金融智能化转型:平安银行AI中台架构搭建实战

   日期:2024-11-07     作者:caijiyuan       评论:0    移动:http://3jjewl.riyuangf.com/mobile/news/1189.html
核心提示:本文根据廖晓格老师在〖2021 DAMS中国数据智能管理峰会〗现场演讲内容整理而成。讲师介绍廖晓格,平安银行大数据AI部落负责人,

本文根据廖晓格老师在〖2021 DAMS中国数据智能管理峰会〗现场演讲内容整理而成。

金融智能化转型:平安银行AI中台架构搭建实战

金融智能化转型:平安银行AI中台架构搭建实战_结构化

讲师介绍

廖晓格,平安银行大数据AI部落负责人,负责平安银行AI平台的建设,推动银行零售智能化转型,曾就职于华为、携程、eBay、PPTV和泰为,有多年大数据平台及AI平台的研发经验。

平安银行的战略目标是打造“中国最卓越、全球领先的智能化零售银行”。零售业务转型的换挡升级,方法是“科技引领、零售突破、对公做精”。在平安银行行长特别助理蔡新发的带领下,零售业绩突飞猛进,仅仅三年,零售AUM突破2万亿元,再造一个新零售。用互联网思维经营银行,聚焦“银行人”能力,打造“AI Banker”。在2021年提出“五位一体”构建综合化银行,以“AI(AI Bank)+ T(远程银行)+ O(智能网点银行)”模式,以专业产品技术服务全面覆盖八大主打客群,随着5G、虚拟增强、区块链等技术普及,平台银行将打造全息银行,把最优质、最高端的金融服务推广到广大客户,以客户为中心,让客户感受到有温度的一站式陪伴服务。

金融科技对技术极其渴望,场景极为丰富,本人从互联网公司加入金融公司,深刻体会到未来科技必将以金融科技为主。为推动金融智能化转型,推动科技AI能力提升,急需打造行业领先的AI中台能力,经过几年的努力及对业务智能化应用的理解,支持AI应用快速孵化。为此,我们将AI中台分为五层:AI底层、AI数据、AI平台、AI服务、AI应用。

金融智能化转型:平安银行AI中台架构搭建实战_建模_02

1、AI底座

首先是AI底座,为兼容AI各种各样的硬件,我们基于kubernetes构建基于容器的云平台,将AI与云计算结合,以云服务的形式提供AI的能力。集成主流深度学习与机器学习框架,包括Tensorflow、Pytorch、Mxnet、PaddlePaddle、Spark、Horovod等框架,支持业务各种各样数据分析和挖掘需求,并且能快速兼容其他新型的算法框架。在资源上,通过容器化进行资源隔离与资源限制,基于镜像发布,支持弹性计算、秒级动态扩容、HA、多租户等能力。在存储上,通过ceph来支持对象、块存储,支持海量非结构化数据训练,并且集成大数据核心计算引擎spark、flink等服务。

2、AI数据

在AI数据上,将AI数据进行分类,归为三类:样本中心、向量中心、特征中心。样本中心主要管理非结构化数据,将全公司的非结构化数据特征沉淀和治理;特征中心将大数据平台的数据进行特征化,通过特征分析,特征筛选,特征洞察,加快算法工程师在特征工程上的效率;向量中心提供一个向量模型管理的平台,支持将结构化数据和非结构化数据进行向量化,支持向量模型全流程的定义,提供向量召回和排序的能力。

3、AI平台

在AI平台上,首先是智能标注,为文本、图片、音视频提供一个一站式标注平台。在建模平台上,为不同的用户提供不同的建模平台,对于算法工程师,提供一个Notebook建模方式,与大数据平台权限进行打通,快速获取数据,进行算法建模;对于数据分析师,提供可视化的建模平台,将特征工程,算法建模,模型评估和模型输出都抽象成算子,将不同算力进行拖拉拽,形成工程流,完成建模过程;并且引入H2O进行自动化建模,让数据科学家和数据工程师进行快速机器学习和深度学习,支持自动化建模和自动化参数调优;面向业务人员,提供一个场景化建模的方式,业务定义业务数据,通过标准化的算法流程为业务提供结果,比如人群画像或者人群扩散等业务场景相关的建模。

这四大类型的建模平台都会输出到模型中心,进行模型全生命周期管理,在金融行业,对于模型的风险管理比较严谨,特别是风控场景,非常容易带来资损。所以我们所有上线的模型都需要在模型中心进行管理,通过模型验证、性能测试、安全测试、模型监控等进行全方位评估之后,将模型上线到推理服务平台上。推理服务平台是基于Kubernetes构建的AI推理服务云原生应用管理平台,帮助用户快速上线AI服务,提高AI计算资源的利用效率,实现AI产业的快速落地。

金融智能化转型:平安银行AI中台架构搭建实战_数据_03

4、AI服务层

在AI服务层,通过AI服务编排能力,快速支持业务需求交付。将AI原子应用进行统一管理,可以进行快速编排,生成适用业务需求的AI能力,并且可以进行AB测试和服务监控,可以将AI服务进行快速组装,支持AI中台应用进行快速孵化。

5、AI应用层

在AI应用层,金融AI应用场景非常广,主要包括CV中台、NLP中台、机器人中台、推荐中台、搜索中台。这里包含的业务场景非常多,每个都可以进行深度扩展,在每个领域我们也进行深度的突破,寻找一条适应银行业务的中台能力,支持银行业务第二曲线增长。未来,对于金融科技,核心竞争能力是以客户为中心,为客户提供一站式有温度的金融服务,这不仅仅是客户来门店或者登陆APP能享受到该有的金融服务,而是全方位的为客户考虑,在客户每个生命旅程上都能为客户提供独到的有温度的金融服务,主动站在客户角度,为客户提供最高综合价值的金融服务。

6、结语

最近,元宇宙成为最火的专业名词,元宇宙能成功的前提就是金融科技服务,这与“五位一体”的战略不谋而合。在“五位一体”的战略方针下,与客户进行超连接必将成为商业银行开展业务的必须项,以客户为中心,对客户进行全渠道超连接触达,这些都需要AI中台能力进行承接,相信AI必将使金融业务走向第二增长曲线。

希望有更多有志之士,加入我们,共同打造更具魅力的金融科技,有意愿联系:181276056@qq.com

金融智能化转型:平安银行AI中台架构搭建实战_结构化_04

 
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