基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 通 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图 02 银行数字化转型现状与痛 点分析

人机对话关键技术及挑战 本科生 对话理解与对话生成 对话主导 朱才海 冯梓娴 推荐主导 胡景雯 一致性 张家乐 张开颜 连贯性 个性化 多样性 朱庆福 马龙轩 宋皓宇 刘元兴 李凌志 多轮建模 朱泽圻 风格化 Conversational Intelligence (CI) 张伟男副教授 对话式推荐 个人简介 HIT-SCIR 刘挺教授 博士生 硕士生 智能人机对话系统“笨笨” 开放域对话 ( 聊天 ) 系统构 成 隐式反馈跟踪 确认状态跟踪 澄清状态跟踪 词法、句法、语义分析 拒识回复 确认及澄清回复 多领域用户对话意图识别 多领域对话状态跟踪 上下文建模 情感回复 个性化回复 风格化回复 . . . 对话质量评估 情感分析 拒识、确认、澄清、隐式反 馈 ... TTS 领域内分析及处理 ASR et al. (2018) Serban et al. (2017) Zhao et al. (2017) Wu et al. (2017) Tian et al. (2017) 上下文建模 Huber et al. (2018) Zhou et al. (2018) Asghar etal. (2018) Sun et al. (2018) Zhou et al. (2017)

... 212 风控建模流程：以京东群体感知项目为例.................................................244 信贷业务风控策略简介................................................................................. 266 机器学习在信贷风控建模中的优势和挑战.... ........................................................ 336 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 6 自动化特征工程和自动建模在风控场景的应用.........................................349 爱奇艺流量反作弊的“术”与“道”............................. 联邦学习的发展历史 DataFunTalk 成就百万数据科学家！ 37 1. 联邦学习 联邦学习在 2016 年由谷歌提出，因为 Google 有安卓系统，需要解决多个安卓 设备的分布式建模问题。其中，主要是针对输入法的建模，比如客户在安卓输入 法中输入单词“what”，或许他可能想继续输入“do you think”，Google 输 入法如果能自动联想出来，用户体验就会变得比较好，但是自动联想功能需要大

1 实景三维建模技术..............................................................................16 2.1.1 数据采集方法.............................................................................18 2.1.2 建模软件与工具.. ...........................................................................................61 4.1 建模流程.............................................................................................63 4 4.1.1 数据导入与处理.........................................................................65 4.1.2 建模参数设置.............................................................................68 4.2 纹理与细节处理......

词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家 词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家 词向量及特征提取 4 深度学习特征提取 5 集成学习建模 大数掘挖掘专家

AI 与机器人技术融合后，从分子模拟到材料基因组学的全链条效率将被重新定义， 既能降低传统材料成本，又能缩短新材料研发周期。面对化工新材料研发的“多尺度复杂性” 与“实验验证滞后”痛点，AI 通过跨尺度建模、分子动力学加速等方案实现突破。在生产流 程中，AI 结合高通量机器人实验优化生产，降低损耗与故障率。但 AI 也在瓦解传统技术壁 垒，“白痴指数”高的材料受冲击大。化工企业需加强 AI 研发、引进人才、推动数字化转型， 工具有望通过以下方案突破瓶颈： 1.跨尺度建模误差控制：微观层面，从每个原子之间相互作用力的计算误差；到介观层面， 微小的孔洞结构或者材料密度变化对材料强度带来影响；再到宏观层面，在实验室小试成功， 但是规模化生产却完全失败，此类风险与跨尺度误差累积紧密相关。目前的最新研究显示， 类似 Deepseek 这类 AI 工具可以在粗糙尺度、中间尺度以及全原子尺度建模，在耗时和精准 性上相较于传统方法显示出显著优势。 请务必阅读报告末页的重要声明 3 / 29 行业研究|行业深度研究 正文目录 1. 新材料预测的挑战与 AI 的破局方案：数据+算法的双重赋能 ............... 5 1.1 跨尺度建模误差控制 .......................................... 6 1.2 分子动力学加速 ..................................

知识以文字的形式记录和传 播 如果人工智能想要获取知识 ，就必须懂得理解人类使用的不太精确、可能有歧义、 混乱的语言。 1 、语言模型概 述 语言模型（ Language Model ， LM ） 目标是建模自然语言的概率分 布 词汇表 V 上的语言模型由函数 P(w1w2...wm) 表示 ，表示词序列 w1w2...wm 作为 一 个句子出现的可能性大小。对于任意词串 w1w2...wm “ 行驶 ”等词搭配。这一过程帮助模型理 解词语间的搭配习惯，从而判断哪些词语 组合更为合理，形成对语言模式的认识。 语言模型训练就是要学习词、句内在的语言模式和语言关系，对这种关系进行 建模。 1 、语言模型概 述 Token ：自然语言中的最小单元 句子： 我是一名 AI 工程师。 字： 我 / 是 / 一 / 名 / A / I / 工 8=0.24 「我喜欢吃」概率： 0.3 ×0.1=0.03 「我想你」概率： 0.4 ×0.5=0.2 「我想去」概率： 0.4 ×0.3=0.12 1 、语言模型概 述 语言模型的目标是建模自然语言的概率分布 ，在自然语言处理研究中具有重要的 作 用 ，是自然语言处理的基础任务之一。包括： n 元语言模型、 神经语言模型、 预训 练语言模型。 随着基于 Transformer 的各

