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1、AI+低代码在金融行业软件工程的实践李方 普元信息技术有限公司演讲嘉宾李 方普元金融解决方案研发中心首席方案专家12年金融行业从业经验,曾就职于神州信息、德勤等多家金融科技服务或咨询公司。参与多家城市商业银行核心等业务系统的建设工作,以及某政策性银行新一代新核心业务系统的咨询工作;在业务领域,对银行的核心业务包括存贷支付等都有较为深入的了解;在技术领域,对目前分布式、云原生等在金融领域的应用也有一定的了解。目前主要从事金融相关解决方案的研发、售前等工作。目 录CONTENTS1.AI为低代码的前进提供驱动力2.AI+低代码在金融行业的实践3.AI+低代码的未来展望AI为低代码的前进提供驱动力P
2、ART 01程序员失业了吗?当托拉拽出现的时候,人们说程序员会失业?当低代码出现的时候,人们说程序员会失业Copilot出现的时候,人们说程序员会失业?如今ChatGPT火爆的时候,人们说程序员会失业?可是,程序员真的失业了吗?“它”是怎么看待AI+低代码的组合的AI在低代码开发中的定位Work with you,not for you智能助手合作伙伴智能协同交互变革带来软件革命:所有企业软件会使用人工智能方式重写交互:从文本字符到鼠标与GUI点击生态:形成了开放的软件、硬件生态交互:从鼠标点击到点击/滑动/缩放等触摸操作生态:苹果形成了软件生态交互:以语言交流为主,触摸为辅生态:围绕大模型的
3、插件生态企业软件还是以 PC 为主,影响不像Windows 那样大交互:从桌面端的GUI交互扩展为手机、平板等多模态交互生态:围绕软件分层技术栈的开源和商业软件体系Windows带来的软件革命互联网带来的软件革命智能手机带来的软件革命AIGC带来的软件革命金融企业应用低代码的复杂性 内外网络隔离 敏感信息保护 集成 被集成 数据变更复核 操作审计安全与开放合规与灵活 快速反应 事前预警AI不是简单交互,更需要将其无感知融入产品中探索未知融入生产知识融合无感拥抱几大AI在软件工程中的应用场景AI生成需求AI进行工作量评估AI生成测试用例123通过AI能力进行需求的分析以及需求的结构化拆分基于拆分
4、的需求进行需求的工作量评估,精准把控进度通过AI进行规则解析,生成全面的测试用例AI处理页面4提取中文资源,自动国际化,增加特殊校验器其他功能浏览6流程、逻辑、脚本、权限等低代码开发高级功能说明自助数据分析5测试数据准备,自助图表分析AI+低代码在金融行业的实践PART 02低代码使用适应不同场景的能力要求轻应用系统轻业务系统专业系统零代码平台场景类型低代码平台信息收集,如问卷调查数据管理,如资产管理流程审批,如办公采购信息收集,如问卷调查数据管理,如资产管理流程审批,如办公采购信息门户知识库业务人员使用页面集成,如企业门户数据集成,如CRM、HRM服务集成,如银行中间业务流程中心应用独立部署
5、页面集成,如企业门户数据集成,如CRM、HRM服务集成,如银行中间业务流程中心应用独立部署数据模型驱动,如MES、ERP源代码生成,离线维护专业代码工具融合数据模型驱动,如MES、ERP源代码生成专业代码工具融合分布式架构DevOps支撑应用治理低代码平台的愿景紧扣模型驱动开发的理念,结合AIGC能力,帮助企业低成本高效建设复杂业务系统。”支撑行业零代码方案孵化,帮助合作伙伴聚焦领域零代码平台建设“以低代码的方式,打造企业数字化工作场所,智能协作、贯通业务“”“”低代码的终局是“组装式应用”能力地图单品优惠店铺优惠担保交易跨店优惠跨店卡券即时到账预售电子凭证营销方案安全方案风控方案积分营销身份
