勇創(chuàng)新敢突破開(kāi)創(chuàng)工行人工智能新未來(lái)

中國(guó)工商銀行軟件開(kāi)發(fā)中心 夏知淵 袁 一 張寶華

大數(shù)據(jù)及人工智能實(shí)驗(yàn)室按照“探索智能科技，打造智慧金融”的指導(dǎo)思想，深入開(kāi)展大數(shù)據(jù)技術(shù)框架、大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等大數(shù)據(jù)及人工智能領(lǐng)域新技術(shù)的研究與探索，根據(jù)應(yīng)用前景推動(dòng)新技術(shù)落地實(shí)施，致力于使金融數(shù)據(jù)的分析越來(lái)越科技化、多樣化與智能化，促進(jìn)金融創(chuàng)新和銀行信息化發(fā)展。

一、順應(yīng)趨勢(shì)，構(gòu)建研究體系新局面

在大數(shù)據(jù)處理能效顯著提升與人工智能快速滲透的時(shí)代背景下，金融決策平臺(tái)搭載人工智能技術(shù)，使金融數(shù)據(jù)的分析越來(lái)越科技化、多樣化與普適化。金融數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)中最具含金量的數(shù)據(jù)源，受到越來(lái)越多的重視。為了把握趨勢(shì)，在金融領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位，大數(shù)據(jù)及人工智能實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建了大數(shù)據(jù)技術(shù)框架、大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)、人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)三大研究體系。

1.構(gòu)建全面豐富的大數(shù)據(jù)技術(shù)框架

實(shí)驗(yàn)室研究梳理大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的基礎(chǔ)技術(shù)組件、基礎(chǔ)服務(wù)組件和配套服務(wù)組件的組合與封裝，明確大數(shù)據(jù)技術(shù)框架范圍和各技術(shù)組件的定位。在存儲(chǔ)引擎、計(jì)算引擎和基礎(chǔ)設(shè)施三個(gè)方面進(jìn)一步增強(qiáng)，通過(guò)引入新型的組件來(lái)提升大數(shù)據(jù)平臺(tái)的技術(shù)支撐能力，以產(chǎn)品組合的方式解決原先單一產(chǎn)品專業(yè)化程度偏高、無(wú)法滿足各種靈活的數(shù)據(jù)使用場(chǎng)景的問(wèn)題。致力于提高大數(shù)據(jù)服務(wù)云的易用性，以達(dá)到快速、靈活的設(shè)備供給，來(lái)滿足業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)的需要。

2.打造彈性拓展的大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)

大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)在建設(shè)過(guò)程中以“全、快、準(zhǔn)、共享”為原則：（1）按數(shù)據(jù)原始結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，將行內(nèi)外各類分析數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)湖，提升分析數(shù)據(jù)的覆蓋面；（2）面向客戶經(jīng)理、分析師提供秒級(jí)的畫像信息服務(wù)，提供毫秒級(jí)的實(shí)時(shí)計(jì)算，滿足事件式營(yíng)銷、實(shí)時(shí)推薦、風(fēng)險(xiǎn)防控能力；（3）利用全領(lǐng)域客戶畫像，結(jié)合客戶聚類、行為分析精確定位客戶需求，提供合適的產(chǎn)品推薦；（4）基于大數(shù)據(jù)服務(wù)云，在云上的各應(yīng)用系統(tǒng)對(duì)不同專業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)互通，形成全領(lǐng)域的信息共享。

實(shí)驗(yàn)室在提升對(duì)象存儲(chǔ)平臺(tái)服務(wù)效率和可靠性，開(kāi)展數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)轉(zhuǎn)型，推進(jìn)流數(shù)據(jù)技術(shù)研究，提升風(fēng)控、統(tǒng)計(jì)等處理時(shí)效，提升大數(shù)據(jù)服務(wù)云服務(wù)能力等方面開(kāi)展大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)建設(shè)工作。旨在通過(guò)大數(shù)據(jù)服務(wù)云建設(shè)，可以更好地支持未來(lái)大數(shù)據(jù)發(fā)展數(shù)據(jù)多樣化、服務(wù)能力實(shí)時(shí)化、算法引擎智能化、技術(shù)平臺(tái)云化的四大趨勢(shì)與要求。

