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【專訪】金融服務創新優秀案例之一 :人工智能構筑金融科技發展新引擎

2019年04月01日      來源:金科創新社      點擊次數:

2018年9月,北京農商銀行智能作業平臺成功上線,標志著該行在將人工智能深度學習技術與后臺服務體系融合的創新中取得了新進展,進一步提升作業智能化水平,優化處理效率,提升客戶體驗,增加風險管理能力。人工智能成為北京農商銀行金融科技發展的新引擎。

據項目負責人北京農商銀行軟件開發中心丁樹晶介紹,在應用服務體系建設和金融創新漸進的過程中,北京農商銀行初步完成了流程銀行建設,將前、中、后臺作業分離,達到提高效率、防范風險、加強業務監督的目的。在集約化的后臺作業模式下,隨著業務發展和體量的增長,后臺作業人員工作繁復性也在顯現并擴大。如何利用科技手段達到智能、自動化運營,建立滿足業務需求的模型,將人工智能技術應用到各作業流程中,成為北京農商銀行人工智能探索研究的重要方向。

深度學習和創新應用

在項目實施中,北京農商銀行首先引進、研究人工智能深度學習技術,根據相關圖像識別產品的成熟度和同業推進情況,確定基于CTPN(Connectionist Text Proposal Network )的思想,結合實際應用場景,對證件類圖像目標類型的定位問題進行改進,實現針對票據類型水平圖像的文本區域定位。

統計顯示,支票漢字的補錄量占支票總補量的47.7%,進賬單漢字補錄量占進賬單總補量的60.8%。由于支票和進賬單的補錄量占前后臺業務補錄量的92.1%,漢字補錄量占前后臺業務補錄量的63.7%,而前后臺業務占總補錄量82%,所以漢字補錄量占總補量的52%。因此,提高漢字識別效率,成為提升流程效率的關鍵,也是智能作業平臺的核心。

丁樹晶詳細介紹了北京農商銀行探索實踐的過程,在深度學習算法選擇、模型適配上,通過不同的模型進行學習和訓練,將不同模型識別出的結果進行比對,過濾出業務可信的數據。目前業務上是通過“二錄一較”機制來確定可信數據的,即OCR識別結果與人工一錄數據進行比對,一致為可信數據,不一致進行人工二錄,人工二錄與OCR識別結果和人工一錄數據分別比對,一致即為可信數據,都不一致再通過人工審核崗進行確認。

同時,通過人工智能“機器人”來參與人工流程。假設機器人1和機器2的識別率都能達到60%以上,則能選出至少36%的可信數據,在剩下64%的不可信數據里,可通過機器3與機器人1和機器2進行兩兩比對,有一致的可作為可信數據。根據實際業務要求和系統的處理能力以及可允許的處理時限,來安排機器人比對的輪次。

“在不考慮系統的處理能力、可允許的處理時限以及不同機器人訓練的復雜度的前提下,理論上,當比對的輪次趨近于無窮多次,正確率能趨近100%。實際上,只需要提高漢字識別率,同時用兩個機器人,就能大幅度減少人工補錄量,滿足現行業務要求。” 丁樹晶說。

搭建智能作業平臺

智能作業平臺的開發平臺分為界面交互層、業務應用層和服務通訊層,各類開發互不影響,可以支持多人多項目并行開發;使用C端交易實現復用,開發一次可以發布到各類設備使用。

智能作業平臺架構如圖1所示,采用松耦合架構,便于未來擴展和改造。整個體系在邏輯上分為接口層、應用層、服務層、人工智能算法層、存儲層。

圖1  智能作業平臺架構

接口層主要負責影像數據的受理,提供PC客戶端、移動端、批量影像數據的接入,支持客戶端控件接口、JAVA SDK接口、C# SDK接口、WebService、移動終端接口、批量處理接口等。

應用層屬于智能作業平臺的業務核心層,該層面對應北京農商銀行行內的業務人員,為其提供人工錄入、二錄一較、配置管理、統計分析等功能。

人工智能算法層屬于智能作業平臺的技術核心層。該層主要負責人工智能業務模型的部署,向外提供人臉識別、圖像識別、二維碼識別、通用識別等算法。支持各種符號(數字、字母、漢字等)、各種形式(機打、手寫、蓋章等)、各種載體(條型碼、二維碼等)、各種圖像類型(銀行票據、身份證、銀行卡等)的識別。

服務層主要負責封裝智能作業平臺影像處理的服務。提供影像識別、影像分割、影像調閱、影像存儲等功能。

存儲層主要負責提供智能作業平臺影像存儲的功能。

智能作業平臺和機器學習是一個不斷完善,循序漸進的過程。在平臺應用推廣上,北京農商銀行采取了“以應用代理論”的方式,完成一種技術就推廣一種技術。通過在實踐中找到應用系統的問題和痛點,對技術方案和應用方案進行檢驗,對業務推廣和管理模式進行驗證的模式,不斷完善和改進平臺性能,為后續全行推廣智能作業平臺發揮良好示范作用。(李慶莉 馮薇)

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