6、识别大数据风控红包抵扣秒杀拼团满减优惠会员折扣折扣让利包邮用户中心商户中心账户中心店铺中心营销中心交易中心支付中心结算中心订单中心物流中心权益中心产品中心内容中心评价中心搜索中心开展业务ToB解决方案供应链金融ToC解决方案互联网金融电商平台ToG解决方案缴快通方案银法通方案解决方案商业能力域服务能力项/操作界面业务应用复用复用ToB资产负债ToCToGToF云管平台租户管理容器管理业务组管理计费管理服务目录资源审批ToF解决方案银银方案银证方案表外资产负债表外负债表外资产负债表外低代码平台,覆盖企业软件智能生产的完整旅途架构设计代码开发集成发布监测运营数据模型设计数据资产推荐流程表单开发分布
7、式服务编排代码质量扫描代码编译打包制品安全扫描应用自动部署日志集中检索配置统一管理交易链路回溯运行资源监控开通项目空间开通资源服务开通治理服务初始化低开环境用户测试单元测试代码测试用生成测试数据汇总自动化测试需求分析需求拆分产品分析需求排期需求文档编写需求分析:基于可变性模型的软件重用采用软件产品线工程理论实现软件可配置分为领域工程与应用工程,中台建设属于领域工程定义可变性转变业务实现方式由开发人员完全代码开发实现转变为开发人员代码开发实现领域工程和业务人员配置化开发实现应用工程代码开发实现领域工程配置化开发实现应用工程完全代码开发实现过去现在 基于可变性模型的软件重用复用需求分析:基于重用思
8、想的需求结构化方法需求分析:应用的组装和中台架构的构建线上客户服务渠道应用线下客户服务渠道应用合作伙伴服务渠道应用内部员工应用渠道业务流程数据基础能力解决方案解决方案1解决方案2账户服务产品服务支付/结算风险管理监管数据基础能力数据基础能力数据基础能力前台中台后台财务管理内部服务支持需求分析:核心在于共用组件的抽取业务业务领域业务场景A流程活动任务步骤提取公共流程自底向上逐层抽象提炼共性流程活动任务步骤可变点B流程活动任务步骤业务能力解决方案能力基础组件模板化封装被编排.扩展点扩展点需求分析:基于可变性分析的消费贷业务流程贷款申请活动信用评估活动贷款调查活动人民银行征信报告法院执行查询第三方数
9、据电话审核户口所在地父母工作收入家庭环境社保工资代发房产信用评估可选内容贷款调查可选内容消费贷业务流程征信贷2026岁无代发流水无社保工薪贷2050岁有代发流水有社保业主贷2050岁有房1.业务选型,组件重用2.明确创新业务组件库流程库操作流程规则库交易流程业务流程信息库业务字典信息模型事件控制参与人3.配置扩展,实现创新需求分析:业务组装示例客户交互业务录入信息确认业务办理业务交付客户抽号客户资料提交柜员信息录入身份核查信息确认开立客户开立借记卡综合签约业务回单介质卡片交付客户服务业务个人开户业务流程身份核查流程核查信息录入/信息自动带入发起身份核查是否需要人脸识别人脸识别服务结束开始开始结
10、束执行结果反馈是否存量客户是否综合签约解决方案能力基础组件某银行通过组装式方式实现核心业务系统的建设74个三级活动422个四级任务4876个五级步骤72个业务领域个人存款个人贷款支付结算.业务模型121个业务组件产品装配存款银行汇款.851PCS组合服务1350个PBS组件服务1417个PBC组件836个PBB元件596个BBC/BQC基础构件133个关联实体133个关联实体2092个核心实体属性2092个核心实体属性312个核心实体312个核心实体1012个关联实体属性1012个关联实体属性应用组件模型IDE与DevOps平台分布式技术平台分布式业务平台业务建模资产个人结算账户行内汇款流程示
11、例客户柜员监督方核验身份客户校验和确认认证信息识别个人客户审核汇出个人境内资金申请是否收费收取个人客户费用行内账户转账确认办理结果联网核查PCS组合服务PBS基础服务PBC构件PBB元件BCC基础命令构件PCS-行内汇款审核审核汇出账户审核汇入账户账户公共检查介质检查合约检查账户检查转出限额检查转入限额检查检查介质状态检查合约状态检查账户状态检查转出账户可用余额检查转出转账限额查询更新查询更新查询更新查询更新介质表结算账户合约表结算账户表限额登记簿组装组装组装组装组装流程示例应用组装示例需求分析:生产从代码开发到领域+应用的开发模式领域需求领域设计领域开发领域部署应用需求应用设计应用开发应用部
