**智能化驱动：苏州农商银行人工智能平台助力全行数字化转型**
在当今数字化时代，金融机构正积极响应业务部门需求，探索人工智能科技的应用。苏州农商银行充分抓住机遇，构建了一套综合性人工智能平台，该平台融合了机器学习、语音合成、自然语言理解、OCR识别等多种能力，助力银行实现智能化、数字化转型。而这一举措也正是为了解决金融机构数字化转型中的挑战，比如数据保护和多样性AI任务的整合。
**项目方案的创新**
项目方案中，苏州农商银行通过构建人工智能平台作为智能中台，解决了引入人工智能技术平台时的诸多问题。该平台包含基础数据层、标注训练层、AI层、服务层和应用层。基础数据层负责数据的监控与存储，为标注训练层提供数据支持；标注训练层涵盖深度学习和标注平台，支持多种模型的开发和训练；AI层提供核心人工智能能力，如语音识别、自然语言理解等；服务层提供接入负载、应用鉴权等功能；应用层则涵盖了多个智能化应用场景，如智慧网点、手机银行、智能客服等。这一创新架构解决了多系统不兼容和单一AI任务难以实现的问题，实现了统一的技术支持体系。
**项目创新点**
项目的创新点体现在多个方面。首先，该平台实现了多系统融合，使得各项AI能力可以高效地整合到现有系统中，避免了底层能力的重复建设和投入成本高的问题。其次，平台采用了统一接口微服务架构，使得不同模型接口调用方式统一，也便于监控业务调用情况。此外，通过推广应用创新，业务部门人员可以在平台体验中心中了解模型的使用说明，这降低了技术推广的成本。
**技术实现特点**
在技术实现方面，项目采用了可视化展示层和业务逻辑处理层。可视化展示层使用了Vue框架，使页面布局灵活易用。业务逻辑处理层使用了gin微框架搭建web框架服务，并提供api接口。另外，平台还使用了通用的dag任务调度能力，支持模板定制化，以及底层可挂载文件存储或对象存储的技术。
**项目过程管理和运营情况**
项目过程分为建设、测试、接入和改善4个阶段，每个阶段有明确的进度管理。在运营方面，苏州农商银行初步完成了智能中台和数据中台的搭建，实现了AI能力的全行级共享。在实际应用中，OCR识别、智能语音、语义理解等模型都在不同领域取得了可观的成效，如营业执照、身份证识别、精准营销、智慧运营等。
**项目成效和经验总结**
项目的成效显而易见，数字金融服务得到了显著提升。银行通过生物识别、人工智能等技术在多个业务领域实现了应用，数字金融交易额稳步增长，移动支付和网络金融业务也得到迅猛发展。苏州农商银行的项目经验包括构建可视化展示层和统一接口微服务架构，以及推广应用创新，这些经验对其他金融机构的数字化转型也具有一定的借鉴意义。
通过构建智能中台，苏州农商银行在数字化转型中取得了显著的成功，该项目为金融机构的智能化发展提供了宝贵经验。
