科技行者 4月25日 上海消息:在2019華為全球金融峰會(huì)上,華為發(fā)布AI(人工智能)金融解決方案,打造最強(qiáng)金融智慧大腦,支撐全方位智慧金融服務(wù),激發(fā)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
AI在金融行業(yè)百花齊放,但面臨挑戰(zhàn)
作為一種新的通用目的技術(shù),AI開(kāi)始在金融百花齊放般地應(yīng)用,推動(dòng)金融服務(wù)與產(chǎn)品的革命性創(chuàng)新,促進(jìn)整個(gè)金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷升級(jí)。
金融行業(yè)在AI領(lǐng)域不斷實(shí)踐,但卻面臨巨大的挑戰(zhàn),包括:AI廣泛應(yīng)用與算力資源稀缺的矛盾,AI算力不足的問(wèn)題越來(lái)越突出;金融行業(yè)在AI領(lǐng)域逐漸從單點(diǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景到營(yíng)銷、風(fēng)控、運(yùn)營(yíng)等諸多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中綜合應(yīng)用,僅僅擁有單點(diǎn)式AI技術(shù)已經(jīng)難以滿足需求,因此整體規(guī)劃與企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)布局變得尤為重要;市場(chǎng)供不應(yīng)求,高端AI人才很難下沉到傳統(tǒng)金融企業(yè)。
AI和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),成為使能金融業(yè)務(wù)創(chuàng)新的核心所在
金融行業(yè)需要構(gòu)建一個(gè)面向多樣化業(yè)務(wù)場(chǎng)景、覆蓋各類AI算法的企業(yè)級(jí)AI平臺(tái),方能促成智能金融的全面落地。為應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn),面向金融行業(yè),華為提供包括算力、開(kāi)發(fā)平臺(tái)、生態(tài)的解決方案。
1.超強(qiáng)算力Atlas平臺(tái)解決方案
華為Atlas AI計(jì)算平臺(tái),基于華為昇騰系列AI處理器昇騰910和昇騰310等自研AI芯片和業(yè)界主流異構(gòu)計(jì)算部件,通過(guò)AI加速模塊、加速板卡、智能小站、一體機(jī),基于ARM處理器芯片鯤鵬920的TaiShan 服務(wù)器,等豐富的產(chǎn)品形態(tài),打造面向端、邊、云的全場(chǎng)景AI基礎(chǔ)設(shè)施方案,可應(yīng)用于智能金融等領(lǐng)域。
Atlas500智能小站解決方案是業(yè)界領(lǐng)先集成AI處理能力的邊緣產(chǎn)品,機(jī)頂盒大小即可實(shí)現(xiàn)16路高清視頻處理能力,適用于金融無(wú)人智慧網(wǎng)點(diǎn)等廣闊的領(lǐng)域。
基于華為強(qiáng)大AI算力服務(wù)器G2500,為智慧金融領(lǐng)域提供OCR識(shí)別+人臉認(rèn)證智能一體機(jī)解決方案,涵蓋移動(dòng)開(kāi)戶/移動(dòng)展業(yè)/移動(dòng)支付/P2P驗(yàn)真/等領(lǐng)域。
2. FusionInsight MindArts人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái):
FusionInsight MindArts人工智能開(kāi)發(fā)平臺(tái)具備“三快”能力:開(kāi)發(fā)快、訓(xùn)練快,上線快等能力。平臺(tái)自研Mindspore 學(xué)習(xí)框架, 并開(kāi)放集成多種開(kāi)源框架,支持多廠家算法管理和運(yùn)行(/Tensorflow /Pytorch /Caffe /MxNet ),可滿足批量推理和在線推理,支持算法運(yùn)行加速30%以上。
華為已通過(guò)云的方式,面向市場(chǎng)提供MindArts人工智能開(kāi)發(fā)工具平臺(tái), 華為合作伙伴已通過(guò)MindArts工具平臺(tái)實(shí)現(xiàn)利用實(shí)時(shí)圖計(jì)算應(yīng)用針對(duì)貸款申請(qǐng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別,特別是團(tuán)伙欺詐;基于語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本+智能問(wèn)答的智能催收業(yè)務(wù);基于OCR圖像文字識(shí)別技術(shù),構(gòu)建保險(xiǎn)面單自動(dòng)識(shí)別能力。
3,華為云上構(gòu)建AI開(kāi)發(fā)者生態(tài)社區(qū),培養(yǎng)人才,打造AI生態(tài)。
提供AI模型、API交易以及數(shù)據(jù)、競(jìng)賽案例等內(nèi)容共享功能,為高校、企業(yè)及開(kāi)發(fā)者提供安全、開(kāi)放的共享及交易環(huán)境,有效連接AI開(kāi)發(fā)生態(tài)鏈各參與方,將幫助開(kāi)發(fā)者、合作伙伴加速企業(yè)的AI應(yīng)用落地快速形成AI方案,未來(lái)可以幫助開(kāi)發(fā)者和伙伴實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)。同時(shí),華為云將投入專項(xiàng)激勵(lì),鼓勵(lì)共享AI模型。
AI+數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)整體解決方案使能智慧金融
基于華為強(qiáng)大的AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)和算力資源,華為與合作伙伴一起,為金融客戶提供AI解決方案,使能智慧金融。
