1、如何构建“小数据“驱动的互联网银行泛场景智能应用体系百信银行CONTENT机遇与挑战01泛场景智能应用体系02打造AI应用创作平台03总结与展望04金融无感化成趋势，智能交互无处不在用户用户对金融服务的本质需求从未改变，只是使用“摩擦”随着科技发展越来越小。智能金融+场景=无感服务语音是未来最重要的交互入口当前近30%的手机搜索由语音完成，到2020年，比例将达50%50%80%约80%的受访问用户认为通过语音方式进行线上购物体验令人满意52%超过52%亚马逊智能语音设备的所有者每日都会使用这些设备1亿亚马逊在3年内售出了超过1亿台配备智能语音系统Alexa-equipped的设备5G+AI+

2、IoT=账户服务支付服务理财服务征信服务权益服务贷款服务银行全国执业，没有网点聚焦流量，客户增长快业务迭代快快快数据增长快快快制度，流程复杂传统人效低互联网强监管合规金融业务复杂快稳成本效率业务(对外)运营(对内)互联网银行挑战，泛场景智能应用是必然用 户各种终端金融，生活，办公场景账户管理资产管理交易支付商务办公客服出行智能应用智能报表智能辅助决策智能审计合规智能商务办公智能客服智能核身智能业务办理智能反欺诈账户能力资金能力支付能力银行金融能力风控能力.AI驱动的数字普惠银行CONTENT机遇与挑战01泛场景智能应用体系02打造AI应用创作平台03总结与展望04构建泛场景智能应用面临的问题0

3、1团队能力制约02面向场景适配成本高03开发模式制约敏捷04技术工具制约交付人工智能工程师技能树来源网络，仅参考交叉领域知识与技能面向行业场景知识人工智能IT工程与交付团队能力的制约：人才与交叉知识合同商务管理面向场景的适配：场景多样，终端各异场景差异决定应用复用率终端适配成本很高学习成本集成成本数据成本审计合规辅助IT治理营销分析科技内管客户服务项目管理运营辅助决策金融风控金融报表生活缴费外卖订餐推荐电影票预约等位预定房间购买保险购买理财账户业务信用付款To B端To C端X叠加成本构建泛场景智能应用面临的问题(1)构建泛场景智能应用面临的问题(2)人 工 智 能算 法 设 计技 能 树构

4、建 与 选 型模 型模 型参 数 调 整模 型训 练算法开发23算法工程模 型加 载 到 服 务非 功 能调 优发 布模 型 服 务4业务开发对 接模 型 服 务业 务 逻 辑开 发终 端适 配 开 发5应用发布部 署智 能 应 用对 接终 端发 布智 能 应 用打 包智 能 应 用1应用设计提 出需 求交 互设 计开发模式的制约：16步 算法+工程 专业开发投入技术工具的制约:机器学习平台 不能 解决所有问题算法算力服务机器学习平台用 户鸿沟1：算法工程师是瓶颈鸿沟3：应用发布适配成本鸿沟2：专业工程开发成本差距?使用者：算法工程师交付物：算法模型服务消费者：对接的系统价值：为算法服务交付提

5、效使用阶段：系统建设思考破局01团队能力制约02面向场景适配成本高03开发模式制约敏捷04技术工具制约交付如何Enable更多人能够完成智能应用落地？如何用技术加速端到端的交付？能否让场景适配自动化对开发者透明？如何打破制约交付的瓶颈？AI应用加速器的特征人人都是设计师降低AI应用门槛1一次开发，多终端发布3消除适配成本面向用户端到端交付2真正敏捷智能落地破局之道：着力构建AI应用“加速落地”的能力降低AI应用门槛：人人都是设计师算法算力服务机器学习平台技术工具加速制造过程算法模型选型常规模型交付每个需求一个模型从0开始的投入很长的训练周期敏捷模型交付基础模型业务模型机器学习平台聚焦强调泛化能