12、署商业过程分层模型复用复用领域运营应用运营复用发布领域工程应用工程业务需求分解1234配置化开发为主可复用组件开发需求分析:AI助力需求文档的智能化生成术语提取需求建模(流程、信息、实体)词库和字典需求模板需求分析:符合行业特点规则模型提炼需求分析:普通模型基础上提炼专有模型信息模型是经过抽象化的标准模型,在需求实施过程中,我们需要不断地细化和完善,以适应多样化的业务需求。需求分析:功能点评估以及需求排期的智能化方法国家标准软件工程 软件开发成本度量规范GB/T 36964-2018工信部行业标准软件研发成本度量规范SJ/T 11463-2013国家标准软件测试成本度量规范GB/T 32911
13、为此国家制定了多项规范评估模型需求条目供应商数据效能数据工具数据架构数据项目数据人员数据资源数据架构设计:组件化和脚手架框架Spring、MyBatis、Hibernate、Struts、Django、Vue、Angular框架是提供基础功能的半成品:已经对通用组件、工具进行了代码实现和封装,开发者使用框架可以省去很多代码编写,从而提高工作效率和开发速度。框架是规范:框架规范应用的体系结构。通过框架规范,最大限度地满足某些方面的特性,如可读性、可靠性、可扩展性、安全性。同时有使得代码更为清晰及更易维护,降低工程维护成本。脚手架项目搭建工具:基于开发框架、组件,自动创建项目结构、基础代码、管理依
14、赖、生成示例代码,为开发者提供更简单、更高效的项目构建体验,并实现项目开发规约。工程化 某个具体工具手工构建工程新建工程添加依赖添加配置编写测试代码运行测试基于开源脚手架新建工程添加依赖添加配置编写测试代码运行测试基于定制脚手架新建工程添加依赖添加配置编写测试代码运行测试开源框架企业内部公共组件基础应用框架脚手架工具项目工程实例架构设计:脚手架&组件建设目标 平台基础功能建设,实现脚手架模板、组件上架发布、使用、运维迭代、统计分析等基础功能;基础功能建设 基于行内对技术框架规范要求、各业务组实际开发需求,按类型丰富脚手架模板、组件商店,提升开发效率和规范性;基于平台基础功能,形成开发体系模板组
15、件共享机制;脚手架模板、组件沉淀 建立整合相关体系规范及知识库,如技术架构规范要求、模板/组件管理流程、模板/组件制作及审核标准、模板/组件使用规范等;体系规范 从试点到全面推广,推进效能提升、架构治理、能力共享;推广应用脚手架制作开发组件制作开发上架申请测试审核脚手架发布上架组件发布上架版本维护统计分析平台团队开发团队组件制作开发版本维护工程实例创建开发方法管理流程审核标准使用规范管理流程绩效评价架构设计:基于系统的分级分类智能化的脚手架推荐系统分级分类模型分级分类体系系统采集信息标签,包括总体规划、业务类、应用类、技术类、数据类、安全类标签等。架构管控等级计算规则,涉及10+个维度技术实施
16、难度指标计算规则,涉及15+个维度技术复杂度管控等级不同架构管控流程不同架构设计模板不同应用脚手架基础建设类系统加权评估模型架构设计:丰富的标签助力系统建设的精确定位按架构维度分别定义标签组,给出标签权重及分值计算,进而得出管控等级与技术复杂度,供后续系统设计参考(各类模板选择、各类流程管控)架构设计:微服务与六边形架构微服务架构的渊源一般会涉及到六边形架构。六边形架构又称“端口和适配器模式”,是 Alistair Cockburn 提出的一种具有对称性特征的架构风格。在这种架构中,系统通过适配器的方式与外部交互,将应用服务与领域服务封装在系统内部。内层-领域层:包含了所有的应用逻辑与规则。领