AI聲紋驗(yàn)證:華為與聲紋應(yīng)用領(lǐng)域合作伙伴一起,共同打造面向金融業(yè)聲紋驗(yàn)證系統(tǒng),助力互金業(yè)務(wù)創(chuàng)新,解決方案覆蓋客服、催收、信審等領(lǐng)域。
AI圖像識(shí)別:華為與圖像識(shí)別領(lǐng)域合作伙伴一起,通過(guò)機(jī)器視覺(jué)技術(shù)和商業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用技術(shù),為智慧金融領(lǐng)域提供OCR識(shí)別+人臉認(rèn)證智能一體機(jī)解決方案,涵蓋銀行/證券/保險(xiǎn)/移動(dòng)支付/P2P/等票據(jù),證件驗(yàn)證領(lǐng)域。業(yè)務(wù)場(chǎng)景覆蓋證件識(shí)別、金融票據(jù)、發(fā)票識(shí)別等。
華為企業(yè)BG金融業(yè)務(wù)部總裁曹沖表示:“金融機(jī)構(gòu)在AI能力建設(shè),智慧金融服務(wù)實(shí)踐中,更要統(tǒng)籌考慮,像人一樣,用一個(gè)大腦來(lái)看,聽(tīng),說(shuō),學(xué),用,通過(guò)基于一致架構(gòu)下的開(kāi)放AI平臺(tái),構(gòu)建強(qiáng)大算力,打造最強(qiáng)金融智慧大腦,全方位支撐智慧金融服務(wù)。華為立志于通過(guò)端、管、云及其協(xié)同建立的開(kāi)放數(shù)字平臺(tái),再結(jié)合AI,與開(kāi)發(fā)者、生態(tài)合作伙伴一起,圍繞金融等關(guān)鍵行業(yè),不斷進(jìn)行客戶化創(chuàng)新,參與到全行業(yè)數(shù)字化的大潮中。”
華為企業(yè)業(yè)務(wù)堅(jiān)持“平臺(tái)+AI+生態(tài)”戰(zhàn)略,與合作伙伴一起為政府和企業(yè)客戶提供無(wú)處不在的聯(lián)接,無(wú)所不及的智能,并通過(guò)數(shù)字平臺(tái)協(xié)同融合各種新ICT技術(shù),支撐客戶數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功。目前,全球700多個(gè)城市,世界500強(qiáng)中已有211家,前100強(qiáng)中有48家企業(yè)選擇華為作為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的伙伴。
華為持續(xù)與全球頂尖金融機(jī)構(gòu)、研究機(jī)構(gòu)及獨(dú)立軟件開(kāi)發(fā)商開(kāi)展作,加速金融機(jī)構(gòu)的全面轉(zhuǎn)型。華為已服務(wù)超過(guò)全球1000家金融機(jī)構(gòu),包括全球Top50銀行中的20家。
華為全球金融峰會(huì)是由華為主辦、聚焦金融行業(yè)的全球性ICT盛會(huì),始創(chuàng)于2013年,與會(huì)嘉賓均是金融行業(yè)機(jī)構(gòu)的業(yè)界精英。
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新加坡國(guó)立大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了SPIRAL框架,通過(guò)讓AI與自己對(duì)弈零和游戲來(lái)提升推理能力。實(shí)驗(yàn)顯示,僅訓(xùn)練AI玩簡(jiǎn)單撲克游戲就能讓其數(shù)學(xué)推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無(wú)需任何數(shù)學(xué)題目作為訓(xùn)練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學(xué)解題中,為AI訓(xùn)練提供了新思路。
同濟(jì)大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過(guò)融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機(jī)噪聲問(wèn)題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學(xué)習(xí)和數(shù)學(xué)優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實(shí)設(shè)備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機(jī)器人、AR和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺(jué)解決方案。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的視覺(jué)語(yǔ)言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時(shí)刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯(cuò)行為并不能實(shí)際提升推理準(zhǔn)確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗(yàn)證差距",即生成答案的能力強(qiáng)于驗(yàn)證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗(yàn)證時(shí)無(wú)法有效利用視覺(jué)信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機(jī)構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過(guò)動(dòng)態(tài)稀疏性實(shí)現(xiàn)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練加速1.6倍,計(jì)算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計(jì)器智能選擇重要計(jì)算部分,在保持模型性能的同時(shí)顯著提升訓(xùn)練效率,已在多個(gè)任務(wù)上驗(yàn)證有效性。