6、力业务模型训练能力聚焦精通AI算法不用懂AI算法网络结构数理处理模型参数模型函数仅需知道什么是正确高质量的训练数据具备强泛化的模型应对多个场景业务侧不用懂AI更面向领域更少的投入更短的训练周期演进面向用户端到端交付：真正敏捷智能落地“乐高式”开发模式AI应用能力+数据=智能技能智能技能+技能编排=智能应用面向场景智能应用技能编排AI应用能力训练小数据+小数据增量训练面向业务智能技能AI应用能力训练小数据+小数据增量训练面向业务智能技能AI应用能力训练小数据+小数据增量训练面向业务智能技能业务模型业务处理+业务模型业务处理+业务模型业务处理+无缝连接无缝连接无缝连接认知执行认知思考认知交互感知交

7、互机器对话理解意图理解意图转化多轮对话自然语言生成机器写作对话回复生成智能调用智能API调用智能服务调度智能WebWebJS动作渲染机器视觉图形图像识别人脸识别智能语音语音识别语音合成声纹识别智能问答一问一答结构化知识问答闲聊问答自主决策现实认知主动推荐自主学习自主演进学习对抗学习交互(I)思考(B)执行(A)数据辅助决策智能报表数据洞察机器阅读语义提取语义分类文本比对AI应用能力消除适配成本：一次开发，多终端发布交互+终端适配网关路由交互适配智能设备网关电信设备网关即时通信系统网关API协议网关业务逻辑智能结果适配业务处理结果输出适配输出自然语言生成数据转图片文本转音频流数据转网页决策银行金

8、融能力处理结果降低AI应用门槛面向用户端到端交付一次开发，多终端发布成本效率效率成本效率敏捷模型交付小数据增量训练智能架构体系乐高式开发模式终端对接平台化交互适配模板化智能适配透明化AI应用加速器的关键点总结CONTENT机遇与挑战01泛场景智能应用体系02打造AI应用创作平台03总结与展望04AI应用加速器的落地设计理念自然语言处理图形图像深度学习知识图谱非结构化数据结构化数据微智能+AI服务交付个性化感知认知执行Interaction交互Action执行Brain-Like类脑思考IBA架构API+Data金融系统对话+视觉用户可交互-类脑-架构Interactable Brain-Lik

9、e ArchitectureAI应用创作平台入选Gartner金融服务创新奖基于IBA的AI应用加速器，一站式智能应用制造与发布平台AI应用创作平台下的智能应用敏捷交付模式AI应用能力AI工程化+模型管理模型训练微服务化面向开发类脑思考(B)交互(I)执行(A)用户智能应用训练师智能应用开发工程师算法工程师AI工程化工程师业务模型业务处理业务模型训练能力提供小数据增量训练业务模型与业务处理无缝对接AI应用创作平台AI应用创作平台使用者：人人都可以交付物：发布到端的智能应用消费者：最终客户商业价值：为面向场景的智能应用交付提效使用阶段：客户产品/服务交付机器学习平台使用者：算法工程师交付物：算法

10、模型服务消费者：对接的系统商业价值：为算法服务交付提效使用阶段：系统建设VS与机器学习平台的区别提 出 需 求交 互 设 计训 练/配 置发 布 应 用到 终 端3步完成无需懂算法甚至无需懂开发AI应用创作平台到底有多快？DEMO:快速交付”多模态交互”的网上银行业务1Create AI App1Assemble AI Skills2Publish AI App3Create the AI Skill with Built-in Models Intention Trainingfor the AI Skill Functional programmingfor Business LogicO

11、ne-stop Online Dev&Publish in 3StepsNo Concern Algorithm DetailsAuto-Combination Models:NLU,Face Recognition,Voice Interaction,ID-Card OCRAI Skill Example：Smart Bank Account OpeningIncremental Training10dialogue results in one intention with AUC over 90%No Java But ScriptingMinimal programmingNo nee

