案例 | 金融数字化迎三大趋势，百度智能云以AI创造业务新价值
文 / 百度智能云战略行业解决方案总经理 常城
2021年是“十四五”的开局之年，根据《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》，由人工智能引领的新一轮科技革命和产业变革方兴未艾。全球范围的科技类竞赛围绕争夺人工智能产研的战略制高地展开了激烈竞争，百度作为中国主要的人工智能企业，正在积极布局支持人工智能产业与该领域技术的发展。未来，人工智能将逐步渗透到群众的日常工作与生活当中，在各类领域拥有更加广阔的空间，协助推动并完善产品供给，增强产业惠民，提升服务效率，中国将在人工智能的商业化浪潮中勇立潮头。
由于数据井喷、算力爆发、模型突破，人工智能产业的发展迎来一个全新的阶段。同时，伴随着技术逐渐成熟、使用门槛不断降低，AI也成为新型的基础设施。能否抓住新一轮变革的机遇谋求企业的转型与发展，解决行业的痛点，推动产业智能化发展，加速AI和场景的结合，为产业带来新价值，将是每个企业在重大战略转型中面临的选择机遇。
金融数字化，迎来三大转型趋势
在金融行业中，人工智能的应用经历了从概念到落地的过程，我们实现了标准能力应用探索，经历了在细分业务领域中垂直深化的阶段，目前已经全面进入升级和持续创新的崭新阶段。经过多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、云计算等新兴技术，以及社会经济发展带来的新需求的共同驱动下，人工智能将进一步与业务场景广泛结合，呈现出集中规划建设AI的统一化、平台化能力，即“AI中台”能力，避免“竖井式”建设；全面梳理AI中台与业务前台、数据中台等融合发展策略；建设以AI运营管理体系、AI决策体系为核心，高效灵活地为金融企业带来效率提升、价值创造的双螺旋结构。对于如何打造金融领域AI中台能力，百度智能云基于多年的积累与探索，预测金融行业即将迎来三大数字化转型趋势。
1.趋势一：场景先行
人工智能系统通过对数据中规律的学习，辅助人类做智能决策并在一定场景下取代人工。人工智能充分发挥价值和作用的前提是与业务场景深度结合，解决业务中的真实问题。通过百度AI开放平台的数据统计可以发现，超过80%以上的业务需求需要根据场景定制训练或者优化。从业务场景出发对问题进行定义，是成功进行算法模型开发、构建AI平台和创新机制的基础。此外，相比于经典的机器学习平台，AI开发中面向不同的场景任务，有其特色的配套流程工具，例如，在百度智能云，面向风控、营销、保险精算、智能投研、合同文本审核、合规内控、销售流程管控等金融行业常见的业务场景，都建设了一系列基于实际场景的组件、算法，贯通上下游的模型生产线与赋能业务的垂类工具平台，帮助金融企业打造场景导向、业务应用为前提的AI开发基础能力，这也是百度智能云相较于传统机器学习平台的特色之一。
2.趋势二：自主创新
面向场景的AI应用是基于数据闭环的动态进化型系统。金融场景AI应用正在与AI开发技术深度结合，金融企业需要基于灵活、易用的AI开发平台进行自主开发创新，实现从数据中获取知识、应用知识、产生商业价值，在这一过程中将金融行业的理论、经验以AI能力资产化的治理模式沉淀下来，形成灵活应用与业务场景结合“盘活”无形资产。同时，AI系统不是静态化系统，而是动态的进化型系统，当一个AI系统构建起来，在与场景的持续交互过程中，可以持续获得反馈和“实时数据”，由需求的牵引形成正向反馈，进一步优化AI能力。AI产生作用的场景相对分散，需要与业务逻辑进行深度融合产生实质性的价值。因此，对于金融企业的开发者来说，需要有足够灵活、易用的平台进行自主创新。
在使用上，一套完善的AI开发平台不仅能让算法工程师、数据科学家方便地进行模型开发与训练，也能够承载更多业务一线的人员更便捷地参与到创新过程中。百度智能云通过对平台内核统一建设，在面向不同的使用者提供全功能开发模式，满足资深的研发人员需求，提供零门槛、场景性的融合模式，更适合一线业务人员，在实际业务实践中对样本的标注、对业务规则经验的快速引入、对预置模型的增强性重训，解决小样本、特异化的长尾业务场景问题。这个模式使得专业AI开发的特性体现的淋漓尽致，同时又能充分发挥更多的创造力。百度智能云的垂类开发平台模式，已经在众多金融机构打造了业务端直连能力端的端到端开发模式，直接赋能一线业务人员构建灵活的AI能力。
