交通銀行が人工知能+金融のイノベーションを加速するためにInspur AIStationを採用

近い将来、人工知能が銀行業務のやり方を変える可能性があるとすれば、Inspur AIStation は人工知能の研究開発と生産を簡素化することで、人工知能 + 金融の統合と革新を加速させています。交通銀行太平洋クレジットカードセンターは、Inspur AIStation の支援により、コンピューティング リソースの使用率が低いという問題を効果的に解決しました。コンピューティング クラスター全体の利用率は 30% 以上向上し、運用保守担当者の作業効率は 50% 向上し、モデルの反復とオンライン速度が大幅に加速しました。

「お金を引き出すにはどうすればいいですか？」 「2万元以下の引き出しはATMで可能です。」 「焦角さん、50万元を預けたいのですが。」 「金持ちさん、私はあなたの友達になりたいです。」 「ジャオジャオさん、お客様を訪問に連れて行ってもいいですか？」 「世界はこんなに広いんだ、見てみたい！でも外に出たら電波がない！」…これは交通銀行の知能ロボット「ジャオジャオ」と一般人との会話です。プロフェッショナルなものから、かわいらしいもの、あるいはユーモラスなものまで、これらの会話は交通銀行の顧客に斬新でインテリジェントな体験を提供するだけでなく、機械と人間が協力して新しい働き方を生み出す未来の姿を描き出します。

交通銀行が人工知能＋金融を革新

実際、これは交通銀行の人工知能 + 金融統合イノベーションのほんの一部にすぎません。交通銀行は近年、人工知能と銀行業務の応用点を積極的に模索し、顧客体験を中核に据え、インテリジェント知覚、インテリジェント認知、インテリジェント意思決定などの人工知能技術を活用し、顧客プロファイリング、需要マイニング、精密マーケティング、サービス品質検査、スマート投資コンサルティングなどの応用に重点を置いています。顧客にカスタマイズされたインテリジェントな管理金融サービスを提供し、オムニチャネルの観点から銀行サービスと業務プロセスのインテリジェントな変革を推進します。

例えば、交通銀行が開始したインテリジェント金融コンサルティングサービス「Ward Financial Advisor」は、ビッグデータや人工知能などのテクノロジーを駆使して、定量的な金融リテラシー評価システムとインテリジェントな商品推奨システムを構築しています。自然言語処理技術と伝統的な銀行業務の統合も、交通銀行が模索している方向性の 1 つです。このテクノロジーは、銀行が収集した大量のテキストおよび音声データを最大限に活用して、貴重な情報を抽出し、洞察を得て、手作業を簡素化することができます。インテリジェントな顧客サービス システムは、典型的なアプリケーション シナリオです。一方、インテリジェントなカスタマー サービスは、何万人もの顧客サービス アプリケーションを同時に処理できるため、顧客の待ち時間が短縮され、より優れた顧客体験が実現します。一方、インテリジェントなカスタマー サービスは、手動のカスタマー サービスに代わって簡単な質問に答えることもできます。これにより、手動のカスタマー サービスが複雑なサービス ニーズに集中し、サービスの効率が向上します。さらに、インテリジェントカスタマーサービスは、ビッグデータ技術の応用を通じて、カスタマーサービスの問題データ、経験データ、提案データをマイニングして分析し、あらゆる側面から顧客のニーズを理解し、ユーザーのポートレートを完成させ、精密マーケティングのためのデータサポートを提供することもできます。

コンピューティングリソースの活用はAI開発にとって重要

前述のように、交通銀行のAI +金融の探求は多岐にわたり、コンピュータービジョン、物体検出、言語対話、音声認識の分野で多数の研究プロジェクトを実施してきました。リスクを防止し、ビジネスのセキュリティを確保するために、これらのプロジェクトでは多くの開発と継続的な試行錯誤を経る必要があります。したがって、多くの人工知能モデルは、精度とセキュリティの面でビジネスパイロットの要件を満たすまでに、繰り返し調整と最適化が行われ、数十または数百のトレーニングセッションを受ける必要があります。

