分布式AI中台驱动智慧应用落地

工商银行大数据驱动的经营管理体系建设中国工商银行业务研发中心副总经理敦宏程中国工商银行业务研发中心副总经理 敦宏程经营管理是指银行为了自身的生存发展，对整体生产经营活动进行计划、组织、指挥、协调和控制，其目的是充分利用各种资源，最大程度满足用户需要，取得良好的社会效益和经济效益。

良好的经营管理体系可以聚合企业资源、提升运作效率、提高产品质量、优化客户体验、激发员工积极性和凝聚力、提升社会价值。

在数字经济时代下，银行业如何夯实数据基础设施，打造高效研发体系，促进金融产品创新，形成互联互通的综合化、数字化金融服务生态系统，是提升经营管理能力的关键。

工商银行坚决落实党中央决策部署，坚持“48字”工作思路，以客户为中心，积极推动数据与业务相结合，持续积淀数据要素，充分释放数据生产力，确立迭代优化的数据驱动机制。

工商银行通过智慧银行生态建设工程（ECOS）构建企业级大数据服务能力和数字化业务研发能力，围绕产品、服务、运营、风险四大领域形成“AI+”服务新生态，打造专业化、体验化、集约化、自动化的智慧经营管理体系。

一、大数据服务体系为经营管理提供技术、数据双要素数字时代的大型商业银行面对多样化的客户需求、复杂多变的业务场景，需盘活用精数据资产，形成数据编者按：智慧银行生态建设工程（ECOS）是工商银行坚决贯彻落实党中央关于金融服务实体经济、做大做优做强数字经济、加快实现高水平科技自立自强等战略决策部署，举全行之力、历经数载实施的一项系统性工程，创新提出了一整套国际领先的分布式开放生态银行系统建设方案，依托企业级业务架构建设，实现了大型银行全分布式系统架构、大型银行主机下移、银行系统生态化转型、大规模交易型分布式数据库等多个领域“从0到1”的突破。

近日，工商银行智慧银行生态建设工程（ECOS）荣获人民银行“2020年度金融科技发展奖特等奖”。

为此，本刊特推出“ECOS工程”专题，邀请多位参与ECOS工程建设的相关负责人及专家撰稿，分享工商银行ECOS工程建设取得的创新成果与成功经验，以期为商业银行数字化转型提供有益借鉴。

每一次技术革命，都相应地带来媒体行业的变革。

当前，“媒体融合是一场以技术创新为引领的媒体变革”，已成为媒体行业共识，新技术正是媒体融合发展不可或缺的推进器。

笔者作为媒体行业的技术人，既是这场变革的见证者，也是参与者。

在媒体融合向纵深发展时，为把握新一轮高质量发展机遇，需要进一步深入研究如何推动技术与内容融合，更好发挥技术工作价值。

1.技术与内容融合助力媒体融合发展2019年1月25日，中共中央政治局就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习。

[1]习近平总书记指出，“媒体智能化进入快速发展阶段”“探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭‘算法’，全面提高舆论引导能力”。

近年来，新华社高度重视技术工作，按照社党组的部署，技术局着力推动以人工智能、大数据等新技术为核心的新一代技术体系建设工作。

从2016年开始通过实施“新华全媒工程”实现新华社全媒体新闻采编流程数字化，实现从信息化到数字化的转型。

从2017年年底开始通过“新华智媒工程”开启新闻生产的智能化建设，以智慧中台驱动模式，将智能化服务覆盖了融媒体稿件生产的每一个环节，实现了新华社技术体系从数字化到智能化的转型。

尤其在习近平总书记“1·25”讲话后，新华社人工智能应用研发走上了快车道。

截至目前，围绕新闻生产流程，技术局已经研发了智能语音类、视频分析类、图像识别类、自然语言处理等8大类80余项智能化工具与服务，构建了面向采编业务的智慧中台，服务全社各部门，2021年对外提供服务超过3000万次。

技术为新闻采编业务提质增效持续提供助力。

应该说，这些成果的取得，离不开积极推动技术与内容融合。

其中，有两个方面的经验值得总结。

1.1 衡量技术与业务融合的效果标准在于新技术在新闻场景的落地技术与业务融合要以新技术赋能新闻业务为目标，也就是以实现新技术的新闻场景落地作为衡量这项工作完成好坏的标准。

