案例名稱

河北銀行模型平臺

案例簡介

隨著對金融行業提出數字化轉型的要求日趨增高，模型應用正向著數量更多、算法更復雜、應用更廣的趨勢發展。模型平臺為全行級機器學習建模平臺，為各類業務場景的數據建模提供架構統一、功能完善、安全穩定的支撐。平臺覆蓋了機器學習建模全流程，能實現從數據分析、特征處理、模型訓練、模型評估的所有模型調研過程。模型支持一鍵部署、支持以離線批量和在線實時應用等方式滿足實際業務需要。通過模型平臺的建設，實現全行模型資產的集中化管理、建立模型生命周期工作流規范標準、統一搭建適用不同人員的建模工具、實現模型的統一部署發布、提供多樣化的模型服務。系統架構如下：

創新技術/模式應用

智能數據

智能數據服務平臺，是一個一站式數據服務平臺，主要負責處理平臺的數據業務，包括數據管理、數據清洗、數據標注、智能標注等功能，解決了數據采集難、標注成本高和清洗成本高等難題?？芍С謭D片、文本、音頻、視頻和表格基礎數據的處理。

全功能開發

全功能開發提供Notebook建模、可視化建模、作業建模、自動化建模等多種建模方式，支持主流機器學習和深度學習開發框架，支持以自制Docker鏡像的形式來支持其他框架和第三方軟件庫，并且內置ERNIE和全面領先的NLP經典算子，多種調優后預訓練模型。模型開發中心能幫助不同建模水平的人員快速上手，提升建模效率。

模型中心

模型中心是AI模型的集中納管場所，支持納管多來源、多類型、多框架模型。根據不同的模型類型、框架和網絡結構（或算法類型）提供不同的功能，包括評估、加速、部署，其中部署可分為云部署、邊緣部署。訓練模型可來源于Notebook建模、可視化建模及自動化建模；第三方導入模型支持從本地上傳或從存儲選擇模型文件，模型類型支持主流框架，包括Tensorflow、PaddlePaddle、PyTorch等。支持管理單個模型的多個版本信息。

項目效果評估

河北銀行建設數據建模平臺帶來諸多價值，提升了河北銀行數智賦能的效能。

（1）降低模型開發難度，節約模型開發費用

模型平臺可以將各類挖掘算法封裝成算子組件，并通過代碼建模、可視化建模、自動化建模等功能，向專業建模人員和業務人員提供使用，能夠極大地降低開發門檻，有效解決由于算法復雜導致開發難度大、開發成本高的問題。

（2）深化模型場景，發揮模型價值，推動業務創新

數據管理部利用模型平臺，成功實施了一項歷經十天的集中建模項目，并孵化出了涵蓋理財、個人貸款、教育及普惠金融在內的多元化業務模型。這些模型已順利在平臺部署，實現實時數據監控和精準營銷，強有力地支持了業務人員的工作。

（3）統一模型全生命周期管理，提供一站式模型服務

模型平臺可以統一行內的建模工具和建模環境，避免不同項目重復性的數據預處理與特征工程工作，增加數據復用性。同時，可以統一模型的發布和部署環境，減少部署成本，提高資源利用率。

（4）健全模型監控機制，降低模型風險

通過建設統一的模型平臺，可以實現對模型體系的統籌管理和整體監控，從而降低由于開發技術能力低、校驗程度不夠深、監控預警不足以及模型迭代不及時等問題出現概率，降低模型性能低而導致的誤判率高等模型風險。

（5）提升建模能力，加快人員建設

模型平臺提供了多種開發形式，具有低門檻、易用等特點?？蓾M足不同開發水平的人員使用，快速培養具有建模能力的人才。

項目牽頭人

盛普 首席數據官

項目團隊成員

郝楠、李佳星、馬笑雪、曹佳佳

責任編輯：方杰