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广东农信对账电子平台广东农信：人工智能基础服务平台

发布时间 : 2024-10-09

作者 : 小编

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广东农信：人工智能基础服务平台

来源：2023第七届农村中小金融机构科技创新优秀案例评选

获奖单位：广东农信

荣获奖项：数据平台创新优秀案例

一、项目背景

随着人工智能技术的持续发展和不断成熟，传统银行业机构正面临着数字化转型后的智能化升级的迫切需要。宏观层面，数字化发展是我国“十四五”战略规划中的重点任务，人工智能是我国数字化发展的重中之重；微观层面，目前在银行业人工智能技术已经进入大规模智能化应用阶段，人工智能技术红利快速释放，领先银行纷纷开始人工智能布局并取得显著成绩。

为释放智能化服务的应用价值，提升智能化应用的业务渗透程度，广东农信迫切需要建设人工智能基础服务平台，构建感知、认知和决策三大能力群，孵化面向业务运营、服务体验、员工助手和经营管理四大方向的智能化应用场景，从而实现员工赋能和业务赋能，并降低智能化应用建设的成本。

二、项目方案

本项目采用“场景驱动+基建配套”的模式同步开展场景落地及平台建设工作，重点实现以下业务功能：

一是建设AI基础设施核心模块，实现全行AI资源共享、样本集中、AI能力统管。包括：数据样本中心、AI开发中心、AI模型中心、AI服务中心、管控中心及AI集市等。

二是构建可视化、零代码、业务人员操作的建模产线，实现面向业务提供便捷式、可定制、可成长的建模能力，降低建模门槛，满足农合机构多样的智能化场景需求。包括：CV产线、OCR产线、文档产线、营销风控产线等。

三是以基础平台为底座，支撑多个重点业务场景的建设，展现业务成效。包括：支撑智能审批场景，满足卡证、金融票据等业务要素的检测、识别和提取等需求，减少员工重复性工作，提升流程自动化程度；赋能和业务赋能；支撑智能法审场景，满足合同、采购材料等文档的合规检查需求，减少员工重复性工作，提升风险审查能力；支撑多渠道人脸识别场景，提升用户体验，提升安全风控能力等。

三、创新点

创新点：改变AI建设模式，从烟囱式、黑盒式模式，向共享成长模式演进。

以往的人工智能建设，多采用烟囱式和黑盒式建设模式，暴露了两大核心问题。一是AI能力难以共享复用，投入产出比低：各智能化场景分散，能力重复建设，无法实现协同效应；单个项目建设周期长，无法匹配快速的业务预期。二是AI能力无法自我成长，业务支撑存在局限性：黑盒机制使得业务应用效果取决于厂商服务水平、技术能力，无法保障业务应用效果的持续性；同时，模型训练调优的数据资产处于静态，缺乏自主逐步提升能力的手段。

因此，本项目改变AI建设模式，遵循“共享复用，自主成长”的原则，建设了集约型一站式基础层资源平台，实现从需求分析到解决方案部署的独立闭环。该模式有以下几大优势：

一是开发方式的改进。从客户需求分析到解决方案部署形成独立的闭环，构建端到端的工作流。在强大算力的支持下，完成数据采集、数据标注、数据治理、数据应用、模型设计、参数调优、模型训练、模型测试、模型推理的全栈式流水线生产。

二是管理效率的提升。管理效率提升：将数据、算法与算力委托给专业的服务商，实现一站式托管，打通三者之间的衔接壁垒，提高交互友好性，让开发者专注于业务。

三是部署成本的降低。集成数据、算法、算力的各个软件与硬件，企业可在一个平台内按需选择自己所缺失的模块组件并自由搭配，有效避免因采购不同供应商的产品或服务而带来的隐性成本损失与显性成本损失。

四、技术实现特点及优势

1.构建统一服务纳管和出口，增强服务治理能力。

本项目构建了AI服务对外的统一窗口，提供“开放、共享、云边协同”的服务生态。包括共享中心：服务出口和资产共享；基础管控：服务运维监控和安全审计；边缘管理中心：实现云边协同，触达各类终端用户等模块。

2.构建全行级AI资产库，实现共享复用。

本项目构建了全行级模型资产库，统一纳管行内外AI能力。我们将AI能力分为感知、认知、决策三大能力群，包括视觉、自然语言处理、语音、知识图谱、AR/VR能力和智能决策等。通过对整体AI应用的能力进行分析拆解后，可被AI平台统一纳管，最终生长为我行自有能力。通过服务编排形成组合服务能力，可实现AI能力共享复用。