3．趋势三：效能为要
相对于传统的系统开发而言，AI能力开发和AI中台的构建，从数据获取、数据标准、特征工程、模型开发、模型训练、模型评估到模型部署各个环节都更加的复杂和多维。一个完善的AI中台，能从资源利用、开发效能和AI原子能力的集成纳管全面提升金融企业创新应用的效能。
从开发层面，除了全流程端到端的开发能力的支持，同时更贴心为开发人员在全环节中打造细节设计，比如数据标注环节：自动清洗和智能标注，大幅降低标注成本；预置的大规模预训练模型和迁移学习，使得少量数据样本催化更好效果成为一种可能；基于数据闭环实现模型的持续迭代优化等。上述独具匠心的精细化设计在每个环节中可提升AI开发的效率，缩短开发周期。
从算力层面，从AI芯片、AI服务器、AI容器到AI云平台产品，做到全栈、全方位、集中式管理AI算力，高密度的算力集中供应、多样的AI计算套件、先进的集约化调度系统、开放的算力生态，都为金融企业带来对算力成本的极致优化。
从AI能力纳管和集成应用层面，将AI能力标准化，并进行服务原子化封装，实现工程化集约管理，通过可视化编程中控模式，实现服务编排、调度和统一的适配，通过后台编排组装实现复杂的多模态AI能力，从而支持业务复杂程度的场景化应用。
理念先行，百度智能云以AI创造业务新价值
百度智能云秉承“场景先行”“自主创新”“效能为要”的理念为核心，以“更先进”“更合规”“更灵活”“集约化”打造了全新一代聚合场景化、多元化全面升级的金融AI中台，为金融机构赋能。借助于成熟场景化服务应用，同时结合业务发展成熟度，快速完成AI赋能业务，在客户端创造新的价值主张，在业务侧探索新的盈利模式，突出“快速创造业务价值”的核心理念。
“更先进”，提供领先模型算子算法储备，通过金融分箱、样本稳定指数、评分分组、评分转换、手动决策树、评分卡、表格文字识别、银行回单识别、金融财报抽取、高性能数据科学引擎等丰富的金融行业算法与组件能力，有效提升金融业务场景营销、风控、投研、精算等场景模型精度，解决面向不同业务复杂程度的开发诉求，提供注重高速迭代的产线建模、端到端的垂类业务建模能力。提供配套的隐私保护的多方安全计算方案，能够让金融企业快速复用成熟的三方模型实现统一纳管能力。
“更合规”，通过模型全生命周期风险管理，实现模型管理集中化、流程化、自动化，有力地支持了在监管合规条件下AI模型的开发和构建，全面提升AI能力应用的安全性和可解释性。
“更灵活”，提供面向业务场景集市化构建能力，包含模型原子服务化能力、原子服务编排能力，以及相关的工程化管理，为金融机构不同发展阶段灵活配置匹配的智能转型阶段性方案。“量体裁衣”是百度智能云为金融机构业务提供的差异化方案，包括智能风控、智能营销、智能运营轻量化场景版本，可以快速满足业务应用需求，在AI中台实践过程中，与企业打造联合应用生态，助力金融机构实现端到端的场景，并提供配套AI建模专家咨询及模型开发能力。
“集约化”，以AI中台为底座，面向平台和用户同时提供机器学习和深度学习环境的训练作业入口，把底层异构资源，多云存储的资源进行统一管理和调度，并以平台方式面向不同开发者提供一站式智能建模功能服务集。
一言以蔽之，百度智能云依托面向业务视角的方法论及工具集，打造行业数字化转型人工智能引擎，助力金融机构构建安全、自主、可控的AI能力开发和应用平台，协助金融企业实现客户为中心、以业务价值为驱动的金融数字化转型。
在2021年百度“云智峰会”智能经济高峰论坛上，百度首席技术官王海峰正式宣布战略升级为以“云计算为基础”支撑企业数字化转型、以“人工智能为引擎”加速产业智能化升级、以云智一体“赋能千行百业”，促进经济高质量发展的战略方针。未来百度将秉承技术优势与行业经验，加深与合作伙伴深度合作，全面助力金融企业的数字化成长与产业实践。
未来可期，伴随金融行业的数字化应用深入，专注AI的百度智能云将与金融机构开展紧密合作，携手合作伙伴共同推进金融行业数字化和智能化升级，助力中国金融行业高质量发展，为更多金融企业提供优质 、便捷 、高效的金融服务、为中国的科技强国之路贡献重要力量。
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