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案例名称

某银行自建企业级数据智能服务体系

案例简介

随着我国金融市场的体量和发展潜力逐步扩大，金融科技的广泛普及和发展愈渐成熟，AI已经渗透到整个金融流程。九章云极DataCanvas以构建敏捷、稳定、全面的智能感知、智能认知中台服务体系为发展目标，配合某银行打造数据营销平台 、RPA平台等应用系统，数据资产平台、模型管理平台等管理系统，形成AI中台架构体系，构造以智能模型服务为内核的营销、风控、运营敏捷响应体系。

创新技术/模式应用

依托前沿的AutoML、AutoDL等技术，深度赋能业务场景，成功构建全流程自动化的数字化营销体系、自动化运营流程、高准确率的智能风控网，全面实现企业的降本增效。打破传统银行既有的组织架构和体制机制，将科技和业务人员打造成轻型敏捷组织，建立敏捷中心指导小组采用敏捷的方式工作。本案例采用的新一代智能技术，打造AI中台服务体系，包括：

1、基础数据资源的整合治理。盘点行内数据资产并建设应用平台，实现数据自动确权、敏感分级和一键订阅，使行内海量数据信息唾手可得；

2、云化计算能力建设。实现多种算力的云化管理，整合分布式、GPU等高性能计算资源，提供弹性化的资源扩容能力和灵活的任务编排能力，实现模型训练环境与模型推理环境的无缝连接；

3、企业级模型开发平台建设。提供可视化界面进行引导式的流程化建模和自动化建模，实现灵活可配置的发布功能，使用图形化工具进行模型结果展示和线上运行效果的实时监控，降低业务人员操作门槛，实现智能工具的快速推广及应用。

4、通用智能识别服务体系建设。发布票据证照识别、实体抽取、文本对比、文字纠错等通用OCR、NLP模型服务，形成行内智能感知服务体系，为前台业务流程提供稳定高效的智能引擎服务；

5、规模化智能服务场景建设。深耕业务场景，优化流程建设，结合智能服务体系打造银行智能精准营销服务、智能现金管理服务、智能流程自动化机器人建设，为全行提供一站式、智能化、实时化、服务化的敏捷响应解决方案。

项目效果评估

企业级机器学习平台作为企业级的模型开发和运行平台，将处理好的数据提供给数据科学家和建模人员，为上层业务应用提供接口工具，主要部署了三大方向的应用：

1）在营销方向，由平台开发营销类模型、生产营销资源和话术，为客户经理提供产品销售预测和潜在客户名单筛选，实现数字化营销；

2）在运营方向，以OCR识别技术让开户、转账更便捷，以NLP技术支持电话智能客服、优化升级智能知识库，使用预测模型智能分配网点现金，实现运营流程自动化；

3）在风控方向，在平台部署信用评分卡等模型，并基于DL算法进行联合建模，后者已实现拒绝回捞客户数万户，累积放款人民币数千万元。银行目前已自研超过数十个机器学习项目、发布OCR、NLP等数十个AI服务，日均调用数千次，场景工作量替代率达70%，赋能全行业务数字化转型升级。

在自动化机器学习方面，某银行使用了九章云极DataCanvas的AutoML工具DAT，当前效果主要体现在自动特征衍生和数据处理环节。目前某银行在AI应用开发中最为耗时耗力的是数据准备和特征选择环节，在具备场景和数据的情况下，DAT能够助力业务分析师直接上手进行应用开发。同时，DAT还可以帮助建模工程师进行特征处理和超参数优化，目前能节省20-30%工作量，预计未来提效会更加明显。

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