交通银行采用浪潮AIStation提速创新人工智能+金融?
交通银行采用浪潮AIStation快速创新人工智能金融,人工智能在不久的将来可能重建银行业务的运营方式,浪潮AIStation通过简化人工智能的开发和生产,加快人工智能对金融的融合创新。利用浪潮AIStation,交通银行太平洋信用卡中心很好地解决了计算资源利用率低的问题,整个计算集团的利用率提高了30%以上,运输人员的工作效率提高了50%,大幅度加快了模型的反复和在线速度。
如何取款?2万元以下可到自助取款机处理。娇惯,我要存50万美元。土豪,我想和你成为朋友。娇娇,我带你去拜访客户好不好? 世界这么大,我想去看看!但是一出门,我就没有信号了helliphellip这是交通银行智能机器人与普通人之间发生的对话。这些专业、萌、幽默的对话,在为交通银行客户提供新的智能体验的同时,还描绘了机器与人合作、创造新工作方式的未来画卷。
交通银行创新人工智能金融
事实上,这只是交通银行人工智能融合创新的片段。近年来,交通银行积极探索人工智能与银行业务的应用接点,以客户体验为中心,利用智能感知、智能认知、智能决策等人工智能技术,以客户图像、需求挖掘、正确营销、服务质量检验、智能顾客等环节的应用为客户提供定制化、智能化、管理金融服务
如交通银行发布的沃德资产管理顾问智能资产管理咨询服务,充分利用大数据、人工智能等技术,建立量化财务商评价体系和智能产品推荐体系。自然语言处理技术与传统银行业务的融合也是交通银行探索的方向之一,该技术利用银行收集的大量文本和语音数据,提取有价值的信息,获得洞察,简化手工任务,智能呼叫系统是其中典型的应用场景。智能呼叫可以同时处理万人规模的呼叫申请,减少顾客的等待时间,创造更好的顾客体验,另一方面,智能呼叫也可以代替人工呼叫完成简单问题的解答,人工呼叫可以专注于复杂的服务需求,提高服务效率。此外,智能客户服务还可以通过大数据技术的应用挖掘和分析客户服务的问题数据、体验数据和建议数据,全面了解客户需求,完成用户图像描绘,为准确的营销提供数据支持。
人工智能开发,计算资源利用率至关重要
如上所述,交通银行对人工智能金融的探索多样化,在计算视觉、目标检查、语言对话和语音识别等领域开展了许多研究项目。为了防止风险和保障业务安全,这些项目必须大量开发和试错。相应地,许多人工智能模型需要反复调整和优化,经过数十次甚至数百次培训,精度和安全性可以满足业务考试的要求。
对交通银行来说,开发项目多,精度和安全性要求高,计算资源的消费急速增加,资源被占领,训练排队的现象发生。迅速增加人工智能服务器的数量,提高计算资源的总量是可行的方法,但集团规模的扩大也相应地投入更多的能量来配置更多的资源,管理的复杂性显着提高。因此,充分挖掘计算资源的潜力,提高资源利用率确实是更有效的解决办法。
浪潮AIStation加快人工智能创新金融
AIStation是浪潮向人工智能企业培训和推理场景开发的高效人工智能资源平台,实现容器化配置、可视化开发、集中管理等,为用户提供终极高性能的AI计算资源,实现高效的计算能力支持、正确的资源管理和调度、敏捷的数据整合和加速、过程化的AI场景和业务整合
利用浪潮AIStation,拥有百人规模人工智能开发团队的交通银行太平洋信用卡中心很好地解决了计算资源利用率低的问题,整个计算集团的利用率提高了30%以上,运输人员的工作效率提高了50%,大幅度提高了模型的反复和在线速度。
浪潮AIStation实现了对人工智能计算资源的池化管理,创新的GPU多维细粒度分配策略能够让多人同时使用单张GPU,并且可充分利用闲暇时间训练任务,最大化发挥计算资源的性能,很好的缓解了开发过程中的作业排队、资源挤占情况。而在任务完成后,计算资源会自动释放资源池,避免长期占用。
同时,AIStation可以提供多种资源调度战略,运输人员可以根据银行业务组和开发用户设定资源配额和优先级,减少手动分配和资源协调。可视化界面资源管理功能可实时监视GPU和CPU等计算资源的使用状况和资源性能表现、硬件性能和卡的异常注意,提供看整体GPU使用状态的接口,大幅度减轻运输人员的工作量,使运输更加简单高效。
另外,开发人员可以通过AIStation平台,通过接口化快速提交并行开发任务,以秒级完成任务的管理。通过AIStation内置的监视工具,开发人员可以实时看到训练任务的过程、各资源的占有状况和算法状况,可视化快速定位算法的瓶颈和错误问题,更具体地调整模型参数,多次提交训练任务
AIStation全面整合AI计算资源、训练数据资源和AI开发工具,为AI开发提供终极高性能的计算能力支持,构建敏捷高效的一体化AI开发平台。目前,AIStation集百度、第四模式、英特尔、英伟达、VMware等数十家公司的AI框架、模型和工具组件于一体,广泛应用于互联网、通信、金融、交通、制造、医疗等行业优艾设计网_设计的人工智能业务场景,成为生态丰富的人工智能资源平台。
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