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　　首先，在自动化层面，企业已在实际业务中运用AI技术，实现了单点业务或者部分的自动化，不过自动化智能程度有待改善，限制了更高价值释放。例如在发票录入的业务场景中，企业已能够利用OCR技术识别、抽取发票信息，不过后续信息录入的场景中，仍然依靠人工，缺乏相关技术手段实现全流程自动化的闭环。其次，在分析决策环节，智能化程度仍不够成熟，尤其面对海量非结构化数据，企业仍没有可靠的技术应对手段。最后，随着应用场景的增长，需要企业具备AI工程化开发的能力，而传统上企业采用“烟囱式”的AI建设思路，也即通过单点开发的方式部署AI应用。这种建设思路带来很大问题：AI应用开发速度跟不上变化，无法实现对业务的敏捷响应；同时，“烟囱式”开发造成极大的资源浪费，开发成本居高不下。

　　上图描述的将发票录入并发送客户的场景，利用AI和RPA技术实现全流程自动化的过程。如图显示，在开始环节，利用NLP、机器学习等AI技术对发票内容进行识别，提取相关内容；通过RPA技术对内容进行整理，形成格式化文档；RPA将AI系统与ERP系统进行自动对接，并登录ERP系统； 随后，RPA将发票号等信息录入系统，并与ERP系统中客户购买订单进行匹配，形成客户需要的发票；最后，通过RPA将发票通过邮件发送给客户。

　　升级后的信用卡APP，当用户搜索某个关键词时，每次点选和跳转具体内容，系统后台都能学习每个用户的操作数据，并且迅速“反应”，实现热词的智能排序。如用户输入“白金卡“关键字，下方会据此推荐”白金卡专区“和”白金卡“两个热点搜索词（”白金卡专区“排在前面）。当用户选择了”白金卡“时，系统会学习到”白金卡“是用户优先想要搜索的词，当用户下次再进行同样的搜索时，”白金卡专区“和”白金卡“两个热点搜索词会调整排名。

　　**数据接入。**利用OCR、NLP和机器学习等技术，自动化批量接入同源异构数据。**数据清洗。**基于机器学习、深度学习通过提取有效的数据质量评估指标，实现数据清洗自动化；利用机器学习、NLP技术建立重复识别匹配规则和匹配链接规则，对多个系统中的同一数据项进行匹配和合并。**数据模型管理。**利用知识图谱技术，采用语义网络架构中RDF模型表示数据，构建包含主体、属性和客体的知识图谱数据集，实现概念模型与计算机模型的融合。**元数据管理。**利用语音识别、CV、文本分析等技术实现企业元数据的业务词库的构建，成为提取各类有价值的非结构化元数据的资源池。**数据安全。**基于机器学习、NLP和文本聚类分类技术，对数据进行基于内容的实时精准分类分级，防止重要数据泄露。

　　首先，对该银行原有技术平台进行串联整合，以集中API化的方式在山景智能的底层数据服务平台进行统一的数据调用。一方面，所有资产发布必须与行内现行的基础数据标准和指标数据标准对标。基础数据资产的发布对接该银行现有数据仓库（Oracle， Teradata）或者大数据平台（CDH、TDH等）。另一方面，各类报表、AI、数据应用和数据API均基于发布后的数据资产进行封装或衍生。保证了数据可基于同一套标准进行管控，并且保证了数据入口和出口的统一。

　　具体而言，在数据资产化的环节，山景智能采用本体建模的方法，基于面向业务的语言构建数据资产，映射元数据，进而形成全行级的知识图谱。随后，以乐高积木的方式对数据资产进行拼装，数据资产的衍生通过配置实现，便于追溯，保证资产的可复用性。并以图形化对数据血缘进行展示，这样可以更好的反应数据资产或数据标准的系统分布。基于数据资产外放的指标库、标签库、API库，用户自定义形成的查询、分析、模型、报表构成了数据应用市场，最终实现场景赋能。

　　\1. 建立统一的数据资产，实现可复用：本次合作项目主要对接的是该银行的小微部和零售部，已经建立的指标库已能够满足这两个部门对数据使用的基本需求，日常所需的大部分报表都可通过数据中台实现自动获取。截至目前，该银行的数据中台利用数据资产基于需求自动生成的方法构建了近500个指标。2. 建设了数据中台后，该银行的业务部门、数字金融部以及科技部门的工作流得到了很好的改善。3. 科技开发人员不再需要用繁琐的代码实现业务需求，提升了交付速度。

　　开发平台层：主要负责数据处理、模型训练与发布。数据处理主要包括访问数据中台、数据库或其他数据存储系统的数据，并提供数据清洗、数据标注、数据分析和特征工程等能力；模型训练提供多种建模方式，如可视化拖拉拽建模、Notebook建模等。资产层：包括算法库&样本库，内置特征工程、机器学习、深度学习和NLP等AI算子和大量AutoML模块。企业可将算法封装称独立算子，可供直接调用。业务逻辑层：主要是指根据对业务需求的理解，提供可复用的建模方案模板、服务编排等能力。业务逻辑层能够将算法能力包装称AI组件。平台管理层：负责角色权限管理、账户管理、资源统一管理等功能。