3.搭建自主可控的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)

實(shí)驗(yàn)室緊跟人工智能相關(guān)前沿技術(shù)步伐，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等人工智能技術(shù)在我行反欺詐領(lǐng)域、智能客服等領(lǐng)域原型驗(yàn)證和試點(diǎn)應(yīng)用，取得一定業(yè)務(wù)效果。結(jié)合我行業(yè)務(wù)實(shí)際，完成我行機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)規(guī)劃，以自主研發(fā)為主，引入商用平臺(tái)為補(bǔ)充，集成機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等技術(shù)，搭建適合我行的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。結(jié)合各垂直應(yīng)用領(lǐng)域特點(diǎn)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)構(gòu)建語(yǔ)義分析、圖像識(shí)別等原子服務(wù)，降低各垂直應(yīng)用使用機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)門檻，使其無(wú)須關(guān)心人工智能技術(shù)和底層算法的實(shí)現(xiàn)，只需關(guān)心業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析及基于服務(wù)構(gòu)建業(yè)務(wù)應(yīng)用即可，推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)在各垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，助力智慧銀行建設(shè)。

二、勇攀高峰，豐富研究領(lǐng)域新成果

在明確的研究方向指引下，實(shí)驗(yàn)室以“研究——原型——落地”為研究思路有條不紊地開(kāi)展研究工作，在各領(lǐng)域均取得了階段性的成果。

1.構(gòu)建全面豐富的大數(shù)據(jù)技術(shù)框架，提升企業(yè)級(jí)技術(shù)服務(wù)能力

扎實(shí)基礎(chǔ)研究。實(shí)驗(yàn)室對(duì)大數(shù)據(jù)框架下商業(yè)、開(kāi)源、自研的技術(shù)組件包括分布式存儲(chǔ)與分析技術(shù)、實(shí)時(shí)流計(jì)算技術(shù)、在線數(shù)據(jù)讀寫、基礎(chǔ)組件等進(jìn)行業(yè)界技術(shù)跟蹤，對(duì)各組件的適用場(chǎng)景、工行現(xiàn)狀，組件交叉關(guān)系、發(fā)展規(guī)劃等進(jìn)行梳理研究，完成工行大數(shù)據(jù)技術(shù)框架綜述研究，進(jìn)一步明確了大數(shù)據(jù)技術(shù)在我行的規(guī)劃思路。

推進(jìn)原型落地。實(shí)時(shí)計(jì)算引擎方面，在大數(shù)據(jù)技術(shù)框架體系中通過(guò)自研的方式建立起了一套實(shí)時(shí)計(jì)算引擎，解決了一系列底層技術(shù)問(wèn)題，并將每個(gè)業(yè)務(wù)模型都抽象成“輸入、處理、輸出”的數(shù)據(jù)流處理流程，上層業(yè)務(wù)系統(tǒng)在使用時(shí)只需要關(guān)注業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)，并通過(guò)簡(jiǎn)單配置就可以完成業(yè)務(wù)模型的部署。目前該計(jì)算引擎已在我行的流數(shù)據(jù)處理平臺(tái)應(yīng)用中投入使用，支撐了包含余額提醒、事件式營(yíng)銷、電子銀行實(shí)時(shí)交易反欺詐在內(nèi)的多項(xiàng)業(yè)務(wù)模型，在主機(jī)減負(fù)、營(yíng)銷、風(fēng)控領(lǐng)域都起到了重要的支撐作用。

對(duì)象存儲(chǔ)平臺(tái)方面，為了支撐會(huì)計(jì)影像系統(tǒng)總行集中上收工作的開(kāi)展，在大數(shù)據(jù)技術(shù)框架中自研出了一套支持雙園區(qū)雙活的分布式對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)框架。通過(guò)將多個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（小文件）合并在一個(gè)大文件中進(jìn)行存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)千億級(jí)對(duì)象的存儲(chǔ)能力。該技術(shù)框架已于2017年7月在新一代電子影像系統(tǒng)中上線，目前已有包含融e聯(lián)、融安e信、物聯(lián)網(wǎng)，以及原EAP會(huì)計(jì)檔案系統(tǒng)中的總行類數(shù)據(jù)接入到對(duì)象存儲(chǔ)平臺(tái)中，在今年年底前還會(huì)完成將青海、山西、河南3家試點(diǎn)分行的數(shù)據(jù)上收工作。