3.构建AI能力研发工厂，降低建模门槛，迈向自主可控。

本项目构建了AI能力研发工厂，包括AI开发中心、样本中心和特征中心、隐私计算平台等。作为全行级的人工智能能力的生成中心，提供多样化的模型训练开发服务，包括代码开发、画布开发、流水线开发等，有效降低建模门槛，逐步走向自主可控。

五、项目过程管理

广东农信于2022年7月启动人工智能基础服务平台项目，2023年9月已经完成5个场景的交付，项目正常运行中。

六、运营情况

我们先行选择了银企对账单识别、H5实时活体人脸识别、通用文本内容审核等多个场景进行试点上线。一方面，我们持续监测已上线场景的业务指标，不断优化服务能力；另一方面，我们继续深入探索实际业务痛点，从实际业务中挖掘智能化需求，不断积累经验、沉淀知识、提升能力，从而让智能化能力更加深入地与业务结合，整个运营体系运转更加顺畅，更加有效地释放智能化应用的价值。

七、项目成效

项目成效1：银企对账单OCR识别场景，为员工提质增效。

广东农信为多法人体系，各农商行票据各有差异，旧的银企对账系统无法支持多样化的银企对账单要素提取，使对账员工面临大量的补录工作。针对该痛点，本项目收集了各机构的历史样本进行分析，通过OCR产线使用深度学习算法训练，实现了模型的快速生产。成效上，减弱了旧OCR模型对图片像素的要求，泛化了对图片版式的兼容性，提升了文字识别的准确性，整体业务通过率可达90%以上，使农商行的账单补录工作月减少54%。

项目成效2：云柜OCR识别场景，保障数据安全，提供可定制、可成长的服务。

云柜为客户提供了远程业务办理渠道，在业务办理过程中需要对多种凭证信息进行采集，本场景包括身份证、港澳台通行证、户口簿、港澳台居民居住证、业务委托书、存单、大额存单、支票、存款存折、定期一本通等10种票证的OCR识别。本项目采用OCR产线，在数据不出生产环境的方式下，由行内人员自主开展模型训练，充分保障数据安全与合规性。模型经过多次训练迭代及后处理调优，在小样本训练集情况下，纯印刷字段准确率约达95%以上，含手写字段准确率可达到85%以上。并且，在后期样本积累后，该模型可进一步迭代优化。

项目成效3：人脸识别在手机银行APP、H5等多渠道上线，优化用户体验，提升安全能力。

为提升我行人脸识别服务的用户体验，提升活体检测能力及安全风控能力，本项目建设了适配多渠道的人脸识别服务，目前已在手机银行APP、开放平台贷款申请H5、信贷展业H5等场景上线，活体通过率和比对通过率均达99%以上。

本项目人脸识别服务，一是支持多种类型的实时活体检测，包括动作活体、炫瞳活体、静默活体等。二是支持多端集成，包括ios、安卓的APP原生集成，各机型兼容性良好；支持H5页面集成，兼容个人微信浏览器、钉钉浏览器等多种浏览器。三是增加了安全风控模块，一方面加强端侧对常见风险环境的检测和信息收集，确保运行环境正常，可配合服务端安全风控模块有效防御图片替换、摄像头劫持绕过、定制ROM注入攻击等攻击方式；另一方面端侧实时活体配合服务端活体检测模型，可有效拦截相片攻击、面具攻击屏幕翻拍攻击、3D动画攻击等攻击方式；此外还增加端侧和服务端之间的校验及加密，保证通讯安全及数据安全。

八、经验总结

对人工智能体系建设的探索和实践，让广东农信进一步整合了人工智能资源与能力，提升了数智化能力，深化了对人工智能的理解和应用，构建了数智化的能力基础。接下来，我们将持续推进广东农信人工智能体系的构建，在平台侧，不断优化基础设施性能，丰富人工智能能力，优化用户体验；在场景侧，我们将进一步深入探索与业务的融合，提升业务场景的渗透率，进一步为员工提质增效，为客户提供更优质的体验。

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【撰文】巫龙华刘光明宝

【作者】刘光明宝

【来源】南方报业传媒集团南方+客户端

来源：南方+ - 创造更多价值

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