作為擔(dān)當(dāng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施，AI中臺(tái)基于訊飛多年來AI領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，采用模塊化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)方式，搭載廣泛且先進(jìn)的AI原子能力，提供集AI能力生產(chǎn)—應(yīng)用構(gòu)建—運(yùn)營(yíng)優(yōu)化—運(yùn)維監(jiān)控為一體的一站式解決方案，助力金融企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型的同時(shí)打造自身AI生態(tài)。
為什么要建AI中臺(tái)？
（1）國(guó)家政策導(dǎo)向
2020年8月21日，國(guó)務(wù)院國(guó)資委印發(fā)《關(guān)于加快推進(jìn)國(guó)有企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的通知》。各行各業(yè)都在尋求主動(dòng)把握和引領(lǐng)新一代信息技術(shù)（5G、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等）變革的趨勢(shì)，尤其是金融行業(yè)，從產(chǎn)品、生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、用戶服務(wù)、產(chǎn)業(yè)體系等四個(gè)方面系統(tǒng)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
�。�2）企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型需要
金融企業(yè)根據(jù)自身現(xiàn)狀和發(fā)展訴求開展數(shù)字化和智能化變革，并推出融合自身特色的金融科技發(fā)展戰(zhàn)略。
不同企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不同階段面臨著不同的痛點(diǎn)，企業(yè)級(jí)AI能力完整落地往往經(jīng)歷三個(gè)階段的三大挑戰(zhàn)：
階段1：缺乏全面且可用的基礎(chǔ)AI能力
基礎(chǔ)通用的AI能力是業(yè)務(wù)智能化的基本生產(chǎn)要素，是“水電煤”。
自建基礎(chǔ)AI能力缺乏人才，耗時(shí)費(fèi)力反而輸出有限，耽誤轉(zhuǎn)型。
階段2：行業(yè)AI應(yīng)用需根據(jù)自身業(yè)務(wù)定制化演進(jìn)
外采能力大多通用，而技術(shù)更新快，需要企業(yè)根據(jù)自身業(yè)務(wù)適配優(yōu)化。
核心業(yè)務(wù)的AI應(yīng)用不能掌握在供應(yīng)商手中，需自己掌握和迭代演進(jìn)。
階段3：煙囪式采購建設(shè)，能力分散，缺乏統(tǒng)一管理
多部門多頭建設(shè)，能力分散，接口眾多，過程數(shù)據(jù)孤島，管理不清，資源浪費(fèi)。
接口不統(tǒng)一，前臺(tái)開發(fā)對(duì)接難，無法靈活切換廠商和能力組合，復(fù)雜業(yè)務(wù)支撐難。
訊飛AI中臺(tái)整體架構(gòu)
建設(shè)階段
內(nèi)置應(yīng)用廣泛、先進(jìn)的AI原子能力
內(nèi)嵌訊飛自主先進(jìn)且應(yīng)用廣泛的AI模型能力
- 在智能語音方面：具備金融領(lǐng)域7個(gè)細(xì)分場(chǎng)景共50余項(xiàng)語音預(yù)處理、語音識(shí)別、聲紋識(shí)別、語音合成等能力；
- 在智能圖像方面：票據(jù)OCR支持對(duì)13種類型票據(jù)的識(shí)別、通用OCR支持表格識(shí)別與勾選框識(shí)別等功能、人臉識(shí)別支持人臉檢測(cè)、活體檢測(cè)、目標(biāo)庫管理等能力；
- 在智能文本方面：除具備基礎(chǔ)的面向字、詞的基礎(chǔ)NLP能力，中臺(tái)內(nèi)支持面向金融審核業(yè)務(wù)的要素抽取、文檔比對(duì)等能力，也支持面向客服場(chǎng)景的對(duì)話分類、對(duì)話摘要等功能；