2.打造彈性拓展的大數(shù)據(jù)服務(wù)云平臺(tái)，提升我行大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)服務(wù)水平

扎實(shí)基礎(chǔ)研究。在非結(jié)構(gòu)化對(duì)象存儲(chǔ)平臺(tái)和IT數(shù)據(jù)池應(yīng)用方面，以網(wǎng)點(diǎn)柜員憑證影像掃描及查詢流程為例，自主研發(fā)了業(yè)務(wù)端到端請(qǐng)求全鏈路跟蹤系統(tǒng)，該跟蹤系統(tǒng)基于實(shí)時(shí)日志采集方案，并通過(guò)準(zhǔn)實(shí)時(shí)批量分析，能夠快速地發(fā)現(xiàn)造成業(yè)務(wù)請(qǐng)求失敗的根本原因。

在流數(shù)據(jù)處理平臺(tái)技術(shù)研究方面，運(yùn)行新技術(shù)提升ATP應(yīng)用的交易監(jiān)控時(shí)效，從原本分鐘級(jí)監(jiān)控提升為秒級(jí)監(jiān)控?；诹鲾?shù)據(jù)處理平臺(tái)的平臺(tái)化研發(fā)模式，研發(fā)黑名單碰撞服務(wù)。截至2017年10月，累計(jì)為網(wǎng)銀、手機(jī)、實(shí)物黃金、平臺(tái)個(gè)人結(jié)算賬戶等11個(gè)應(yīng)用提供毫秒級(jí)黑名單檢測(cè)；支持企業(yè)級(jí)反欺詐實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外網(wǎng)銀和手機(jī)銀行登錄、動(dòng)賬異常交易攔截；支持企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)實(shí)現(xiàn)操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控；配合支付清算應(yīng)用將主機(jī)人民幣跨行地區(qū)業(yè)務(wù)量統(tǒng)計(jì)遷移至流平臺(tái)，降低主機(jī)378MIPS資源。

推進(jìn)原型落地。在個(gè)人客戶畫像應(yīng)用方面，基于大數(shù)據(jù)云平臺(tái)建立個(gè)人客戶畫像，目前已投產(chǎn)近100個(gè)個(gè)人客戶標(biāo)簽、約200余個(gè)個(gè)人客戶指標(biāo)，并提供通用畫像、各專業(yè)畫像側(cè)面、畫像模板定制等前臺(tái)功能。通過(guò)數(shù)據(jù)服務(wù)化方式，將標(biāo)簽和指標(biāo)信息推送給PBMS、融e聯(lián)等渠道對(duì)接，向個(gè)人客戶經(jīng)理提供全景客戶畫像可視化分析，提升我行營(yíng)銷人員了解客戶、定位客戶的能力。

通過(guò)融e聯(lián)渠道向客戶提供“我在工行”增值服務(wù)，提升客戶黏性，推進(jìn)大數(shù)據(jù)在零售領(lǐng)域的深入應(yīng)用，助推我行零售業(yè)務(wù)營(yíng)銷模式轉(zhuǎn)型?；诳蛻舢嬒?，實(shí)現(xiàn)信用卡預(yù)審批授信名單的自動(dòng)化篩選功能，為融e借等授信提供支持。

截至7月末，個(gè)人客戶畫像融e聯(lián)段“我在工行”功能近一個(gè)月的累計(jì)使用客戶數(shù)已超過(guò)160萬(wàn)，日均使用用戶數(shù)達(dá)5.7萬(wàn)；全行客戶經(jīng)理通過(guò)傳統(tǒng)PC端和融E聯(lián)渠道，累計(jì)使用客戶畫像次數(shù)達(dá)到268萬(wàn)次。

