2019 IBM Corporation 2019 IBM Corporation陈宇 翔IBM 银行业 资深架构师金融行业 AI 应用场景及业务价值 2019 IBM Corporation金融行业 AI应用场景 2019 IBM Corporation参考案例 – 期货指数预测（时序数列处理） 业务需求–前 1000分钟交易记录分钟级数据作为输入预测未来 10分钟和 60分钟的期货指数涨跌（二分类，四分类）–作为金融监管部门，希望可以对涨跌趋势以及暴涨暴跌进行预测 解决方案价值–最终通过过去 60分钟的分钟级交易数据作为输入，对未来 10分钟的涨跌预测准确率超过 84，未来 60分钟涨跌准确率超过 78–在提高置信率的情况下，预测准确率可以超过 95–同一模型（不经过任何额外调优工作）可以适用于螺纹钢，铜及棉花等其他期货涨跌的预测4 2019 IBM Corporation参考案例 – 业务工单监管 业务需求–客户有大量的工单图片和文本。这些工单目前没有很好的分类，要靠人工阅读然后对工单报告的信息给出正确的制导–客户计划采用深度学习的方法，对工单先进行无监督分类。在分类结果上，根据分类结果设计相应的解决策略。在未来，可以把这些解决策略用决策树或者类似方法实现从而对实时上报的工单进行自动化处理 解决方案价值–集成的分词模型快速处理用户的文本转为可训练的向量文件–迁移学习模型快速提取图片特征并转为可训练的向量文件–超参搜索帮助寻找合理的聚类数量–无监督聚类之后，针对每一类的具体问题选取知识库中对应的解决方案进行反馈图片图片图片 ConvolutionFeature MapsFeature MapsConvolutionFlattenClustering文本文本文本 LSTMWord VectorKZYK-YK1 2019 IBM Corporation参考案例 – 精准营销 VIP客户流失预测 业务需求–北方某银行信用卡部门流失预测分析–流失定义为客户 主动销卡 /客户半年内 无消费现金流 解决方案价值–总数据量 17,241位 VIP客户，其中实际流失率为近 10。源数据包括银行内部自有数据，和外部电信运营商数据。–使用 GBDT和深度神经网络两种算法分别建立模型，帮助客户 流失评分定期监控预测 VIP客户流失概率，并且列出流失概率较高的客户名单 提取流失客户的特征给出对模型价值最大的 topN特征变量，和业务部门一起结合业务分析具体的客户流失原因 流失规则集量化描述什么情况下客户会流失 2019 IBM Corporation参考案例 – 银行 ATM故障预测 业务需求–利用与 ATM故障有相关性的历史数据，预测未来一段时间内 ATM故障（某台 ATM会不会 down机，并预测出出问题的组件） 解决方案价值–物联网 大数据 AI– ATM硬件故障有自己的设备代码通过内网传回银行，数据分析师通过 ATM传感器或各组件的事件信息、 ATM历史交易数据的用量信息、 ATM可用性信息、 ATM配置信息等数据，通过 XGboost等机器学习集成算法，来预测未来一段时间内某台 ATM的故障发生可能性 2019 IBM Corporation参考案例 – 机房巡检 业务需求–利用 AI 机器人技术，实现自动机房巡检 解决方案价值–物联网 AI 机器人–大大降低人员巡检工作强度 2019 IBM Corporation参考案例 – 机房巡检 2019 IBM Corporation参考案例 – 机房巡检 2019 IBM Corporation参考案例 – 机房巡检 2019 IBM Corporation参考案例 – 机房巡检识别结果是C4013302C4013303 2019 IBM Corporation参考案例 – 智能运维（ AIOPS） 业务需求–针对复杂 IT系统运维，速度至关重要 在问题发生后更快发现问题 在工单到来前提早处理问题 在 SLA失败前预先解决问题–运维人员关注的 3个 W What is happening 异常监测 What is the root cause 根因分析 What is coming to happen 失败预警 解决方案价值–预测故障 故障预警及预处理 性能指标异常提前感知–发现异常 系统行为规律发现与总结 历史异常规律挖掘–查找问题 海量数据中集中索引多 方面信息 跨域故障定位和分析–分析性能 基于性能基线实现阀值优化 系统变更后性能影响分析–优化策略 运维流程与性能优化 资源配置优化 建设内容1. 统一日志处理平台2. 统一日志事件仪表盘3. 日志关连4. 交易跟踪5. 