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以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,可訓(xùn)練、可現(xiàn)場應(yīng)用的賽博學(xué)習(xí)平臺(tái)

來源:易道博識(shí) 發(fā)布時(shí)間:2022-11-18

日前,由江蘇省支付清算服務(wù)協(xié)會(huì)、山東省支付清算協(xié)會(huì)支持的2022金融科技創(chuàng)新發(fā)展論壇在遵義成功召開。易道博識(shí)CTO康鐵鋼先生受邀參會(huì),與來自銀行、保險(xiǎn)、證券等行業(yè)的100余位行業(yè)專家,分享以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,可訓(xùn)練、可現(xiàn)場應(yīng)用的賽博深度學(xué)習(xí)平臺(tái)在行業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新。



行業(yè)痛點(diǎn)繁多,長尾憑證痛點(diǎn)難除


隨著金融業(yè)務(wù)的發(fā)展,越來越多的業(yè)務(wù)線中涉及的紙質(zhì)憑證影像需要用到OCR自動(dòng)處理,來進(jìn)一步提升業(yè)務(wù)辦理的效率。從企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)類型來看,這些憑證影像按照格式可以分為兩類:一類是固定格式的憑證(戶口本、港澳臺(tái)身份證、外國人永久居留證等),占整體90%以上;一類是非固定格式的憑證(銀行流水等)。這些憑證存在以下特點(diǎn):

1、種類多:內(nèi)在各個(gè)業(yè)務(wù)受理過程中涉及到的憑證都在百種以上,甚至多達(dá)幾百種;

2、更新頻繁:不少憑證會(huì)隨著業(yè)務(wù)需求或者監(jiān)管制度的變化而調(diào)整格式;

3、長尾憑證“雞肋”:存在很多使用頻率低,但總體數(shù)量大的憑證,這些憑證單獨(dú)采購識(shí)別的價(jià)值不大但又無法解決;

4、數(shù)據(jù)安全:大多數(shù)情況下,隱私數(shù)據(jù)是無法對(duì)外的,如何在這種情況下做模型訓(xùn)練是客觀需要面對(duì)的問題;


基于此類特點(diǎn),對(duì)憑證的OCR識(shí)別工作就特別復(fù)雜。目前針對(duì)與此的解決方案都各有缺陷:要么持續(xù)投入高,需要廠商就每一種憑證進(jìn)行定制化開發(fā),要么需要采購廠商底層能力,而且需要OCR專家團(tuán)隊(duì)的支持,投入成本更高。因此,行業(yè)迫切需要一個(gè)能夠減少后續(xù)投入,自主可控的解決方案。


自我數(shù)據(jù)閉環(huán),賽博自成有機(jī)整體


賽博學(xué)習(xí)平臺(tái)是易道博識(shí)基于深度學(xué)習(xí)自主研發(fā)的一站式機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。賽博平臺(tái)集數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練和模型應(yīng)用于一身,提供及時(shí)、現(xiàn)場化的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型應(yīng)用解決方案。



論壇上,易道博識(shí)CTO康鐵鋼介紹道:“賽博平臺(tái)充分利用了現(xiàn)有的經(jīng)過長期迭代的基礎(chǔ)模型能力,包括圖像、OCR和NLP等,在少量樣本的驅(qū)動(dòng)下,利用遷移學(xué)習(xí)和小樣本學(xué)習(xí)等技術(shù),高效地完成增量模型的訓(xùn)練,生成最優(yōu)的模型文件,并通過推理平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)模型的快速部署與生產(chǎn)應(yīng)用。


產(chǎn)品組成上,賽博平臺(tái)由管理中心CyberCenter、數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái) CyberData、深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) CyberLearning和深度學(xué)習(xí)推理平臺(tái) CyberServing幾個(gè)子平臺(tái)組成,各子平臺(tái)依次承擔(dān)平臺(tái)管理、數(shù)據(jù)管理與標(biāo)注、模型訓(xùn)練和模型服務(wù)的功能,個(gè)子平臺(tái)之間相互獨(dú)立又有效配合,形成一個(gè)有機(jī)整體,從而有效支撐數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型應(yīng)用的整體功能。


數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái) CyberData


數(shù)據(jù)平臺(tái)主要功能包括數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理、樣本擴(kuò)充、數(shù)據(jù)標(biāo)注與采集。數(shù)據(jù)平臺(tái)內(nèi)置exLabeler標(biāo)注客戶端,提供強(qiáng)大專業(yè)的CV、OCR、結(jié)構(gòu)化和NLP任務(wù)標(biāo)注功能。同時(shí),數(shù)據(jù)平臺(tái)還支持單人和團(tuán)隊(duì)標(biāo)注模式。


用戶可以通過exLabeler客戶端完成樣本的標(biāo)注。exLabeler支持CV、OCR、結(jié)構(gòu)化和NLP等領(lǐng)域算法的標(biāo)注。標(biāo)注完成的數(shù)據(jù)集可以直接用于模型訓(xùn)練,或進(jìn)一步做后處理(如圖像處理、樣本擴(kuò)充等),然后再用于模型訓(xùn)練。