在实际工作中，重点将人工智能等新技术嵌入融媒体稿件生产的选题策划、调度采集、编辑加工、分发供稿、传播分析、业务管理等流程环节。

人工智能AI城市数据大脑平台建设方案该项目的建设主要包括：数据大脑平台、“互联网+政务服务”一体化服务平台、“我的XX”—移动综合服务平台、智慧党建、智慧医疗、智慧医保、智慧文旅；力求通过中台服务及智慧应用场景，全面提升包括便民惠民、服务触达、数据服务、联合监管、决策指挥、政务治理、共治共管以及产业服务等城市能力；最终形成具备多维敏捷感知、海量数据共享、全局实时洞察、持续迭代进化的城市智能中枢，为XX市新型智慧城市发展提供智慧支撑。

本期项目建设内容：主要包括数据大脑平台的应用中台、数据中台、AI 中台、中台云服务管理平台、中台安全管理平台、中台运维管理平台、数据治理服务体系和应用推广服务体系，以及“互联网+政务服务”一体化服务平台、我的XX-城市移动综合服务平台、智慧党建、智慧医疗、智慧医保和智慧文旅。

1）、基础云平台专注实现多云的管理和调度，对网络、存储、计算统一管理，以服务的方式实现对上层调用的无感知，本层将实现基础资源的统一资源调度、统一资源适配、统一用量评估、统一安全保障、统一运维保障、统一服务发布、统一自助服务；2）、数据大脑平台的中台以贴合应用、共性聚合、快速服务、开放包容的方式支撑智慧应用建设。

其中应用中台建设关注系统的融合、整合服务能力，持续完善业务应用支撑服务体系；数据中台以数据需求为切入点，数据资源目录为抓手，数据治理为管控，通过数据运营的方式形成面向应用协调、数据共享和大数据分析等场景的数据服务，提升数据应用价值；人工智能（AI）中台专注人工智能支撑服务建设，提供基于人脸识别、图像识别、语音识别、语义理解等原子能力，依托面向应用需求的能力编排，形成场景式的服务能力。

3）、“互联网+政务服务”一体化服务平台项目建设是整合现有相关系统建设市、县、乡镇、村全面覆盖的四级线上、线下一体化平台，实现全市“一网通办”、“全城通办”，提升政务服务效率。

4）、我的XX-城市移动综合服务平台项目通过建设多终端统一管理平台实现政务服务和民生服务的入口和出口统一，实现XX市民“一屏智享生活”。

AI中台——智能聊天机器人平台中台——智能聊天机器人平台的崛起随着技术的不断发展，中台正在成为企业迈向智能化的重要驱动力。

中台是一种集成的智能服务平台，为各种智能设备和机器人提供底层技术支持，使其能够实现语音识别、图像处理、自然语言处理等功能。

本文将深入探讨中台的概念、发展历程、应用场景以及与传统机器人平台的比较，并预测未来发展趋势和前景。

一、AI中台的概念和发展历程AI中台是一种集成的智能服务平台，为企业提供全面的技术支持，使其能够快速开发各种智能应用和机器人。

AI中台不仅可以提高企业的研发效率，还可以降低成本，优化用户体验。

近年来，随着人工智能技术的迅速发展，AI中台在企业中的应用越来越广泛。

二、AI中台的应用场景AI中台的应用场景非常广泛，包括智能客服、智能家居、智能医疗等领域。

以智能客服为例，AI中台可以为各种类型的智能设备提供底层技术支持，使其能够实现自动回复、智能推荐、语音交互等功能，提高用户体验和服务效率。

在智能家居领域，AI中台可以实现智能控制、语音交互、场景联动等功能，为用户带来更加便捷的生活体验。

在智能医疗领域，AI中台可以为医疗设备提供底层技术支持，使其能够实现医学影像分析、疾病预测、健康管理等功能，提高医疗水平和效率。

三、AI中台与传统机器人平台的比较AI中台相比传统机器人平台具有以下优势和挑战：优势：1、更强的灵活性和可扩展性：AI中台采用开放式架构，可以灵活地扩展新功能和机器人应用。