客服支持与问题跟踪分析6. 日志异常分析覆盖盲点，提前预警7. 系统与进程异常监控 2019 IBM Corporation参考案例 – API Open BankingDistribution Integration早期 例支付功能 例掌上生活 App近年 例 同业理财 例摩羯智投、 建行租房 业务需求–交叉式销售–场景式销售 解决方案价值–帮助银行打造生态圈–增加客户粘性–创造新的业务品种 2019 IBM Corporation参考案例 – 自动阅读法院公告 业务需求–自动扫描法院公告及案卷 起诉书、开庭传票、裁决文书、公示催告、破产文书、执行文书、司法鉴定书、仲裁文书、拍卖公告、清算公告、行政处罚通知书、版权公告、公益诉讼 解决方案价值–及时发现贷款人可能出现的还款风险–类似地，可以自动阅读 工商 企业变更、 税务 欠税公告、企业 征信 评级变更 2019 IBM Corporation参考案例 – 自动阅读企业年报 业务需求–输入企业财报、年报（各类 pdf 文档） 内容约束，格式自由–输出 Key-Value 已知 Key，要从上下文中找到 Value 解决方案价值–机器自动阅读，降低人员工作强度 字段名 Key 字段值类型 Type–发行人 机构–主承销商 机构–联席主承销商 机构–发行金额 金额–期限 **年–面值 金额–发行日 日期–起息日 日期 2019 IBM Corporation参考案例 – 自动阅读企业年报 机构 2019 IBM Corporation参考案例 – 自动阅读企业年报 日期 2019 IBM Corporation参考案例 – 自动阅读企业年报 金额 2019 IBM Corporation参考案例 – 自动阅读企业年报 期限 2019 IBM Corporation参考案例 – 人脸遮挡的自动识别 业务需求–金融类犯罪日益猖獗。银行业客户希望可以从各个环节提前预警可能的金融风险– ATM机取款时，通过摄像头判断取款人是否有面部遮挡行为，如果有则提请后台对档次交易做出特殊标记 解决方案价值–”Production Ready“的人工智能解决方案，帮助银行有效地对保证业务安全并提前提示可能的风险–可以通过集群有效处理大规模的并发摄像头视频数据–本解决方案解决了传统的模式识别无法解决的场景多样化的问题123基于的人脸遮挡识别系统 2019 IBM Corporation参考案例 – 票据分类与识别 业务需求–自动识别不同的票据并标识位置，便于后期 OCR抠图识别内容 解决方案价值–可直接将每张票据自动化识别并标识位置，与内容识别系统连接，实现全自动化识别 2019 IBM Corporation参考案例 – 票据分类正样本 负样本汇票 其它票据支票请识别以下是哪一类票据 2019 IBM Corporation参考案例 – 票据识别 2019 IBM Corporation参考案例 – 银行视频识别 2019 IBM Corporation参考案例 – 图计算 2019 IBM Corporation参考案例 – 图计算 资金流入与流出分析探查 （路径） 钱都去哪儿了 银行账户交易分析（行为模式、行为轨迹） 用户都在干什么 寻找高价值客户（类似推荐） 循环依赖（反欺诈、反洗钱） 2019 IBM Corporation参考案例 – 知识图谱 2019 IBM Corporation参考案例 – 知识图谱（ CAAIKB） 2019 IBM CorporationJourney to AI IBM Offering Map 9 in 41. AI Strategy - GBS2. AI Garage - GBS3. AI Architecture Design - GBS4. AI Security and Compliance - Cloud Cognitive8. AI Operation - GBS/GTS/Cloud Cognitive/ Lab9. AI Security Management - Cloud CognitiveAdvise41Approaches Stage J2AI 5. Data Collection and Preparation for AI - GBS/Cloud Cognitive/ Lab 26. Build for AI Plat - GBS/Cloud Cognitive/ Lab7. Build for AI Application - GBS/GTS/Cloud Cognitive/ Lab 3DesignBuildRun