17、域层不会直接引用技术实现细节,比如 HTTP 框架或数据库,确保在技术实现上的改动不会影响到领域层面。外层-适配层:负责以某种格式接收输入、产生输出。这一层负责在外部世界与领域层之间进行技术性的转换。适配层又可以分为两种:接收外部输入、输出到领域层的驱动侧适配器,接收领域层输入、输出到存储的从动侧适配器。业务逻辑XX服务控制器入站适配器消息接收消息接口DAO消息生成器消息代理出站适配器数据库入站适配器出站适配器存储接口架构设计:通过低代码能力自动生成数据库脚本和代码数据库DML语句同时根据技术端选定的ORM框架(MyBaits等等)自动生成对应的DAO层工具和相关配置文件自动生成应用包解构Ja
18、vaBean代码架构设计:私有化APaaS,一键开通开发/运行/运维/治理环境新项目项目资源池公共服务DevOps项目空间需求任务代码制品Governor系统空间配置日志路由接口AnsibleHarborStandaloneMicroServiceNginxAPI网关AFCenterBPS注册中心IData微应用NginxIData微应用数据库Redis开通一个新项目,会同步为项目申请资源池,安装应用基础服务,开通DevOps流水线和Governor治理域等代码开发:通过Prompt智能推荐,标准化企业应用的数据设计结合数据资产Prompt计算资产关联度给出推荐选择相关资产进行模型设计确认字段
19、、关系等模型提交Prompt推荐资产模型设计代码开发:表单开发智能辅助,多语言智能翻译等场景结合AI能力实现智能代码生成,辅助生成正则校验、VUE、HTML、JS等代码逻辑片段;国际化多语言场景:智能化自动提取中文字段,智能辅助翻译为英文内容代码开发:提供统一流程中心,支撑集团型企业特色流程业务资产与知识统一流程运行环境方法与规范流程引擎实例1业务流程运维规范业务流程设计规范业务流程开发规范流程数据库流程数据库流程引擎实例2流程引擎实例n流程统一门户统一机构用户中心统一流程管理流程引擎管理流程引擎监控流程分析任务中心流程业务门户流程配置门户流程开发门户流程应用1BFP流程应用1BFP流程应用1
20、BFP流程应用开发规范知识库管理知识库组件库管理流程组件库企业服务总线ESB&Adaptor用户接口适配固化沉淀规范支范支范支范复用沉淀区别于简单审批流,提供的是业务流程的建设能力,同时覆盖审批流所有能力。企业建立统一流程中心,并非简单的集权管理,核心是打通分公司、子公司的业务和信息,持续进行工作优化、业务创新。充分考虑国内诸多特色需求,如特事特办、自由流转、多重聚合等等代码开发:提供服务编排引擎,满足系统间多模集成与业务创新根据统计,对于ERP、MES这类大型企业级复杂系统,页面驱动的零代码平台只能实现20%-30%的功能,模型驱动的低代码平台,可覆盖50%-60%的功能,服务编排的纳入,则
21、使得低代码平台可通过在线配置覆盖80%-90%的功能。对象映射数据聚合可靠集成任务调度“”代码开发:提供智能助手服务,降低平台内生能力的扩展门槛表单组件业务规则以微前端的方式,挂载到表单设计器中提供包括VUE、JS、Ansible、Java、Groovy等代码辅助,用于扩展包括表单组件、业务规则、网关插件、部署脚本、在线图表等平台可扩展或开发的插件。结合基础数据的Prompt,结合普元产品及接口,更准确地提供代码生成能力。代码开发:依托智能助手,辅助更灵活的复杂图表和大屏设计 平台支持常用图表的无代码配置,还支持通过AI生成更复杂的图表Option,通过绑定实际的数据服务,完成图表视图的在线开
22、发 平台支持大屏的在线设计,用户可提交相关UI素材,支持通过AI生成JS代码,对大屏上的图表进行高级属性和操作配置代码生成图表Option绑定数据服务渲染代码助手,附加图表配置代码开发:模型助力数据可视化代码开发:高低开融合助力复杂应用场景高开平台项目工程接口开发数据访问逻辑实现介质打包部署低开平台流程表单报表模型在线发布运行OA工单管理项目管理.管理类业务类数据类.开发灵活复杂场景快捷推出固化模式高开的资源如何在低开平台中无缝使用?什么能力放高开、什么能力用低开?大规模微服务架构下,低开平台如何适应?代码开发:高低开融合助力复杂应用场景仿照离线开发工具模式,形成以资源开发为核心的在线低代码开