2、更低的成本和更高的效率：AI中台可以降低企业的研发成本，提高研发效率，同时优化用户体验。

3、更好的兼容性和集成性：AI中台可以与各种类型的智能设备和机器人进行无缝集成，实现数据共享和功能交互。

挑战：1、技术门槛较高：AI中台的构建需要具备先进的人工智能技术和丰富的开发经验，技术门槛较高。

2、数据隐私和安全问题：AI中台需要处理大量的敏感数据，如何保障数据隐私和安全是一个重要问题。

3、法律法规和道德规范：AI中台的应用需要遵守相关的法律法规和道德规范，确保技术的合法性和合理性。

人工智能项目的落地实施方案一、项目背景近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的蓬勃发展极大的改变了许多行业。

针对企业的业务流程优化、数据分析与预测、客户服务等方面的需求，引入人工智能项目可助力企业提升效率和竞争力。

因此，本文将提出一个具体的人工智能项目落地实施方案，以帮助企业顺利引入人工智能技术并实现预期效果。

二、目标与价值本项目旨在提升企业业务流程效率、改善数据分析决策能力和优化客户服务，以实现以下目标：1. 提高业务流程效率：通过引入人工智能技术，对企业的业务流程进行优化与自动化，减少人工操作，提高工作效率和质量。

2. 加强数据分析与预测能力：利用人工智能技术对企业海量数据进行挖掘与分析，提供准确的数据预测和决策依据。

3. 提升客户服务体验：通过人工智能智能客服系统等解决方案，提升客户服务效率和质量，增强客户满意度。

三、实施步骤1. 确定核心需求：与企业相关部门沟通，明确核心需求，确定人工智能项目的应用场景和目标。

2. 数据准备与整理：完成对企业现有数据的梳理与清洗，确保数据质量和可用性。

3. 算法模型开发与训练：基于企业需求，选择适合的人工智能算法，并利用现有数据进行模型的训练与优化。

4. 系统集成与部署：将开发好的人工智能模型与现有系统进行集成，确保系统的正常运行和稳定性。

5. 测试与优化：对已部署的人工智能系统进行全面测试，收集用户反馈，及时修正和优化系统功能和性能。

6. 用户培训与推广：针对系统的最终用户，开展培训与推广活动，确保用户对系统的正确使用和了解。

7. 迭代升级与维护：根据项目运行效果和用户反馈，持续优化系统功能，满足企业不断变化的需求。

四、风险与挑战1. 技术风险：人工智能技术具有一定复杂性和风险性，可能面临算法模型选择不准确、数据缺失和质量问题等技术挑战。

2. 组织风险：人工智能项目需要涉及多个部门的协同工作，组织上可能出现沟通不畅、合作困难等问题。

人工智能项目落地实施工作计划一、引言随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已逐渐渗透到各个领域，为人类带来了前所未有的便利。

作为一名初中生，我深感AI技术的魅力，并对其在项目落地实施方面的工作计划产生了浓厚兴趣。

本文将结合我自身认知，探讨AI项目从规划到落地的全流程，以期为相关人员提供一定的参考价值。

二、AI项目策划与目标设定在AI项目落地实施前，策划与目标设定至关重要。

首先，要明确项目的目的和意义，确保AI技术的应用符合实际需求。

其次，根据项目需求，进行充分的调研与分析，明确项目的目标、范围、资源投入及预期成果。

此外，还需制定项目实施的时间表和里程碑计划，以确保项目按期推进。

三、AI技术选型与平台搭建在项目策划阶段之后，需要进行AI技术选型与平台搭建。

针对项目的具体需求，选择合适的AI算法和工具，如机器学习、深度学习等。

同时，根据项目规模和数据量，搭建合适的计算平台和存储系统，以确保数据处理的效率和准确性。

此外，还需考虑平台的可扩展性和易用性，以满足未来业务增长的需求。

四、数据收集与处理AI项目的核心在于数据。

因此，数据收集与处理是实施过程中的关键环节。

首先，要明确数据收集的范围和标准，确保数据的准确性和完整性。

其次，对收集到的数据进行预处理，包括清洗、去重、标注等操作，以提高数据的质量和可用性。

此外，还需根据项目需求进行数据挖掘和特征提取，为后续的模型训练提供支持。

五、模型训练与优化在数据准备就绪后，进入模型训练与优化阶段。

首先，选择合适的模型进行训练，并根据实际效果进行调整和优化。

同时，关注模型的泛化能力，确保其在未知数据上也能表现良好。

此外，通过交叉验证等技术手段对模型进行评估和调优，以提高其准确性和稳定性。

在模型训练过程中，还需注意数据的隐私和安全问题，确保数据的使用合法合规。

六、系统集成与部署在模型训练完成后，需要进行系统集成与部署工作。

首先，将训练好的模型集成到实际应用系统中，确保其能够正常运行并提供服务。

导语近年来，为贯彻落实《国务院办公厅关于印发“互联网+政务服务”技术体系建设指南的通知》，各省市区以促进简政放权、放管结合、优化服务改革措施落地为目标，陆续规划建设整体联动、部门协同、省级统筹、一网办理的省级政务云平台，以实现政务服务的标准化、便捷化、平台化、协同化，从而显著优化政务服务流程，显著提升政务服务效率和群众办事满意度。