12、d to Concern Deployment Issues23Banking Services via Smart SpeakerAccount Openingvia H5 WebBusiness Consultingvia Mobile App15types of business with 90%robot coverageNo Cost for Terminal Adaptation MORE DEMO:反欺诈/客服/客诉/外呼/智能报表/辅助分析/审计合规/合同管理SmartBIReports8NL to SQL via Voice Interaction17Product Line

13、s,4000+ReportsIntelligent Analysis97Business AreasClustering,Distribution,Perspective Analysis via Voice InteractionSmart Contract Assistant600Times EffectiveAutoContract ComparisonConversational Contract Drafting in 30secPunishment Risk Analysis500Times EffectiveAuto Comparison of Business Risk Poi

14、nts and Penalties via Voice Interaction Anti-fraud Transaction Risk Judgment4Customer Complaint Analysis5Intelligent Outbound Robots6Intelligent Audit710118fields,1500Times EffectiveAuto-Classification of Audit System&Auto-Extraction of Risk Points Example:2 hours for manually extraction from 50 pag

15、es,now only 5 seconds5fields,10000+calls per dayBreak Point Retention,Debt Collection of Repayment Intention,Product Recommendation,Purchase Intention,Customer CareRisk Level Auto-Judgment for 10 million-level merchant transactions and real-time blocking of high-risk level23millionclients,95%coverag

16、ePredict Client Complaint Intentions,Auto-Locate the Root Causes through Semantic UnderstandingAI应用创作平台核心技术强泛化能力的内置领域模型一站式在线开发与发布场景X终端自动化适配小数据增量训练能力基础模型面向领域的数据训练业务模型泛化的本质抽象多个场景智能特征小数据训练业务模型。小数据训练增量的版本迭代意味着无需全量训练算法工程师智能应用训练师强泛化能力的内置领域模型小数据增量训练能力支付客服反欺诈催收AI应用创作平台核心技术(1)AI应用创作平台核心技术(2)智能应用仅指定发布终端渠道交互适配

17、主动适配多种交互介质支持终端适配智能设备网关电信设备网关即时通信系统网关API协议网关协议转换（报文，安全，超时等）网关路由交互分发用户交互适配H5 模板电话 模板小程序 模板智能音箱 模板根据智能应用交互渠道自动适配交互模板场景X终端自动化适配AI应用创作平台核心技术(3)一站式在线开发与发布意图训练智能应用训练师创建技能1任务配置32对话模型的自动泛化小数据增量训练Script脚本在线开发开发AI技能智能应用训练师技能编排创建应用1多终端发布32在线技能编排H5/智能音箱/微信等自动适配发布实例自动高可用发布AI应用智能应用训练师交互记录查询1一键在线标注2多终端交互记录自动收集用户交互行

18、为查询在线标注+自动增量训练在线运营+增量训练CONTENT机遇与挑战01泛场景智能应用体系02打造AI应用创作平台03总结与展望04总结构建泛场景智能应用面临的问题01团队能力制约02面向场景适配成本高03开发模式制约敏捷04技术工具制约交付AI应用加速器特征01降低AI应用门槛人人都是设计师02面向用户端交付敏捷智能落地03一次开发多端发布消除适配成本AI应用创作平台Everyoneis AI App CreatorClientsOrientedNo Cost for Scene XTerminals Adaptation3Steps in Daysper App 无需懂AI即可掌握智能开

19、发1完整AI应用交付2一站式敏捷交付能力3自动化的场景+终端适配能力4DesignTrainPublishDevelopersBusiness StaffClientsAI AppsAuto Adapt to Different Terminals挑战破局落地敏捷模型交付小数据增量训练智能架构体系乐高式开发模式终端对接平台化交互适配模板化智能适配透明化展望更少的数据达到更高的准确性和普适性小数据大任务技术持续探索让智能技能根据个性化需求智能组装成智能应用AI技能的智能编排消除脚本开发中的API调用，根据业务语义完成业务API调用微服务API的智能调度多模态融合技术更多应用更加拟人的综合性交互体验，提升智能交互水平AI应用创作平台加速泛场景智能应用创新