在当今数字化时代的浪潮下，人工智能（AI）技术的蓬勃发展正为各行业带来前所未有的变革与创新契机。尤其是在金融领域，AI 模型的广泛应用已然成为提升竞争力、优化业务流程以及实现智能化转型的关键驱动力。然而，企业在积极拥抱 AI 的进程中并非一路坦途，而是面临着诸多挑战与痛点。 金融企业作为 AI 应用的先行者，在营销、风控等领域已取得显著成效。头部金融机构通过运用大量智能模型，实现了业务凭证要素的智能识别、风险预警的精准性提升以及多模态生物识别应用场景的广泛覆盖。这些成功案例充分彰显了 AI 技术在金融业务中的巨大潜力。 然而，AI 模型的应用之路亦充满荆棘。 硬件资源供不应求 AI 计算资源需求的爆发式增长使得 GPU 等硬件资源供不应求，企业建设 AI 能力的成本居高不下。如何高效地利用有限资源，成为众多企业亟待解决的难题。 智能化响应速度要求高 随着科技的迅猛发展和市场竞争的日趋激烈，业务层面对智能化响应速度的要求不断提升。企业迫切期望借助人工智能快速响应市场变化，提升业务效率，但现实中，AI 系统的响应速度往往难以满足这一日益增长的需求，给企业运营带来极大挑战。 AI 算法开发流程冗长 专业人才依赖程度大 AI 算法开发流程冗长、门槛较高，对专业算法人才的依赖程度较大，这对于许多企业而言是一道难以逾越的障碍。同时，模型上线后的性能稳定性亦可能影响业务效果，尤其对于金融企业而言，一个百分点的下降可能引发巨大的业务损失。最后，AI 模型资产孤岛化问题严重，各个部门之间的模型无法实现统一复用，导致资源浪费和效率低下。
为有效应对上述问题，企业亟需加快AI平台的升级，构建金融智能业务新引擎。企业智能化整体转型的核心抓手在于企业AI中台，通过中台可加速AI技术的构建，实现AI能力的升级迭代，并逐步实现企业AI能力的内化。 源启·行业 AI 平台： 赋能企业智能化转型的利器 源启·行业 AI 平台面向千行百业的场景，通过提供 AI 模型开发、训练、部署和应用的一体化能力，为企业智能化提供了坚实的载体和强大的引擎。该平台是银行机构 AI 能力的集中化生产和运营平台，助力开发人员进行规模化模型开发，帮助总部实现对模型和资源的统一管理与维护。概括而言，其核心要点包括：管好算力、建好模型、用好模型。
该平台具备三大核心能力：
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普惠化的 AI 开发能力：包括数据标注的自动化、模型开发的自动化以及丰富的开发辅助手段。中电金信沉淀了金融细分场景的算法模板，使平台更适用于垂直领域的金融场景。
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AI 模型服务编排能力：面对千变万化的银行业务，能够实现多样场景中 AI 技术的快速获取，支撑场景应用的快速开发。
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模型性能监控：能够实时进行模型更新和维护，保障安全的 AI 服务。
源启·行业 AI 平台已在 30 多家金融机构及 5 家非金融机构中广泛上线应用，成功助力客户开发并上线了 500 余个 AI 模型和应用。未来，中电金信将继续强化行业 AI 能力，赋能金融业运营模式及业务创新发展。 总之，加快企业 AI 平台升级，构建金融智能业务新引擎，是企业实现智能化转型和可持续发展的必然选择。 通过引入先进的 AI 技术和平台，企业能够提升业务效率、降低成本、增强竞争力，实现数字化时代的跨越式发展。在这一过程中，企业应充分认识到 AI 技术的重要性和挑战，加强人才培养和技术创新，不断优化和完善 AI 平台，以适应不断变化的市场需求和业务环境。 标签：AI,模型,平台,金信,人工智能,引擎,企业,源启 From： https://www.cnblogs.com/zhongdianjinxin/p/18286271