易道博識：某商業銀行賽博智能學習平臺項目建設

案例名稱

易道博識某商業銀行賽博智能學習平臺項目建設

案例簡介

易道博識通過“賽博智能學習平臺”為國內某商業銀打造一站式機器學習訓練平臺，為其提供OCR、圖像處理、結構化提取和NLP領域數據驅動模型應用的現場高效解決方案，銀行通過該平臺自主完成數據標注、模型訓練、推理、部署、應用全過程。銀行以此建設行內“智授權”業務授權模式，構筑“審核+風控+授權+學習”智能授權體系，該項目可極大降低人工復核授權工作量，并通過開展多維度的數據挖掘、整合、分析功能，揭示業務風險環節，為系統優化、流程完善提供量化支撐，實現全流程優化。

創新技術/模式應用

產品組成上，賽博智能學習平臺由管理中心、數據標注平臺、深度學習訓練平臺和深度學習推理平臺幾個子平臺組成，各子平臺依次承擔平臺管理、數據管理與標注、模型訓練和模型服務的功能，各個子平臺之間相互獨立又有效配合，形成一個有機整體，從而有效支撐數據驅動模型應用的整體功能。

賽博智能學習平臺架構

算法：預置多領域算法和第三方算法擴展

賽博智能學習平臺預置了圖像處理、OCR、結構化和NLP等多領域算法，同時通過模型定義，可擴展第三方算法，有效輔助客戶進行模型的快速訓練。

數據平臺：數據閉環、輔助標注、樣本自動擴充

賽博智能學習平臺打造了數據驅動模型應用的閉環。推理平臺支持對于自身所產生的生產數據根據不同的條件進行自動采集的功能，采集后的數據可以方便地導入標注平臺，形成數據集，并支持進一步的數據處理與標注。標注完成的數據集可以用于模型的訓練調優，從而得到性能更佳的模型，用于更新推理平臺生產模型，從而形成一個完整的數據閉環。

數據平臺內置exLabeler標注客戶端，提供強大專業的圖像處理、OCR、結構化和NLP任務標注功能。標注完成的數據集可以直接用于模型訓練，或進一步做后處理（如圖像處理、樣本擴充等），然后再用于模型訓練。同時，數據平臺還支持單人和團隊標注模式。利用預置OCR引擎，可自動完成文字位置和內容的標注；利用用戶已生成的結構化識別API，可完成文檔圖像結構化內容的標注，通過輔助標注功能，標注效率較人工可提升8倍以上。

數據平臺

訓練平臺：分布式和彈性訓練框架、訓練資源池管理

訓練平臺通過自身對于訓練資源池的集中管理與分配，以及與管理平臺的無縫對接，可以方便地實現訓練基礎設施的管理，從而減輕用戶的管理維護工作。

通過分布式訓練與多框架支持，訓練平臺可以最大化利用計算資源，加速模型訓練。同時，利用自動超參搜索等技術，訓練平臺可以自動搜索到最佳性能的模型。

訓練平臺

模型部署：可視化模型編排、模型和API灰度測試升級、API代碼補丁

通過可視化頁面操作，可將訓練生成的最優模型一鍵部署到推理平臺，實現模型的快速應用?？蓾M足多領域、多種模型識別流程的現場靈活定制工作。同時，通過灰度測試，確保模型和API升級功能和精度得到充分驗證，確保升級過程生產業務不中斷。

除此之外，賽博智能學習平臺還可以一鍵生成API應用。針對結構化提取API結果，通過現場定制和應用代碼補丁進行優化，成功解決深度學習模型“最后一公里”問題。

基于此，通過賽博智能學習平臺，全面滿足客戶業務端信息處理、OCR識別、結果解析需求，同時滿足系統端數據管理、模型訓練、模型服務、服務管控需求。有效實現“審核+風控+授權+學習”的智能授權模型，以期實現要素審核智能化、風險防控全面化、授權業務高效化、業務流程簡約化、機器學習自動化，提升行內智慧運營管理水平，有效提升“智授權”場景下的復核授權效率。

項目效果評估

柜面業務作為行內主要業務受理接觸點，復核授權環節是行內柜面業務辦理流程中不可或缺的環節，現階段存在操作效率低下、風險高、業務風險把控不到位、人力資源浪費、業務流程復雜等弊端，影響客戶體驗。

通過引入“賽博智能學習平臺”后，基于該技術平臺，以“智能復核”為先行場景，建設“智授權”業務授權模式，通過行內長期留存的電子會計憑證構建符合“智授權”的通用圖像文字識別模型，運用OCR、機器學習、深度學習等技術，打造智能、高效的業務授權體系，構筑“審核+風控+授權+學習”智能授權體系。以此實現審核智能化、風險防控全面化、授權業務高效化、業務流程簡約化、機器學習自動化，從而提升了行內智慧運營管理水平。

智能授權功能上線，可降低七成以上人工復核授權工作量，整體復核授權效率平均提升56%，徹底告別“低價值流程”。按2020年的情況推算，授權人員規?？蓽p少近500人天。

將數據核對、簡單決策直接交由人工智能進行處理，并通過開展多維度的數據挖掘、整合、分析功能，揭示業務風險環節，為系統優化、流程完善提供量化支撐，實現全流程優化。同時，行內后續的業務場景優化也能復用“智能授權”改造的模式進行調整和優化，從而優化行內的相應流程。

項目牽頭人

康鐵鋼 CTO

項目團隊成員

康鐵鋼、徐陽、曹羽、王立剛、楊毅、高昭

責任編輯：方杰