數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái) CyberData工作流程


深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) CyberLearning


訓(xùn)練平臺(tái)通過自身對(duì)于訓(xùn)練資源池的集中管理與分配,以及與管理平臺(tái)的無縫對(duì)接,可以方便地實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施的管理,從而減輕用戶的管理維護(hù)工作。同時(shí),利用自動(dòng)超參搜索等技術(shù),訓(xùn)練平臺(tái)可以自動(dòng)搜索到最佳性能的模型。


通過分布式訓(xùn)練與多框架支持,訓(xùn)練平臺(tái)可以最大化利用計(jì)算資源,加速模型訓(xùn)練。同時(shí),利用自動(dòng)超參搜索等技術(shù),訓(xùn)練平臺(tái)可以自動(dòng)搜索到最佳性能的模型。最后,對(duì)于訓(xùn)練所得的最優(yōu)模型,訓(xùn)練平臺(tái)支持一鍵部署到推理平臺(tái),實(shí)現(xiàn)模型的快速應(yīng)用。


深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái) CyberLearning工作流程



深度學(xué)習(xí)推理平臺(tái) CyberServing


推理平臺(tái)主要完成各種識(shí)別功能的部署。業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過調(diào)用推理平臺(tái)提供的RESTful API提交圖像并獲得識(shí)別結(jié)果。整體上講,推理平臺(tái)產(chǎn)品需求可分解為模型管理、API過程定義、識(shí)別數(shù)據(jù)查看,接口統(tǒng)計(jì)和其它非功能項(xiàng)等部分。其中模型管理和API管理模塊屬于基礎(chǔ)核心模塊。


推理平臺(tái)對(duì)同一模型不同版本的管理,并支持在模型服務(wù)中同時(shí)加載和運(yùn)行多個(gè)版本的模型。推理平臺(tái)還支持一個(gè)API綁定多個(gè)模型服務(wù)。模型升級(jí)時(shí),用戶可以選擇先在部分服務(wù)中激活新版本的模型,完成測試驗(yàn)證后再升級(jí)其他服務(wù)。


深度學(xué)習(xí)推理平臺(tái) CyberServing工作流程


值得一提的是,賽博平臺(tái)打造了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型應(yīng)用的閉環(huán)。推理平臺(tái)支持對(duì)于自身所產(chǎn)生的生產(chǎn)數(shù)據(jù)根據(jù)不同的條件進(jìn)行自動(dòng)采集的功能,采集后的數(shù)據(jù)可以方便地導(dǎo)入標(biāo)注平臺(tái),形成數(shù)據(jù)集,并支持進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理與標(biāo)注。標(biāo)注完成的數(shù)據(jù)集可以用于模型的訓(xùn)練調(diào)優(yōu),從而得到性能更佳的模型,用于更新推理平臺(tái)生產(chǎn)模型,從而形成一個(gè)完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)。


《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》提出加快數(shù)字化發(fā)展,人民銀行《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022-2025)》中明確了“十四五”期間行業(yè)金融科技發(fā)展、數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標(biāo),要從治理體系、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、技術(shù)和數(shù)據(jù)能力建設(shè)、風(fēng)險(xiǎn)防范等多維度提出重點(diǎn)任務(wù),推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型落地實(shí)施。


如今,AI產(chǎn)業(yè)正逐步進(jìn)入低技術(shù)門檻、低部署成本、各產(chǎn)業(yè)深度參與雙向共建的效率化生產(chǎn)階段。而作為支撐AI模型開發(fā)及落地的資源型平臺(tái),賽博平臺(tái)可在多方面提升AI技術(shù)價(jià)值釋放。從總體上看,賽博平臺(tái)可提供較為前沿的技術(shù)、符合業(yè)務(wù)場景的模型生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)以及打包的數(shù)據(jù)與算法資源。


“具體而言,一方面,賽博平臺(tái)一定程度上解決了規(guī)模化多場景的業(yè)務(wù)不斷衍生出的長尾需求。另一方面,平臺(tái)采用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),很大程度上降低了機(jī)器學(xué)習(xí)的編程工作量、節(jié)約了AI 開發(fā)時(shí)間、減輕了對(duì)專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家與算法工程師的依賴,讓缺乏機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)者用上AI,加快了開發(fā)效率


“我們通過產(chǎn)品和服務(wù)來獲得行業(yè)認(rèn)可。我們認(rèn)真服務(wù)每一個(gè)客戶,認(rèn)真解決客戶問題。”康鐵鋼說道:“我們會(huì)專注于人工智能領(lǐng)域,致力于人工智能領(lǐng)域的理論研究與應(yīng)用開發(fā),不斷創(chuàng)新,為企業(yè)降本增效,通過人工智能提升社會(huì)的運(yùn)行效率。”

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