以上能力均可基于AI中臺(tái)模板自研AI模型并上架應(yīng)用，同時(shí)為更好的滿足金融客戶構(gòu)建自身生態(tài)，廣納各家所長(zhǎng)的需求，訊飛金融AI中臺(tái)具備開放上架并兼容管理其他來源的AI能力，目前已在部分局點(diǎn)接入百度、騰訊、合合、捷通、阿里等多種類AI能力；為方便金融客戶多場(chǎng)景的應(yīng)用構(gòu)建需求，訊飛金融AI中臺(tái)提供JavaSDK、IOSSDK、Android SDK等多種開發(fā)包。
優(yōu)化階段
支持全技術(shù)棧、全生命周期的AI能力開發(fā)演進(jìn)
- 在能力建模方面：支持語音/圖像/文本/知識(shí)圖譜等AI全技術(shù)棧建模，輔助用戶構(gòu)建屬于自己的AI能力；
- 在算法框架方面：支持常用10種機(jī)器學(xué)習(xí)算法（決策樹、隨機(jī)森林、GBDT、邏輯回歸、線性回歸、SVM、樸素貝葉斯、KMeans、FMM、梯度等）、5類深度學(xué)習(xí)框架的算法節(jié)點(diǎn)（Hadoop、TensorFlow、MxNet、Caffe、Pytorch等）、支持通用數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、測(cè)試、打分等通用節(jié)點(diǎn)；
- 在閉環(huán)流程方面：支持模型開發(fā)全生命周期管理，打通應(yīng)用數(shù)據(jù)傳輸壁壘，實(shí)現(xiàn)標(biāo)注、訓(xùn)練、模型測(cè)試、模型發(fā)布、數(shù)據(jù)反饋等AI能力生產(chǎn)優(yōu)化的閉環(huán)。
管理階段
一站式AI管理平臺(tái)，打破煙囪式管理
- 在統(tǒng)一接入方面：中臺(tái)提供統(tǒng)一的適配模塊，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的下層數(shù)據(jù)接入和上層應(yīng)用對(duì)接能力；
- 在統(tǒng)一管理方面：支持租戶管理、授權(quán)管理、以及統(tǒng)一的運(yùn)維監(jiān)控管理；
- 在統(tǒng)一認(rèn)證方面：支持統(tǒng)一的用戶體系，可無縫對(duì)接金融企業(yè)自有用戶權(quán)限管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)AI能力從生產(chǎn)到應(yīng)用的各環(huán)節(jié)流轉(zhuǎn)的通暢運(yùn)行。
訊飛AI中臺(tái)核心價(jià)值
適配三個(gè)階段不同行業(yè)的客戶：
�。�1）針對(duì)沒有AI能力——我們預(yù)置了可開箱即用的AI能力，同時(shí)兼容納管多廠商多種類的AI能力，賦能各類渠道應(yīng)用，提升客戶服務(wù)智能化。
�。�2）針對(duì)定制化演進(jìn)的需求——我們提供了全技術(shù)棧的應(yīng)用開發(fā)能力，提供標(biāo)準(zhǔn)化且易用的運(yùn)營(yíng)工具，幫助客戶提升運(yùn)營(yíng)效率，實(shí)現(xiàn)自主運(yùn)營(yíng)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。
�。�3）針對(duì)多點(diǎn)重復(fù)建設(shè)——我們提供統(tǒng)一的平臺(tái)管理門戶，實(shí)現(xiàn)AI資源統(tǒng)一納管，為客戶節(jié)省基礎(chǔ)研究、開發(fā)和建設(shè)成本，提高智能化處理能力，助力其開展精細(xì)運(yùn)營(yíng)。
應(yīng)用案例
對(duì)內(nèi)賦能，對(duì)外創(chuàng)新
精細(xì)經(jīng)營(yíng)，降本增效
提升客戶服務(wù)，數(shù)字化運(yùn)營(yíng)
打通業(yè)務(wù)壁壘，實(shí)現(xiàn)服務(wù)閉環(huán)
素材來源：智能服務(wù)智慧運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品線
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