2024年度上市公司数字化转型最佳实践丨齐鲁银行：基于人工智能的金融服务中台

为进一步落实党中央、国务院关于发展新质生产力、打造数字经济新优势等决策部署，坚定实施数字化转型任务，推动数字经济发展，中国上市公司协会开展了上市公司数字化转型最佳实践案例征集活动，并从技术领先、场景创新、社会价值贡献、产业链建设四个维度遴选出了40个优秀、69个典型案例入选《上市公司数字化转型典型案例》，这些案例集中反映了上市公司在数字化转型过程中的实践、挑战与成功经验，为上市公司开展数字化转型提供参考和借鉴。

基于人工智能的金融服务中台（典型案例）

一、案例简述

项目立足于齐鲁银行数字化转型战略目标，构建了企业级智能化基础底座，实现对AI技术的统一管理、共享复用、编排创新、高效部署。平台通过对AI能力的接口服务化与统一编排管理，降低了AI 应用门槛，提升了AI 开发效率，有效应用于营销、风控、运营、客服等多领域智能化场景，提升数据与业务场景的智能化水平。引入智能问答大模型，通过人工智能技术赋能数智化办公，提升员工办公效能。

二、案例介绍

（一）业务模式

平台作为齐鲁银行智能化服务的基础设施，提供一套完整的人工智能模型应用全生命周期管理平台与服务体系，通过标准化的模型算法库、数据标注、模型训练、模型监控与服务降低人工智能的使用门槛，让人工智能技术具备更强的业务定制能力，实现业务、技术、数据的融合联动，在金融风险防控、精准营销、智能反欺诈、业务运营管理等方面取得丰硕成果。

（二）技术架构

平台整体技术架构采用四层能力架构设计，将主要业务功能集成在包含算力层、数据层、开发层、服务层等技术层次中：

图1：基于人工智能的金融服务中台应用架构

算力层：CPU服务器设备支持虚拟化平台统一管理，GPU服务器设备进行高可用方案设计。

数据层：主要解决中台各类数据的接入和汇聚，如视频、音频、图片、文本文件、数据库、数据接口等数据格式。提供数据处理能力及完整的管理功能。

开发层：开发层提供完整的AI模型开发训练环境，对于深度学习模型训练，开发层提供样本标注、自动标注、样本集管理、标注流程管理等样本处理功能，同时提供不同的学习训练框架的容器化调度，对于机器学习模型训练，开发层集成了包括数据处理、特征工程、机器学习、统计分析等多种算法，并提供可视化拖拽式建模环境，业务人员可通过拖拽和参数配置的方式完成营销模型等业务模型的训练和开发。

服务层：统一管理、调度、编排各种AI能力（各厂商），支持以可视化方式对AI能力进行串接编排，将不同的AI能力编排成业务流，并以业务流为单位输出API为业务系统服务。

图2：基于人工智能的金融服务中台系统技术架构（非结构化）

图3：基于人工智能的金融服务中台系统技术架构（结构化）

图4：图像识别训练

项目为全行各类系统提供一体化、标准化的人工智能服务能力。一是实现结构化数据和非结构化数据的汇聚、存储、治理和计算的人工智能数据管理。接入多元异构数据源，如业务数据库、视频流、图片、文本文件等数据源类型，实现对于AI场景数据的标准化和数据全生命周期管理。二是实现拖拽式深度学习与机器学习建模的人工智能能力建设。深度学习场景提供数据标注、训练、推理全功能，支持包括图片识别等固定场景的0代码模型训练。机器学习场景集成了包括数据处理、特征工程、机器学习及统计分析等算法组件，业务人员可拖拽式建模。三是实现AI能力的统一管理和人工智能服务编排。将多厂家AI能力的统一注册、统一上下线、统一权限管理。以可视化方式对AI能力进行串接编排，快速完成AI服务业务流，并以业务流为单位为业务系统服务。四是实现服务统一管理和训练算力控制的人工智能服务管控。平台统一管理多台CPU、GPU服务器设备的计算和训练资源。通过流量控制、令牌管理、安全策略、路由机制、负载均衡等手段对全行AI服务能力统一调度管理。

三、项目成效

企业价值

平台的建设为全行应用系统提供了全方位能力的 AI 应用能力支撑，提升了全行业务运营、风险防控、精准营销的智能化水平。

一是智能化业务运营，提升业务办理效率。人工智能赋能客服系统中外呼、质检、导航、坐席辅助功能，上线来呼叫总量超过60万，赋能语音质检，日处理语音数据6000余条；利用图像识别技术简化业务办理流程，日识别量2000余张，不断提升客户办理业务的体验感，增强客户的参与感和满足感。

二是智能异常交易预警，促进社会和谐。构建运营风险监测模型，去年预警运营风险共217万条，对2675个账户采取了限制措施，堵截涉电信诈骗案件6起，避免客户损失266万元，为运营监控、欺诈行为识别、异常交易预警提供了有力支持。

三是智能营销模型，精准服务客户。线上贷款产品营销模型每月推荐营销客户1000人，比随机营销客户转化率提升3倍；睡眠客户激活模型月推荐客户购买理财600余笔，购买金额达4800万。

四是智能信贷风险防控，重构信用风险评价。用算法模型重构线上贷款风险评估体系,将专家评分准入改为可量化的风险评分卡，将逻辑回归评分模型与客户回捞模型相结合，形成风控流程设计闭环,所支撑的信贷风控体系覆盖全行280亿资产。

五是大语言模型助力办公效率提升。借助大模型在长文本理解、内容生成、内容概括等方面表现出显著优势和巨大潜力，帮助员工在行业研究、数据分析、主题创作、报告撰写等方面提升工作效率。

2.社会价值

齐鲁银行参与北京国家金融科技认证中心的人工智能金融应用伦理影响评估并取得认证，成为全国首批、山东首家取得人工智能金融应用伦理影响认证的金融机构。本项目荣获中国人民银行金融科技发展三等奖，荣获第四届山东省大数据与人工智能应用技术职业技能竞赛一等奖、第七届商业银行数字化转型战略大会“商业银行人工智能应用创新奖”、支付清算协会第三届中小金融机构数智化转型优秀案例、金融电子化2022金融业数字化转型突出贡献奖。本项目被大众日报、齐鲁网、齐鲁晚报等多家媒体机构广泛宣传，为国内银行业金融机构数字化转型提供了有益借鉴。