导读 2019年6月28日,由工业和信息化部、北京市人民政府主办的第二十三届中国国际软件博览会(简称“软博会”)在北京展览馆举行。在6月29日的“人工智能开源软件论坛”上,中国人工智能开源软件发展联盟(AIOSS)宣布微众银行成为AIOSS第二届理事会副理事长单位,微众银行自研两大人工智能应用——“金融行业智能客服机器人”和“QML场景化快速建模平台”入选“2018-2019年度人工智能开源软件发展联盟优秀案例”。与此同时,微众银行牵头的国内首个联邦学习团体标准——《信息技术服务联邦学习参考架构》正式发布。

AIOSS是中国电子技术标准化研究院在工业和信息化部信息化和软件服务业司的支持下,于2018年7月1日成立的聚集产学研用各方力量共同推进我国人工智能开源软件发展的组织。微众银行成为AIOSS副理事长单位,两大应用入选优秀案例,证明了微众银行在AI领域的开源软件研发实力。

微众银行作为国内首家互联网银行,在线客服系统尤为重要。基于海量业务实践,微众银行自研在线智能客服系统,由强大的智能问答引擎和简单易用的客服管理平台组成,在线客服7X24小时响应用户多渠道服务需求,95%问答准确率提升客服效率,自我进化升级的知识库帮助不断提升服务水平。

而QML(Quick Machine Learning)是微众银行AI团队自研的AI场景化快速建模平台,是集数据预处理、特征工程、模型训练与评估为一体的分布式机器学习图形化建模工具,作为一个开放性平台,QML能够兼容其他统计软件,并开创未来对知识与IT的可持续性投资。

大会上还重磅发布了微众银行牵头的国内首个联邦学习团体标准——《信息技术服务联邦学习参考架构》。联邦学习是当前推动人工智能产业化的关键性技术,能够保证参与各方在数据不出本地,保持数据独立性的情况下,实现AI协作。

微众银行是国内“联邦学习”的首倡者,并且首次提出了“联邦迁移学习”,大会上国际人工智能专家、微众银行首席人工智能官杨强教授发表了题为《用户隐私、数据孤岛和联邦迁移学习》的主题演讲,对“联邦迁移学习”做了详细介绍。

通过开源全球首个工业级的联邦学习技术框架 Federated AITechnology Enabler(FATE)提供联邦学习通用解决方案和一系列开箱即用的工具,微众银行积极推动联邦学习的技术落地和联邦生态的构建,为企业和机构大数据合规合作奠定基础。近日,微众银行还将FATE贡献给了全球知名非盈利性组织Linux基金会,进一步吸纳全球开发者加入生态。

从基于业务场景实践的AI金融行业应用到开源平台搭建,从引领联邦学习研究到领衔国内外标准制定与生态共筑,微众银行AI的生态版图早已远超金融,成为引领人工智能行业新方向的重要力量。

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