23、发环境右边展示离线资源,支持对离线资源的快速引用支持问题定位,在线开发时可对具体资源进行编译检查,根据问题信息定位到具体资源内部元素在线资源区离线资源区资源设计区问题反馈区代码开发:高低开融合下资源分类和依赖关系在线资源离线资源一个完整的可独立运行的微服务应用构件包A(通用)构件包C引用复杂报表大屏看板表单流程模型服务运算逻辑数据实体流程后端服务一个微服务应用下有多个构件包(模块),在线模块分为通用类型和报表类型,这些模块共同组成一个完整的应用通用构件包中,分模型、表单、流程、服务四类资源报表构件包中,分数据集、复杂报表、看板、大屏四类资源在线构件包开发时,可以引用该应用内的各类离线资源,比如
24、在线服务编排使用离线提供的本地运算逻辑构件包B(报表)数据集命名SQL代码开发:源码而非中间模型执行,应用性能提升30%+无论前端UI设计还是后端逻辑编排,都是采用设计器-中间模型-源代码的模式,提升最终渲染或执行性能。一些行业有着迫切的源码自主掌控要求,即使是低代码,也需要有一份真实源码留痕,且可快速线下打包运行。用户测试:基于结构化需求,测试案例的自动生成需求说明书基本信息:需求名称、描述、产品信息等业务流程与规则一、活动任务图二、.三、前置条件四、流程以及规则描述1、任务A:业务流程图步骤:2、任务B.五、错误处理六、后置条件输入与输出输入信息定义输出信息定义.功能需求是指在业务需求书中
25、直接体现具体需要提供的功能和内容提升点,以用例的形式呈现;功能需求是验收测试的核心测试对象,是当前版本的必测内容,必须有测试案例直接覆盖非功能需求是指为满足用户业务需求,系统需要达到的一些特性;在需求说明书中明确写出非功能需求,也是当前版本的必测内容,应当针对性的设计测试案例和业务功能需求紧密关联的业务功能,通常包括业务变动可能影像的存量数据、其他地区、其他业务模型、其它接口调用等,以及主动识别出来非功能测试需求,如安全、性能、兼容性等核心业务功能是指营业必备的存贷汇兑等基础业务功能,通常进行周期性测试,是版本改造项目测试单位的有效补充功能需求非功能需求紧密关联业务功能核心业务功能功测试范围项
26、目功能必测案例项目补充以及例行测试案例IT架构结构化设计平台用户测试:测试用例的生成是对规则模型的解析功能名称功能名称需求内容需求内容前置条件前置条件操作步骤操作步骤预期结果预期结果 实际结果实际结果对私子户信息查询界面内容测试进入对私子户信息查询界面界面加载正常查询方式选择“内部查询”域后测试查询方式选择“内部查询”,输入账号,点击查询回显对私子户信息,打印按钮可用,点击打印按钮,调用外设打印文件查询方式选择“内部查询”域后测试1.查询方式选择“客户查询”;2.输入账号,调用外设获取密码,密码正确后输入证件信息;3.输入证件信息,检查证件信息与账户留存的证件信息是否相符。不符则提示“客户证件
27、号码与预留不相符”;相符则继续输入4.点击查询回显对私子户信息,打印按钮可用,点击打印按钮,调用外设打印文件测试用例需求说明书基本信息:需求名称、描述、产品信息等业务流程与规则一、活动任务图二、.三、前置条件四、流程以及规则描述1、任务A:业务流程图步骤:2、任务B.五、错误处理六、后置条件输入与输出输入信息定义输出信息定义.对应部分反例接口测试案例测试用例的自动生成主要依赖于前期对需求结构化的描述,描述的内容可以根据模型自动生成对应的测试案例,比如对于规则模型可以根据规则生成对应的正例和反例,对于描述性需求可以直接按照步骤生成对应的测试用例。在智能化时代也可以借助机器学习和自然语言等技术进行