交通銀行では、開発プロジェクトの数が多く、精度とセキュリティに対する要件が高いため、コンピューティング リソースの消費が急増し、リソースの混雑やトレーニング キューが頻繁に発生します。 AIサーバーの数を急速に増やし、コンピューティングリソースの総量を向上させることは、実現可能な解決策です。ただし、クラスター サイズを拡張すると、追加のリソースを配置するための労力も増加し、管理の複雑さが大幅に増加します。したがって、コンピューティング リソースの潜在能力を最大限に活用し、リソースの使用率を向上させることが、間違いなくより効果的なソリューションとなります。

Inspur AIStationは人工知能+金融のイノベーションを加速します

AIStation は、AI エンタープライズ トレーニングおよび推論シナリオ向けに Inspur が開発した効率的な AI リソース プラットフォームです。コンテナ化された展開、ビジュアル開発、集中管理などを実現し、ユーザーに極めて高性能な AI コンピューティング リソースを提供し、効率的なコンピューティング パワーのサポート、正確なリソース管理とスケジューリング、アジャイルなデータ統合と加速、プロセスベースの AI シナリオとビジネス統合を実現し、開発環境、コンピューティング リソース、データ リソースを効果的に接続し、開発効率を向上させます。

数百人規模の人工知能開発チームを擁する交通銀行太平洋クレジットカードセンターは、Inspur AIStation の支援を受けて、コンピューティング リソースの利用率が低いという問題を効果的に解決しました。コンピューティング クラスター全体の利用率は 30% 以上向上し、運用保守担当者の作業効率は 50% 向上し、モデルの反復とオンライン速度が大幅に加速しました。

Inspur AIStation は、人工知能コンピューティング リソースのプール管理を実現します。革新的な GPU 多次元きめ細かな割り当て戦略により、複数の人が同時に 1 つの GPU を使用でき、アイドル時間をトレーニング タスクに最大限活用して、コンピューティング リソースのパフォーマンスを最大化し、開発プロセス中のジョブのキューイングとリソースの混雑を効果的に緩和できます。タスクが完了すると、コンピューティング リソースは長期間の占有を回避するためにリソース プールを自動的に解放します。

同時に、AIStation はさまざまなリソース スケジューリング戦略を提供できます。運用および保守担当者は、銀行のさまざまなビジネス グループと開発ユーザーに応じてリソースの割り当てと優先順位を設定できるため、手動による割り当てとリソース調整の作業が削減されます。ビジュアルインターフェースのリソース管理機能は、GPUやCPUなどのコンピューティングリソースの使用状況とリソースパフォーマンス、ハードウェアパフォーマンス、カードドロップ例外リマインダーをリアルタイムで監視し、全体的なGPU使用状況を表示するインターフェースを提供するため、運用保守担当者の作業負荷が大幅に軽減され、運用保守がよりシンプルで効率的になります。

さらに、開発者は AIStation プラットフォームを使用して、インターフェース ベースの方法で並列開発タスクを迅速に送信し、タスクのホスティングを数秒で完了できます。 AIStation に組み込まれた監視ツールにより、開発者はトレーニング タスクのプロセス、リソースの使用状況、アルゴリズムの状態をリアルタイムで確認し、視覚化によってアルゴリズムのボトルネックやバグをすばやく特定し、モデル パラメータをより具体的に調整し、トレーニング タスクの複数送信をサポートできるため、アルゴリズムの反復回数を大幅に高速化し、生産効率を向上させることができます。

AIStation は、AI コンピューティング リソース、トレーニング データ リソース、AI 開発ツールを包括的に統合し、AI 開発のための極めて高性能なコンピューティング サポートを提供し、俊敏で効率的な統合 AI 開発プラットフォームを構築します。現在、AIStationは、Baidu、4th Paradigm、Intel、NVIDIA、VMwareなど数十社のAIフレームワーク、モデル、ツールコンポーネントを集約しており、インターネット、通信、金融、運輸、製造、医療などの業界の人工知能ビジネスシナリオで広く利用されており、生態学的に豊かな人工知能リソースプラットフォームとなっています。