對(duì)公客戶畫像應(yīng)用方面，基于大數(shù)據(jù)云，已投產(chǎn)法人客戶風(fēng)險(xiǎn)畫像，實(shí)現(xiàn)擔(dān)保風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)等15大類、32項(xiàng)法人客戶風(fēng)險(xiǎn)特征標(biāo)簽，為貸前、貸中、貸后提供數(shù)據(jù)服務(wù)支持。已投產(chǎn)公司客戶營(yíng)銷畫像已進(jìn)入研發(fā)階段，實(shí)現(xiàn)11大類客戶指標(biāo)，抽象21個(gè)客戶標(biāo)簽，形成單個(gè)公司客戶及集團(tuán)客戶的客戶畫像，并提供相應(yīng)的產(chǎn)品營(yíng)銷推介方案。

機(jī)構(gòu)客戶畫像應(yīng)用方面，基于大數(shù)據(jù)云，已投產(chǎn)同業(yè)客戶風(fēng)險(xiǎn)畫像，提供基于客戶畫像的同業(yè)客戶風(fēng)險(xiǎn)視圖、大數(shù)據(jù)分析等功能。已啟動(dòng)同業(yè)客戶營(yíng)銷畫像研發(fā)，計(jì)劃提煉同業(yè)客戶相關(guān)56個(gè)產(chǎn)品的指標(biāo)，為同業(yè)客戶營(yíng)銷視圖提供支持。

風(fēng)險(xiǎn)防控方面，企業(yè)級(jí)反欺詐管理平臺(tái)基于大數(shù)據(jù)服務(wù)云實(shí)時(shí)計(jì)算服務(wù)進(jìn)行平臺(tái)化研發(fā)，在2017年完成了電子銀行事中監(jiān)控的框架建設(shè)，陸續(xù)遷移和投產(chǎn)了境內(nèi)境外網(wǎng)銀監(jiān)控、電話撞庫(kù)監(jiān)控，目前日均接入交易量1800萬(wàn)筆/天，峰值TPS480筆/秒，平均響應(yīng)50ms以內(nèi)。此外，在大數(shù)據(jù)服務(wù)云上部署了黑名單碰撞服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了微黃金等11個(gè)應(yīng)用的黑名單實(shí)時(shí)檢測(cè)，為風(fēng)控名單下主機(jī)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

基于大數(shù)據(jù)服務(wù)云的離線分析平臺(tái)，2017年先后建立了反欺詐數(shù)據(jù)集市，風(fēng)險(xiǎn)部欺詐事件庫(kù)、特征庫(kù)、模型庫(kù)、名單庫(kù)建設(shè)，信用卡賬戶逾期檢測(cè)模型、電子銀行客戶歷史交易特征等數(shù)據(jù)分析功能，為提升反欺詐平臺(tái)數(shù)據(jù)分析能力，風(fēng)險(xiǎn)模型計(jì)算精準(zhǔn)度起到了關(guān)鍵作用。2017年截至9月12日，欺詐覆蓋率為61.43%，識(shí)別精準(zhǔn)度為25.02%，避免客戶資金損失1.08億元。

3.搭建自主可控的人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，優(yōu)化我行金融服務(wù)流程

結(jié)合開(kāi)源和商用機(jī)器學(xué)習(xí)框架，自主搭建符合我行要求的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，集成機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、圖計(jì)算以及GPU等技術(shù)，構(gòu)建語(yǔ)義分析、圖像識(shí)別等服務(wù)，分別推進(jìn)其在智能營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)防控、智能客服、智能投顧等領(lǐng)域的垂直應(yīng)用，提升我行人工智能服務(wù)水平，助力智慧銀行建設(shè)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)方面，深入研究開(kāi)源、商用機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，并將其運(yùn)用到智能營(yíng)銷、反欺詐等場(chǎng)景中，后續(xù)將基于開(kāi)源H2O機(jī)器學(xué)習(xí)框架自主搭建我行機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，并實(shí)現(xiàn)其在智能營(yíng)銷場(chǎng)景的落地應(yīng)用。

在GPU技術(shù)研究方面，深入研究GPU工作原理及CUDA底層實(shí)現(xiàn)技術(shù)，并將其運(yùn)用到金融計(jì)算密集型場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)性能提升。例如將涉及蒙特卡羅模擬計(jì)算的資本壓力測(cè)試性能提升15倍；將其運(yùn)用到大數(shù)據(jù)處理中提升3倍查詢性能。后續(xù)將建設(shè)GPU服務(wù)云，為機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)及其他金融密集計(jì)算場(chǎng)景提供計(jì)算資源。