数据接入层在算电协同中发挥着统一资源感知与数据支撑的基 础作用，具体包括感知模块、建模模块与数据服务模块。具体功能有： 实现对算力、电力、网络等多源异构资源状态的实时感知与数据采集、 构建任务行为与资源状态的多维建模体系，支持预测评估与能效优化 以及提供边缘与中心的数据缓存、分发与分析能力，为调度控制策略 提供数据支撑[1]。该层实现算电资源的全域感知、精准建模与高效数 据支撑，助力智能调度与协同优化。 （3）智能决策层 同共同构筑面向绿色、低碳与高效运行目标的算电融合基础设施底 座。 表 2-1 算电协同关键使能技术表 技术名称 核心目标 关键方法 多元异构算 力适配纳管 统一管理跨层级、跨 架构、跨域的算力资 源 资源建模与能力抽象、异构资源编排 与统一调度、标准化接口与协议、 “中心+边缘”纳管 多能互补电 力协同调度 实现算力系统与能源 系统的时空优化耦合 源网荷储一体化、多能互补、综合能 源系统集成、任务负载预测与自适应 此同时，各类算力节点在任务响应能力、能耗水平、部署位置等方面 存在显著差异，若无法统一建模与纳管，将严重制约协同效率。因此， 构建面向多元异构算力资源的适配与纳管机制，是实现算电协同调度 的核心基础[2]。 面向异构算力系统的纳管体系，主要从资源建模、能力抽象、标 准接口和自治控制四个维度进行构建： （1）资源建模与能力抽象：通过构建统一的资源建模框架，对 不同类型算力资源的算力指标（如 FLOPS）、能效比（如

机房资源广泛分布于全国，但由于资源零散、管理分散、网络接入方 式多样（如 4G/5G、企业宽带、园区 NAT 网络等），导致算力资源利 用率不足、调度效率低下。产业界迫切需要通过统一的感知与调度系 统，实现异构资源的抽象建模与池化管理，例如通过标准化算力度量 体系（涵盖 CPU、GPU、内存、网络等指标），将分散的边缘节点转 化为可统一调度的“虚拟算力池”，提升资源利用效率。同时，边缘 算力节点的“弱网、单通”等网络特性，也要求系统具备离线自治、 等多元算力单元在性能、 应用场景等方面各有千秋。这就迫切需要建立一套全面且精准的资源 建模、性能建模以及服务能力建模体系。在资源建模中，不仅要对各 类硬件的基础参数，如 CPU 的核心数、主频，GPU 的显存容量、带宽 等进行细致梳理，还要考虑硬件的架构特性与兼容性，实现算力“可 20 测、可比、可调度”。性能建模则需综合考量算力在不同负载、不同 应用场景下的实际表现，例如在复杂图形渲染时 GPU GPU 的帧率稳定性， 在大规模数据运算中 CPU 的计算精度与速度。而服务能力建模要涵盖 从算力的交付效率到运维保障能力等多方面因素，确保对算力资源实 现全方位、多层次的量化描述与精准评估，让不同类型、处于不同场 景下的算力资源，都能基于这套体系具备“可测、可比、可调度”的 基础条件，为后续的高效管理与合理调配奠定坚实根基。 与此同时，为了契合大规模分布式节点的复杂特性，必须构建起

泵 压缩机 汽轮机 风机 石化行业是典型的重资产行业代表，设备性能直接关系到生产装置的投资、产能、 质量、安全、能耗及成本，设备运行状况将直接影响装置安全稳定运行。然而，采 用传统的设备建模方式，存在模型构建复杂、构建的数学模型通常不完善、存在诊 断滞后等问题。 炼化设备在石化生产中具有 至关重要 的作用 6 AI 技术的快速发展为石化装备智能管理提供了可 能 交互查询 批查询 慧 发 力 BigDat a 深 度 赋 能 1 2 石化装备 AI 管理—工业互联网平台深度赋能 AI 拖拉拽模型构建 交互式建模分析 深度优化算法库 30+ 模型管理 / 发布可视化 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学 习建模 模型评估 批量 / 实时预测 客户精准营销 工业安防 驾驶行为分析 文本分类 话题发现 智慧发力 故障监测诊断 能耗优化 工业仿真 生命曲线，获取充足的正样本； • 用人工智能方法定位设备的工况和趋势预警； • 采集数据源：机组转速、轴向振动、径向振 动、温度、流量、压力等。 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学习建模 模型评估 批量 / 实时诊断 数据预处理 历史数据 实时数据 特征提取 大数据分析 样本库构建 模型训练 分类 / 预 测 离线 在线 振动信号 转速信号 温度信号 载荷信号