为了提高省级政务云平台的智慧能力，各省都在大力推广人工智能（AI） 等技术在政务服务领域的应用，重点围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，针对行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题，以及公共安全领域的智能化监测预警与控制，加快人工智能的创新应用，为推动政府政务建设和治理能力现代化提供强有力支撑。

[1-2]1.政务云平台中智慧AI中台建设的必要性近几年，各省大力投入电子政务建设，尤其针对行政审批和政务服务，规划并构建大量的应用系统，也产生了大量分散的数据信息。

建设省级政务云平台就是为了把传统烟囱式的系统和数据进行整合，对业务流程再造，完成互联互通，实现政务服务数据资源有效汇聚、充分共享、社会共用。

智慧AI中台是政务云平台的重要组成部分，提供覆盖计算机视觉、智能语音、自然语言处理、知识图谱等基础技术方向在内的AI通用能力，以及面向政务服务应用的全场景化的AI技术服务。

在政务云平台中建设智慧AI中台，对实现数据、业务、技术等的有效融合与创新应用非常必要。

[1-2]在数据层面，可以解决每个系统之间的数据壁垒，汇聚各个系统的数据，利用大数据分析技术对其进行筛选、分类等处理，最终实现多维度数据资产，再服务于各行业。

在业务层面，通过将各个业务系统的类似功能和模块进行排重合并，建立共享业务工具，使各个业务用户更加便捷地调用业务模块，实现智能化办公的目标，从而提升业务响应速度。

在技术层面，多业务模块的技术合并，节省了成本投入，且对技术路线迭代提供了更高效的渠道，使整个平台的技术架构、工具更具开放性。

人工智能如何落地于实际应用近年来，人工智能的发展呈现出了前所未有的速度和规模，越来越多的人类活动和生产环节都得到了智能化的改进和提升，这标志着我们正处于一个AI技术大规模渗透和融合的时代。

然而，尽管业界经常充满着关于机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术的概念和案例，关于人工智能落地的实际落实情况却很少有人探讨。

那么，人工智能如何落地于实际应用呢？让我们一起加深探讨。

一、AI技术的基础：数据和算法从技术上来说，人工智能的落地离不开数据和算法。

数据是人工智能应用的基础，数据的质量和规模会直接影响人工智能系统的效果和性能，而算法则是实现人工智能技术的关键手段。

大数据时代的到来为AI技术的发展提供了基础，同时也让AI技术对数据的需求与关注度无限放大。

能够收集、处理和使用大量数据的企业或机构，才能掌握人工智能技术的核心，更好地找到应用场景和提高效益。

二、AI的应用场景大致可分为以下几类：（1）智能安防领域：利用人脸识别等技术，对监控视频进行实时监测和分析，提高安全防范能力，提高安防的便捷性和准确性。

（2）物联网领域：通过连接在云端的物联网设备，将物理世界与数字世界连接起来，实现供应链管理、智慧农业、智慧制造等多种应用。

（3）智慧城市领域：城市管理者可以依托人工智能技术，优化市政基础设施、公共交通、城市环境、社会安全等方面的管理，更好地提高城市质量。

（4）智慧医疗领域：利用人工智能技术，识别医学图像、模拟试验、辅助医学诊断和治疗等方面，能够更好地提高医疗服务的效果和自动化水平。

（5）金融领域：可以通过剖析金融数据，利用人工智能技术进行风险监控、投资经营、信用评估等各种领域。

三、人工智能落地的关键：行业应用到具体应用上述人工智能应用场景让我们切实感受到其实际价值所在。

人工智能真正的落地，在于如何将它用于具体行业应用当中，并在行业级别的技术应用中取得可用的结果。

这个过程首先需要关注什么样的算法适用于特定应用场景，并利用相关数据进行模型训练。