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      交通銀行采用浪潮AIStation提速創新人工智能+金融

      作者:編輯 ? 時間:2020-06-09 ? 瀏覽:人次

      如果說人工智能可能在不久的將來重塑銀行業務的運營方式,那么浪潮AIStation則正在通過簡化人工智能的研發與生產,來加速人工智能+金融的融合創新。借助浪潮AIStation,交通銀行太平洋信用卡中心很好的解決了計算資源利用率不高的問題,整個計算集群的利用率提高30以上,運維人員工作效率提高50,大大加快了模型迭代和上線速度。

      “我要取款怎么辦理? ”“2萬元以下您可以到自助取款機辦理?!薄皨蓩?,我要存款50萬?!薄巴梁?,我愿意和你做朋友?!薄皨蓩?,我帶你去拜訪客戶好不好?” “世界這么大,我想去看看!但是出了門,我就沒信號了呀!”……這是發生在交通銀行智能機器人“嬌嬌”與普通人之間的對話。這些或專業、或賣萌、或詼諧的對話,為交通銀行客戶提供一種新奇智能體驗的同時,也為人們描繪出一幅機器與人協助、創造全新工作方式的未來畫卷。

      交通銀行創新人工智能+金融

      事實上,這僅僅是交通銀行人工智能+金融融合創新的一個片段。近年來,交通銀行積極探索人工智能與銀行業務的應用觸點,堅持以客戶體驗為核心,利用智能感知、智能認知、智能決策等人工智能技術,聚焦在客戶畫像、需求挖掘、精準營銷、服務質檢、智能投顧等環節的應用,為客戶提供定制化、智能化、有管控的金融服務,以全渠道視角推動銀行服務與運營流程領域的智慧化改造。

      比如交通銀行推出的“沃德理財顧問”智能理財咨詢服務,就充分利用了大數據、人工智能等技術,創建量化財商評估體系和智能化產品推薦體系。自然語言處理技術與傳統銀行業務的融合也是交通銀行探索的方向之一,這項技術可以充分利用銀行收集的大量文本和語音數據,從中提取有價值的信息、獲得洞見并簡化手工任務,智能客服系統是其中典型的應用場景。智能客服一方面可以同時處理萬人規模的客服申請,減少客戶等待時間,創造更好的客戶體驗;另一方面,智能客服也可以替代人工客服完成簡單問題的解答,讓人工客服得以專注于復雜服務需求,提升服務效率。此外,智能客服也能通過對大數據技術的應用,對客戶服務的問題數據、體驗數據和建議數據等進行挖掘分析,全維度了解客戶需求,完成用戶畫像刻畫,為精準營銷提供數據支持。

      人工智能開發,計算資源利用率很關鍵

      如前所述,交通銀行對人工智能+金融的探索是多元化的,在計算視覺、目標檢測、語言對話和語音識別等領域開展了數量眾多的研究項目。為了防范風險和保障業務安全,這些項目必須進行大量的開發與不斷試錯。相應地,很多人工智能模型需要反復的調整與優化,經過數十甚至數百次訓練,才能在精度和安全性上達到業務試點的要求。

      對于交通銀行來說,開發項目多、精度與安全性要求高,使得計算資源的消耗正快速增長,資源擠占、訓練排隊的現象時有發生??焖僭黾尤斯ぶ悄芊掌鲾盗?、提升計算資源的總量是一個可行的辦法,不過集群規模的擴大也會相應的投入更多精力來安排多出來的資源,管理復雜度顯著提升。因此,充分挖掘計算資源的潛力,提高資源利用率無疑是更加行之有效的解決方法。

      浪潮AIStation提速創新人工智能+金融

      AIStation是浪潮面向人工智能企業訓練與推理場景開發的高效人工智能資源平臺,可實現容器化部署、可視化開發、集中化管理等,為用戶提供極致高性能的AI計算資源,實現高效的計算力支撐、精準的資源管理和調度、敏捷的數據整合及加速、流程化的AI場景及業務整合,有效打通開發環境、計算資源與數據資源,提升開發效率。

      借助浪潮AIStation,擁有百人規模人工智能開發團隊的交通銀行太平洋信用卡中心很好的解決了計算資源利用率不高的問題,整個計算集群的利用率提高30以上,運維人員工作效率提高50,大大加快了模型迭代和上線速度。

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      浪潮AIStation實現了對人工智能計算資源的池化管理,創新的GPU多維細粒度分配策略能夠讓多人同時使用單張GPU,并且可充分利用閑暇時間訓練任務,最大化發揮計算資源的性能,很好的緩解了開發過程中的作業排隊、資源擠占情況。而在任務完成后,計算資源會自動釋放資源池,避免長期占用。

      同時,AIStation能夠提供多種資源調度策略,運維人員可以根據銀行不同業務組和開發用戶設置資源的配額和優先級,減少了手工分配和資源協調工作。而可視化界面資源管理功能,能夠實時監控GPU和CPU等計算資源的使用情況和資源性能表現、硬件性能和掉卡異常提醒,提供查看整體的GPU使用狀態的接口,極大的減輕了運維人員的工作量,讓運維更簡單更高效。

      此外,開發人員可以通過AIStation平臺,以界面化方式快速提交并行開發任務,秒級完成任務的托管。通過AIStation內置的監控工具,開發人員可以實時查看訓練任務過程、各個資源的占用情況和算法情況,可視化快速定位算法的瓶頸或者bug問題,更加有針對性的調整模型參數,并支持多次提交訓練任務,這可以顯著加快算法的迭代次數,從而提高生產效率。

      AIStation全面整合AI計算資源、訓練數據資源以及AI開發工具,為AI開發提供極致高性能的計算力支撐,構建敏捷高效的一體化AI開發平臺。目前AIStation已經聚合了包含百度、第四范式、英特爾、英偉達、VMware等數十家公司的AI框架、模型和工具組件,廣泛應用在互聯網、通信、金融、交通、制造、醫療等行業的人工智能業務場景中,成為生態豐富的人工智能資源平臺。

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      啊…学长我们换个地方做!

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