　　考虑这一难点，在搭建监管措施辅助决策系统时，星环科技最终选用了Seq2Seq和专家规则的场景融合算法。星环科技提供的监管措施辅助决策系统结合历史措施调整情况和大量历史数据，建立监管参数目标值与市场运行情况的关系模型，深度分析并挖掘不同的监管措施目标值可能对市场产生的影响(交易量、持仓量变化等)。能够在政策措施出台前，评估某一政策对期货市场产生的影响，提供交易规则措施制定的辅助决策，使得政策更加审慎合理。

　　星汉天箭情报智能分析系统是星汉数智的两大拳头产品之一（星汉数智推出的另一拳头产品为招标雷达，为企业提供招投标信息的全网实时获取和深度关联分析功能），历时两年多完成产品研发，系统主要指标达到国际先进水平。2020年6月，经中国航天科技集团有限公司软件评测中心测评，星汉天箭情报智能分析系统在十亿级节点、千亿条边、100PB级有效数据的知识图谱上，全面具备情报挖掘和传播分析能力，在基于意图理解的智能搜索、基于种子特征的实体链接等方面，准确率超过95%。

　　近年来，中国航空业务量迅猛增长，以上海两个机场为例，2019年的总吞吐量就达到1.2亿人次。根据国际民航组织的预测，到2023年，中国将超越美国成为全球最大的航空运输市场，预计未来中国的航空业务量仍将继续迅猛增长。由于中国的空域资源比较有限，为了应对航空业务量的迅猛增长，原来相对粗放型的航空管制模式需向精细化、智能化转变，提升有限空域资源的利用率。在这样的背景下，航空气象数据体量也急剧扩张。据统计，2015年至2020年的5年间，中国航空气象数据总量从原来的6.5T增加到目前的63T，涨了近10倍。

　　而长期以来，航空气象行业领域就一直面临人才短缺的问题。气象人才的培养周期长，成本高。以一个成熟预报员的培养为例，完成从本科到研究生的学习需要7年时间，毕业上岗到能基本能胜任工作一般需要1年左右，到最后能够独当一面，起码再需要三年时间。在航空气象数据体量急剧扩张的情况下，原来基于人工和专家经验的航空气象预报和监测体系显然无法适应新情况，海量数据无法用人工进行处理，也对输出准确、质量过硬的气象预报和监测报告构成了极大挑战。

　　智能预报指导系统利用大数据的快速存储、处理和解析技术，实现了从数据归结、处理、分析、报文生成、报文发布发布、报文入库及情报交换全流程的智能化和自动化，可以实现高效辅助航空气象服务部门的专业技术人员高效发布报文。在上线前，基于丰富的数据源，智能预报指导系统完成了初期的算法模型训练，行成了具备航空气象知识库的专家系统。上线后的每一次使用和新数据的输入，都会对原有模型进行不间断地训练和完善，系统也因每一次的数据输入变得更加“聪明”。

　　眼控科技的AI对流临近天气预报系统采用经过优化的深度卷积计算模型（DeepRNN/YGNet），该模型可全面、准确反映对流天气系统发展过程中的旋转、生消、形态变化等非线性特征。应用这一模型的对流临近天气预报系统相比应用光流法的传统预报系统具备明显优势，可获得更长的有效预测时长，同时能够获得更高、更稳定的预报精度。与智能预报指导系统类似，AI对流临近天气预报系统在上线之前首先完成了初期的模型训练。数据源方面，华东空管局能够提供完整并且质量良好的多普勒气象雷达基数据，奠定了模型训练的根基。

　　AI对流临近天气预报系统运作流程如下：最前端是多源数据归结，将历史序列的雷达回波基数据进行全时归结，同时将包括眼控自研的智能天气现象成像仪和智能综合环境监测仪数据、闪电定位仪数据、卫星数据等数据输入进行辅助计算；数据归结完成后，输入应用尖端人工智能技术的AI计算模块，最终输出雷达回波形态预测数据（包括两种形式：组合反射率雷达回波预测以及分层CAPPI雷达回波预测），同时还可以输出包括对流初生诊断、强回波监测、定量降水、强风概率等数据反演结果。 最终再由航空气象专业人员完成天气发展趋势预测结论的输出。

　　Dr.Wise®胸部CT AI医学辅助诊断系统，该解决方案是基于胸部CT成像的多征象、多病种AI辅诊解决方案，包括肺结节、肺炎、其他肺部疾病征象、骨质病变和纵隔病变等AI辅诊模块，可实现肺部、胸膜、胸廓、纵隔等部位的全征象一站式自动分析及疾病诊疗全流程管理，具备定位检出、定量分析、定性分析、智能随访和结构化报告等功能，整个方案更加接近医生的日常工作模式，大幅提升诊疗流程的效率、准确性和标准化。结合深睿医疗Dr.Wise®胸部平片AI医学辅助诊断系统对于五大类30余种征象的检出诊断，可以为各种应用场景提供胸部疾病从筛查，诊断到随访的全周期解决方案。

　　数据过度采集，侵犯个人隐私权。模型训练需要用到数据，但有些数据是个人隐私，属于个人隐私的数据有可能被不当采集或者不当使用。例如，近期“戴头盔看房”的新闻报告引发广泛关注和讨论，人脸信息是否被过度采集引起热议。算法的不当使用，侵犯个人权益。例如，2019年，声噪一时的换脸应用“ZAO”因用户协议包含强行要求用户转移人脸数据权限不当收集用户数据而被监管部门约谈；互联网公司使用算法实现千人千面的定价，进行价格歧视等。