28、一定程度上的智能化处理集成和发布:紧扣安全的持续集成,让企业应用能够高质量的迭代提供100+原子任务,支持串行和并行的流水线编排,覆盖代码库操作、脚本执行、多架构编译、各类质量测试、安全测试、制品成分分析等能力。代码质量扫描代码成分跟踪制品漏洞监测集成和发布:涵盖多策略的部署能力,实现云上云下应用自动发布部署设计部署转换组件运营部署装配部署系统部署系统部署组件部署组件部署组件部署组件装配库提交部署环境配置库定义策略资源配置装配部署计划生成Jenkins pipeline计划执行审批AnsibleAnsibleFabric物理机OpenstackOpenshift部署组件实例A实例B部署组件实例
29、C实例D启动停止重启修复状态检查组件实例运营承载全新蓝绿灰度滚动升级可伸缩运营监测:依托全方位运行监控与链路回溯,保障系统的可靠运行关注各个应用内的资源运行情况,统计服务运行信息:1、慢服务、热点服务2、慢sql、热点sql3、服务成功、失败等4、机器CPU、内存等5、从交易的角度,观测每笔交易的调用链路,支持系统间、微服务间、前后端等各类链路信息回溯:1、全局流水号、本地Span2、支持与APM采样信息关联3、支持与遗留系统的关联4、某大型商业银行的低代码演进之路定制度统一开发平台建设:建平台200192022设规划确路线开发平台咨询:建蓝图立体系提效率低代码1.0:降
30、门槛低代码2.0:升架构积组件全面推广低代码3.0:私有SaaS化低代码加速金融企业数字化转型资产盘点财务报销问卷调查轻应用轻业务系统代缴代付员工数字化工作台对客服务与营销专业系统风险控制综合柜员场景银行低代码在该行的应用取得显著效果 涵盖多个业务场景,包括:零售、风险、企金、运管、内部管理、中间业务,共建设303个系统。推广至43家分行,5个研发中心 低代码应用覆盖全行6万名员工覆盖广效率高效率高成本省成本省 开发效率提升300%12天的业务流程处理,降低至12小时 平均每个分行,节省一线员工工作量800+人月 平均每家分行减少配备20+位专职IT人员 平均每个IT系统建设项目,节省人力成本
31、30%打造适合金融行业的数智化研发体系智能化数字应用价值维度知识小蜜蜂信息安全底座数据智能小蜜项目智能管家外包智能管家科技风险智能管家采购智能管家全面的方法论数字化科技运营业务需求产品需求项目需求架构设计开发实现部署上线运维交付用户企业业务建模平台企业IT架构 建模平台高低开融合 开发工具DevSecOps金融低代码数字化智能化生态化集约化以及规范支撑能力维AI+低代码的未来展望PART 03人工智能化的路径并非只有AIGC实现人工智能的路径大模型大模型优点:知识丰富,交互能力强缺点:数据安全无法保障专有模型优点:可交互能力强,部署成本低缺点:适用场景受限规则引擎优点:推理清晰缺点:扩展能力弱
32、模型连接与整合智能化加持的低代码开发平台:为更广泛用户群提供更高的价值大型客户大型客户中型客户低代码+AI技术进一步提升开发效率技术维度数字转型驱动导致更多客户数字化需求需求维度5000+大客户,100000+应用打造低代码开发专有模型业务对象业务过程业务规则数据连接应用业务组件维度事实数据业务属性技术属性管理属性数据指标组件数据连接应用连接场景连接生态连接应用连接组件专有模型大模型模型连接与整合代码生成业务最佳实践的知识沉淀训练微调规则引擎提供多款AI大模型与专有模型的应用能力大模型专有模型GPT-3.5星火大模型ChatGLM-6BLLAMA-7B数据资源服务资源开发资源文档资源模型微调场
33、景编排管道(类Langchain)开发助手金融助手政务助手集成助手只提供目录,不提供数据审视开发过程,专有模型和大模型明确分工我们自己擅长的外部人员不会的我们不太会的外部专家擅长的系统模块拆分数据模型推荐文本提取和翻译页面控件明细配置数据资产准确推荐专有API代码生成智能化低代码平台大模型大模型专专有模型有模型开发场景编排管道低代码产品战略路线图低代码+大模型+专有模型+智能研发服务+业务场景提供面向行业的智能研发 SaaS 服务智能化低代码平台 v7智能化低代码平台 v9智能化低代码平台 v11模型即服务(MaaS)政务智能服务、资源目录建筑项目计划、集团运营离散制造生产制造、业务运营银行场
