模型。

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该平台具备三大核心能力:

  • 普惠化的 AI 开发能力:包括数据标注的自动化、模型开发的自动化以及丰富的开发辅助手段。中电金信沉淀了金融细分场景的算法模板,使平台更适用于垂直领域的金融场景。

  • AI 模型服务编排能力:面对千变万化的银行业务,能够实现多样场景中 AI 技术的快速获取,支撑场景应用的快速开发。

  • 模型性能监控:能够实时进行模型更新和维护,保障安全的 AI 服务。

源启 AI 算力平台:

高效管理算力资源的基石

源启 AI 算力平台能够有效管理算力资源,通过 GPU 虚拟化技术,实现算力的高效复用和灵活调配。这种智能化的管理方式,极大地提升了计算资源的利用效率,为用户提供了持续稳定的计算动力,推动在 AI 领域的深入探索与创新。

源启 AI 开发平台:

构建高质量 AI 模型的重要工具

源启 AI 开发平台以其强大的功能,助力用户轻松构建出高质量的 AI 模型。该平台支持模型的规模化开发、部署和应用,使模型的开发过程更加高效、便捷。用户可借助该平台,将复杂的 AI 技术转化为实际应用的解决方案,推动人工智能在各个领域的广泛应用与发展。

源启AI 服务平台:

实现模型价值最大化的关键

源启AI 服务平台在模型的管理和维护中发挥着至关重要的作用。它负责对模型和资源进行统一管理和维护,确保 AI 能力的稳定、可靠运行。同时,该平台还实现了 AI 能力的共享和复用,让用户在享受高效、便捷服务的同时,也促进了 AI 技术的普及与发展。

迄今为止,源启·行业 AI 平台已累计参编了多项标准,包括国际标准、行业标准以及多项 AIIA(中国人工智能产业发展联盟)团标。近期,中电金信基于源启·行业 AI 平台及其在人工智能领域丰富的产品研发和落地经验,参与了《金融业人工智能平台技术要求》标准的制定,在“金融人工智能平台功能要求指标”这一章节中贡献了关键力量,得到了信通院与人工智能产业发展联盟的一致认可。

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源启·行业 AI 平台已在 30 多家金融机构及 5 家非金融机构中广泛上线应用,成功助力客户开发并上线了 500 余个 AI 模型和应用。未来,中电金信将继续强化行业 AI 能力,赋能金融业运营模式及业务创新发展。

总之,加快企业 AI 平台升级,构建金融智能业务新引擎,是企业实现智能化转型和可持续发展的必然选择。通过引入先进的 AI 技术和平台,企业能够提升业务效率、降低成本、增强竞争力,实现数字化时代的跨越式发展。在这一过程中,企业应充分认识到 AI 技术的重要性和挑战,加强人才培养和技术创新,不断优化和完善 AI 平台,以适应不断变化的市场需求和业务环境。

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