在自然語(yǔ)言處理方面，深入研究語(yǔ)義分析相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品，并將研究成果應(yīng)用于手機(jī)銀行語(yǔ)音導(dǎo)航、轉(zhuǎn)賬要素識(shí)別等智能客服場(chǎng)景，以及運(yùn)管查詢查復(fù)場(chǎng)景，進(jìn)一步提升智能客服的智能化服務(wù)水平，降低運(yùn)管人力資源成本，后續(xù)將基于機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)構(gòu)建自然語(yǔ)言處理相關(guān)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)智能客戶機(jī)器人等垂直應(yīng)用。

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面，啟動(dòng)OCR手寫體識(shí)別研究及原型驗(yàn)證工作，后續(xù)將基于機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)OCR識(shí)別技術(shù)等圖像識(shí)別技術(shù)并進(jìn)行服務(wù)化，為運(yùn)管集中業(yè)務(wù)處理平臺(tái)憑證文字識(shí)別等場(chǎng)景提供圖像識(shí)別服務(wù)。

在圖計(jì)算技術(shù)研究方面，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研方式，與清華大學(xué)合作研究，開(kāi)展Gemini高性能圖計(jì)算技術(shù)研究及在我行轉(zhuǎn)賬反欺詐場(chǎng)景的原型驗(yàn)證工作，將圖計(jì)算挖掘的圖特征作為機(jī)器學(xué)習(xí)特征的補(bǔ)充，提升機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率，后續(xù)將圖計(jì)算技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)對(duì)接，提升機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的智能分析和預(yù)測(cè)能力。

三、全面布局，引領(lǐng)技術(shù)路線新風(fēng)向

遙望未來(lái)，大數(shù)據(jù)及人工智能實(shí)驗(yàn)室將繼續(xù)開(kāi)展大數(shù)據(jù)及人工智能領(lǐng)域的前瞻性研究，以扎實(shí)的技術(shù)研究快速推進(jìn)應(yīng)用成果的轉(zhuǎn)化，將服務(wù)業(yè)務(wù)、服務(wù)客戶作為最終目標(biāo)。

1.促進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用成果的快速轉(zhuǎn)化

支持一體化、精細(xì)化、智能化的客戶營(yíng)銷、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，打造大數(shù)據(jù)拳頭產(chǎn)品，建立個(gè)人、公司、機(jī)構(gòu)客戶畫像及其在營(yíng)銷和風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用，將畫像數(shù)據(jù)時(shí)效性從T+2提升至T+1，并在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)防控從T+1向準(zhǔn)實(shí)時(shí)的提升。大力提升我行經(jīng)營(yíng)管理和風(fēng)險(xiǎn)控制水平。

2.提供數(shù)據(jù)、技術(shù)、服務(wù)、資源統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)服務(wù)云服務(wù)

構(gòu)建“數(shù)據(jù)湖”，支持歷史數(shù)據(jù)的按需保留和下游應(yīng)用的按需訪問(wèn)，實(shí)現(xiàn)貼源數(shù)據(jù)的集成共享，完成大數(shù)據(jù)核心應(yīng)用從TD平臺(tái)到大數(shù)據(jù)服務(wù)云的全部遷移，進(jìn)一步提升兼容性、時(shí)效性和便利性，實(shí)現(xiàn)成本可控；通過(guò)資源隔離與雙園區(qū)部署，提升服務(wù)云高可用性。

3.提供自主可控的深度智能服務(wù)

主動(dòng)跟蹤大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)GPU、圖計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（如語(yǔ)義分析）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（如圖像處理）等技術(shù)的自主掌控能力提升。加大業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘。依托我行豐富的大數(shù)據(jù)，對(duì)標(biāo)國(guó)際領(lǐng)先的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，構(gòu)建我行自主可控的、具備企業(yè)級(jí)能力的高性能機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，為業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供高性能智能運(yùn)算服務(wù)，拓展在客戶營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)防控、產(chǎn)品創(chuàng)新、客戶服務(wù)、經(jīng)營(yíng)管理等領(lǐng)域的應(yīng)用。