34、景服务、数字化工作台、数字化研发保险智能核保、客户服务更多实体设计表单设计视图设计流程设计报表设计大屏设计服务管理数据开发任务调度AI模块设计AI数据建模AI国际化机器人脚本生成智能连接器实体设计表单设计视图设计流程设计报表设计大屏设计服务管理数据开发任务调度AI模块设计AI数据建模AI国际化机器人脚本生成智能连接器智能数据填报智能业务指标自助智能主数据与规则智能导航工作台专有API模型实体设计表单设计视图设计流程设计报表设计大屏设计服务管理数据开发任务调度AI模块设计AI数据建模AI国际化机器人脚本生成智能连接器智能数据填报智能业务指标自助智能主数据与规则智能导航工作台专有API模型智能需求
35、与设计智能数据编织智能业务组件抽取智能研发服务模型中间件低代码+大模型+专有模型+智能研发服务支持企业构建知识驱动的数字化能力低代码+大模型+专有模型支持企业构建的员工数字化工作平台低代码+大模型支持企业构建智能化应用开发能力未来,AI加持的低代码在金融领域大有可为自动化交易利用低代码平台和AI技术,可以构建自动化交易系统,实现快速、准确的交易执行和风险管理。欺诈检测通过低代码平台和AI算法,可以构建欺诈检测系统,帮助金融机构及时发现和防止欺诈行为。风险评估利用低代码平台和AI模型,可以进行风险评估和预测,帮助金融机构制定有效的风险管理策略。客户服务1.通过低代码平台和AI技术,可以构建智能客
36、服系统,提供个性化的客户服务和支持。投资决策利用低代码平台和AI算法,可以进行投资决策分析和预测,帮助投资者做出更明智的投资决策。1 12 23 34 45 5低代码+AI的典型金融场景场景举例:行业竞调行业知识抽取罗非鱼养殖有什么风险?调研问题生成客户访谈纪要竞调报告生成1.水质风险:罗非鱼生长需要充足的水源和水体,如果水质不佳,可能导致养殖鱼种的死亡和养殖失败。2.养殖成本风险:罗非鱼养殖需要投入大量的资金和人力,如果养殖成本过高,可能会导致养殖亏损。3.疫病风险:罗非鱼养殖过程中存在多种疫病,如果养殖过程中出现疫病,可能会对养殖造成负面影响。4.环境风险:罗非鱼养殖需要使用大量的化学农药
37、和化肥,如500-48 七学物质污染了养殖水域,可能会对养殖造成影响。5.经济风险:罗非鱼养殖需要大量的资金和劳动力,如果养殖规模过大,可能会对经济产生影响。一、养殖企业顾客群体特点养殖企业针对的客户群体有何特点?客户来源是什么?客户把握的市场有哪些?二、产品特征养殖企业的产品有哪些特征?养殖企业如何管理质量?如何保证产品的个性化?三、养殖成本罗非鱼养殖企业的成本是什么?养殖成本是否很高?如何有效降低成本?四、养殖管理养殖管理方式有哪些?管理完善程度如何?在管理上是否有什么创新?五、销售渠道罗非鱼养殖企业的销售渠道有哪些?銷售渠道完善程度如何?如何做好宣传推广?AIG还有些需要解决的问题专用模
38、型与知识积累Prompt Engineering(提示工程)自动化调用沉淀业务组件,形成知识有效积累问题,利用专家人工进行知识积累,不需要大数据量训练基于企业已有数据资产形成知识图谱,训练专用模型多种对话模式实现长时间记忆协助意图推理判定对话语气业务组件ESB、RPA模型插件搜索引擎整合专用模型的选择与私有化部署选择开源小模型训练专用模型适配不同大模型解决专业知识+数据量不足问题解决与模型精准对话问题解决调用问题解决算力与安全问题未来-基于 AIGC 的企业软件架构外部应用炼丹师(训练模型)通用模型专有模型数据ESBRPA程序员助手客户经理助手投研助手智能助手协作助手魔法师(发出咒语 Prompt)数据一张图感 谢 聆 听