蚂蚁金服:金融智能中台建设实践,25页PPT干货详解! | IDCF
内容来源：蚂蚁金服 发布：BAT架构（ID：kbcs2019）整理：安德鲁这是之前蚂蚁金服技术专家分享的智能中台建设实践，整理出来供大家参考，ppt来自网络，如有侵权请联系删除。01 AI在蚂蚁金服的应用场景
资料来源：蚂蚁金服AI在蚂蚁金服的应用场景有：- 智能风控。基于深度学习的风险识别与防控。
- 智能理财。基于金融大数据提供智能、理财策略分析和决策建议。
- 智能信贷。基于数据隐私加密共享、学习的联合放贷。
- 智能营销。个性化智能营销决策、提升业务运营效率。
- 智能保险。智能保险定价、定损、理赔，线上自动化流程管理。
- 智能客服与助理。一站式金融场景机器人、智能业务决策和执行助理。
资料来源：蚂蚁金服蚂蚁AI能力大图分成两部分：- 场景&行业：智能风控、智能客服助理、智能营销、智能保险、智能信贷、智能理财。
- 金融大脑：金融知识图谱&NLP、机器人平台、金融信息服务、生物识别、金融视觉平台、金融算法（AutoML ，图推理，隐私保护共享学习，运筹优化，无监督学习，在线学习，强化学习，模型可解释）。
资料来源：蚂蚁金服先来了解，理赔业务流程：用户上传->图像识别-> 实体抽取-> 实体匹配-> 系统智能核赔。理赔宝对比传统流程核赔效率提升5倍以上，主要包含三大核心平台：1）感知（金融视觉平台Computer vision）- 图像分类：区别病历、发票、证明等
- OCR：支持文字、图章识别
- 反欺诈：识别PS图片等
- 数十个图像模型多链路融合决策
- 健康知识图谱：医院、疾病、科室、手术、保险产品等实体关联
- 亿级节点和边在线实时融合推理
- Algorithmic
- decision
资料来源：蚂蚁金服智能中台- 从角色上分成：算法研发、数据研发、工程研发。
- 从架构上分成：模型、研发平台、底层技术。
资料来源：蚂蚁金服为什么数据底座很重要？- 数据处理贯穿模型迭代的始终；
- 数据和特征决定了机器学习的上限；
- 数据安全是金融行业生命线。
资料来源：蚂蚁金服金融智能数据底座的挑战，主要有三方面：1）效率- 存储分散，多次拷贝；滥用批处理；标注效率低
- 标注质量；数据快速refine
- 标注安全；训练安全
资料来源：蚂蚁金服- 数据闭环主要环节包括：数据采集、数据预处理、数据标注、数据转换、模型训练、业务场景。
- 治理的准则是：统一存储、统一格式、统一分析、统一编码。
资料来源：蚂蚁金服基于one ID的数据复用，过程包括：原始数据、标注数据、样本数据、模型数据。09 智能标注：模型市场赋能标注
资料来源：蚂蚁金服智能标接入移动、PC各端，把样本输入算法平台，通过自训练模型、通用模型进行标注，包括视频、图像、文本等媒体物料。10 数据选择：通过主动学习节省90%的标注量
资料来源：蚂蚁金服通过主动学习节省90%的标注量。- 主动学习（Active Learning ）是一个迭代过程，不断选择对当前模型效果提升最有效的样本，优先进行标注。
- 分类宝case：约10%的样本达到所有数据的训练效果。
- 能力集成到数据底座，包括基于信息熵的通用选择和算法自定义选择。
资料来源：蚂蚁金服- 复制、翻转、剪切、缩放
- 高斯噪声、高斯模糊…
- SMOTE、GAN
资料来源：蚂蚁金服- AntLable 支持视频、图像、语音、文字、地图等内容标注；
- 很多业务场景带来数倍的效率提升；
- 大部分实现基于前端算法，计划开源。
资料来源：蚂蚁金服由于实际场景中，拍照都有角度，会造成倾斜、重合等，智能辅标：倾斜校正、自动贴合+OCR，很好的解决了这些问题。14 智能辅标：图像自动分割
资料来源：蚂蚁金服识别图像中的目标部分，如文字、商标等，进行自动裁剪分割。15 智能辅标：视频人物跟踪
资料来源：蚂蚁金服对视频中的特定人物进行目标跟踪。16 智能辅标：视频图像对齐
资料来源：蚂蚁金服视频图像的边界对齐。17 标注质量：基于数据指标的流程管控体系
资料来源：蚂蚁金服对于巨量的标注工作，需要有一个流程管控体系。如：标注->检查-->驳回/验收-->训练。结合工具、数据、引擎。18 标注质量报表
资料来源：蚂蚁金服对于标准质量，有可视化的报表展示，不断提高标注质量。19 样本分析
资料来源：蚂蚁金服对样本进行深入分析。20 模型效果报表
资料来源：蚂蚁金服对模型效果报表展示。21 安全要求和解决思路
资料来源：蚂蚁金服安全要求包括安全存储、拒绝查看。通过文件管控，如加密、分割、脱敏、水印等方法进行安全管控。通过访问控制，如不落库、鉴权、频次、时效等对访问进行管理。22 安全标注：不落数据标后即焚
资料来源：蚂蚁金服安全标注主要思路：数据不落库，标注后源数据销毁。23 安全标注：分割标注
资料来源：蚂蚁金服安全标注包括：- 语音、文本、图片。
- 最小化分割。
- 数据脱敏sdk。
资料来源：蚂蚁金服安全训练是通过加密标注数据、数据分割、加载到内存、解码合成、训练等流程。25 数据底座总体功能框架
资料来源：蚂蚁金服数据底座总体框架包括：平台、产品封装、采集接入、标注、加工数据、能力组件，如上图所示。蚂蚁金服的金融智能中台，就好比企业的大脑，通过对业务数据抽取、加工、标注、输出，数据反哺业务，形成了数据业务双中台，驱动整个金融科技的发展。研究一家科技企业，就看它的核心系统建设思想，梧桐一叶而天下知秋，现在你知道蚂蚁金服，为何估值万亿了吧。
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