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新闻不重要，看图才是正事獲獎單位北京銀行榮獲獎項專家好評TOP10優秀案例獎一項目方案近年來金融科技對金融業態發展的重要性進一步凸顯建立企業級AI平台來支持營銷風控場景成為銀行業共識隨著我行數字化轉型戰略加速推進全行各業務線對包括語音語義圖像知識圖譜機器人等在內的AI能力需求日益迫切人工智能正在快速滲透各個關鍵業務場景人工智能技術的應用從單一數據挖掘拓展到認知感知技術結合的混用模式在此背景下我行於2021年啟動京智大腦項目建設以滿足全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錘煉懂業務懂技術的數字化人才隊伍為目標通過本項目建設逐步形成我行的AI技術底座AI能力中台AI服務中心京智大腦總體架構以企業級人工智能平台為支撐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RPA流程機器人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服務為軀幹應用載體北京銀行京智大腦是全行統一集中智能的AI中台通過打造四個中心數據處理中心模型交付中心算法部署中心模型管理中心形成行內模型開發運營一體化模式不僅改變了傳統的豎井式數據加工及AI服務開發模式更通過MLOps的模型開發及運營模式實現從數據源管理數據標注數據加工模型訓練到模型管理服務發布全服務監控等AI建設有效滿足各業務領域對人工智能應用需求並大大降低AI服務的交付周期同時本係統落實監管文件要求建立全行級模型管理辦法規範數據加工模型訓練和算法引入的操作流程安全機製和係統支撐同時滿足各業務條線敏捷交付的需求和模型風險管理的監管要求為各金融智能化場景的建設提供堅實的支撐係統的邏輯架構圖如下圖京智大腦平台邏輯架構圖二創新點京智大腦人工智能平台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AI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1數據域層麵實現結構化數據和非結構化數據的匯聚存儲治理和計算的人工智能數據管理平台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建設特征平台子係統實現數據指標的係統化管理各模型版本指標篩選過程的歸檔管理根據監管要求實現訓練數據可追溯性特征定義可解釋性和算法可解釋性2能力域層麵建設拖拽式深度建模和機器學習建模的人工智能訓練交付平台集成PyTorchPaddlePaddle等10種機器學習框架預置146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根據已發布的模型逐步形成全行級模型資產庫管理行內外采及自建的模型並對外提供各類能力可通過能力域組件統一納管北京銀行AI能力同時具可通過服務編排形成組合服務能力並終通過服務域實現服務共享3服務域層麵為應用場景提供開放共享雲邊協同的服務生態從各類用戶的需求出發通過連接AI基礎平台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AI服務對內外提供開放賦能和運營的能力快速形成AI中台4管理域層麵建設人工智能模型入模指標和模型表現的自動化監控體係對風控模型實驗室係統進行改造建設模型監控子係統符合監管要求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建立模型知識庫實現人工智能模型建模報告的係統化管理入模指標模型邏輯的知識沉澱三技術實現特點1利用大規模預訓練模型和AutoML技術提升AI交付效能平台預置超大規模預訓練模型包括視覺方向超大規模預訓練模型NLP方向的文心ERNIE結合遷移學習技術使得少量數據即可獲得高精度的模型效果因此能夠大量節約新模型開發的成本提升AI研發和應用效率預訓練模型基於海量互聯網數據訓練所得圖像分類模型相比開源模型Top1識別效果平均提升773物體檢測模型相比開源模型平均準確率提升453NLP情感分析任務所需數據量可減少90同時多種任務效果指標獲得10以上的顯著提升平台支持自動化機器學習AutoML超參數對模型效果有重要的影響不同數據集最佳超參數並不相同人工調參成本高因此我們提供了自動超參搜索的功能幫助調優模型提升精度降低人工調參成本目前我們已覆蓋了圖像分類物體檢測的自動數據增強和通用超參搜索以及機器學習方向的自動搜索自動數據增強搜索服務在圖像分類單標簽多個任務準確率平均提長了542最高一項任務獲得了1813的效果提升在物體檢測多個任務上準確率平均提升了14最高一項任務獲得了42的效果提升通用超參搜索方麵在多個數據集上使用超參搜索後效果均有提升在默認參數精度已經超過85的情況下使用超參搜索仍能提升約5在默認參數效果較差的情況下超參搜索的提升效果更為明顯可高達222基於MLOps思想打造一體化全生命周期的AI模型開發和部署流程保障建模過程安全合規平台提供覆蓋AI能力生產管理應用運維全生命周期能力支撐同時基礎管控模塊提供強大的資源接入調度管理權限安全等管理能力是企業實現集約化管理支撐高效創新應用的強大基石數據標注方麵平台支持非結構化數據的智能標注智能標注分為主動學習和指定模型兩種模式支持目標檢測實例分割文本分類實體抽取四種任務數據類型主動學習指基於用戶標注少量數據訓練專有智能標注底層模型通過多輪從未標注數據中篩選難例並推薦給用戶優先標注不斷提升標注模型的效果從而實現大量未標注數據的自動標注指定模型指利用在平台上訓練好的高精度模型對用戶數據進行一鍵標注兩種模式均可以幫助用戶降低數據標注成本主動學習模式下用戶隻需標注30的數據訓練出的智能標注模型與全量標注數據訓練模型的效果幾乎等同AI模型開發方麵平台麵向不同的場景和使用人群提供多模式的AI開發功能支撐和體驗麵向零算法人群提供EasyDL零門檻AI開發平台麵向專業算法工程師提供BML全功能AI開發平台同時麵向業務應用場景提供場景化定製平台在模型算法庫層麵內置多個產業級模型庫提供超過270個算法模型同時針對客戶流失等主流任務場景提供端到端模型庫覆蓋通過模塊化的設計和端到端的體驗滿足企業低成本開發和快速集成需求AI模型服務方麵平台支持模型一鍵發布可提供統一的認證流控灰度升級彈性伸縮AB實驗能力以及6種通用監控指標可根據多種物理資源使用率以及業務請求量指標自動觸發彈性伸縮AB實驗支持按照比例或關鍵字進行動態分流同時平台支持豐富的模型納管和服務編排能力模型納管包括模型文件納管模型鏡像納管helmchart包納管等根據納管的模型按照業務場景對預測服務進行可視化編排組合成工作流模板的應用程序集成類產品可以更簡單更直觀更快速地構建和更新應用京智大腦的模型能力均能夠納管到AI中台同時可廣泛適配主流框架和模型類型包括PaddlePaddleTensorFlowPyTorchCaffe等深度學習框架SKLearnGBDTRPOJOMOJO等機器學習框架以及PMMLPyModel等通用格式3