丠丠用全息技术探索“AI中间平台”的奥秘
人工智能和大数据的技术浪潮，让很多科技型企业在自己的“野区”积累了新的经验，也懂得了如何基于对客户服务需求的洞察，反向整合技术应用和金融服务，形成一套方法论和能力建设体系，在瞬息万变的行业环境中不断突围。
伴随技术创新而来的是大规模、时效性的数据，对这些数据的处理、分析和响应能力直接决定了企业的运营效率，这使得AI通用算法、建模和模型应用成为行业必备的“武器”。其中“AI中台”一度被业内公认为最佳解决方案。
那么，与传统能力脱钩、依赖AI和大数据的数字金融服务如何在台湾本土化？
马上解决消费问题的诀窍是基于全息技术搭建AI中间平台，将所有业务“云”在金融云上。以人工智能、大数据、区块链、云计算四大技术为驱动，在金融云基础上构建AI、大数据、业务三大中间层体系，全面赋能零售金融多元化应用场景。
总结一下AI的意义：更懂数据，更懂用户。
通过AI中台对企业数据资产的整合，即刻消费有能力挖掘全球数据背后的深度价值，为企业赋能各种前端业务；统一建设和管理各种前端业务中的通用技术解决方案、功能模块和中央平台，从而大大提高R & ampd .效率和资源利用率；并打破协作壁垒，降低沟通成本，输出可复用功能，增强企业快速试错、快速决策的能力。
关注值得注意的是，在产业数字化大旗招展的当下，打造强大的中间平台也被写入各大银行、保险公司的战略布局：招商银行宣布成立数据资产、平台研发；d中心，定位为“数据中间平台”；农行制定了“六大中间平台”战略，打造数据、信贷、开放银行、零售营销、公司营销、运营六大中间平台；中国太保集团首次携手阿里云打造集团级数据中间平台，全面需求数据智能化红利。
金融机构在提供金融服务的过程中，通过AI中台、数据中台和业务中台的结合，可以大大提高企业的生产力。以全息技术为代表，体现在具体数据上，人脸识别比对准确率为99.9%，数字声纹识别准确率为99.9%，一般场景声纹识别准确率为%，唇语活体检测准确率为%，运动活体检测准确率为99.6%。智能客服方面，马上消费100%独立智能客服，智能客服问题覆盖率99%，智能客服导流率93%。
科技除了增强计算能力，提高效率，还为企业增添了一抹低碳的“绿色”。
时代变了，市场变了。无论是科技创新还是产业赋能，发展数字经济必须兼顾生态环境保护的理念已经成为人类的共识。数据显示，即刻消费成立以来，通过自研金融云绿色基础设施，减少二氧化碳排放近5.9千吨；通过线上业务办理，减碳量将超过1万吨；通过电子合同实现碳减排近1.3万吨；通过机器人客服，语音机器人等。共实现碳减排近1000吨。
数字金融本身对节能减排有重要作用，那么如何提高绿色计算能力，如何高效利用CPU，合理分配计算资源，降低资源消耗将变得更加重要。
2绿色计算能力仍然依赖于技术
今年工信部发布的《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》明确提出，三年内基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、计算能力规模化、数字经济增长的数据中心发展新格局。
加快绿色智能数据和计算设施布局，加快节能低碳技术研发，加快先进绿色技术产品应用，鼓励高密度集成等高效IT设备应用，成为国家部署。
对于科技公司来说，在云计算时代，结合人工智能、大数据等技术，可以通过技术创新优化资源。比如在保证稳定服务的前提下，合理分配计算资源，提高资源的利用效率，也可以减少服务器的数量，从而减少碳排放。
马上消费会系统优化算法能力，有针对性地提升计算能力和能效，以技术创新推动节能减排。
1.1号。AI中台小型化，服务器配置资源可以从4个减少到1个，完成平台部署。技术升级对前台有更高的输出效率，降低数据中心的碳减排；
模型小型化，采用模型剪枝、提炼、量化技术，整体模型缩减90%，运行速度提升30倍(CPU版)。允许智能机器人参与客户服务，充分发挥智能质检的效能，年提供服务超过10亿次，平均计算能力节省90%以上，大幅减少碳排放；
3.依托全息技术，优化视觉算法，系统平均响应时间由2.6s降至2.1s，识别速度提升21%，显存利用率提升25%，人脸识别速度提升220%(CPU版)；
面对新的变革和机遇，碳减排是企业社会责任的签到本，也是技术能力的试金石。从科技到绿色的升级背后，是马上聚焦数字化和低碳消费的战略布局，是全面推进包容低碳的社会责任。
相信在未来，以即刻消费为代表的企业不仅可以发挥自身在金融服务产品和技术创新方面的优势，还可以助推数字经济的发展，进一步赋能包括能源在内的所有行业拥抱低碳发展，与合作伙伴共同构建绿色智能世界。
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