一体化赋能，创新奇智用人工智能推动金融机构转型

金融机构分布式改造转型和对多云管理需求的增加，为人工智能的商业落地提供了窗口。金融机构在转型过程中面临两大业务挑战：传统运维模式不能满足双模IT运营，以及传统人力资源模式造成业务扩张的瓶颈。创新奇智创造性应用一体化运维模式，融合计算机视觉和自动机器学习技术，推动人工智能在金融场景中实现商业化落地，全维度为金融机构赋能。

随着云计算，大数据，机器学习等技术发展和成熟，人工智能的数字化落地场景正不断拓展，给企业带来的实际业务价值正日益凸显。根据普华永道预测，中国 2030 年 GDP 将达到 38 万亿美金，其中 7 万亿美金为AI驱动。

人工智能厂商在金融、零售、制造业等多个赛道展开布局。尤其在金融领域，人工智能的应用有着广阔的潜在市场空间。根据高盛预测，2025 年全球人工智能金融服务规模将达 340-430 亿美元。

创新奇智是一家致力于人工智能商业化落地的AI公司，以技术产品+行业场景的模式，为金融、制造和零售业等行业的客群赋能，提供人工智能整体解决方案。

人工智能技术能否和金融机构的业务场景深度融合，从而成功实现商业化落地，是考量一家人工智能公司价值的主要维度。创新奇智通过“技术产品”+“行业场景”双轮驱动的模式，推动计算机视觉和自动化机器学习等人工智能技术，在金融机构场景实现商业落地。

互联网衍生新业务形态，金融机构亟需转型

互联网的发展衍生出许多新业务形态，在这一过程中，创新奇智主要关注到金融机构在业务和IT层面存在的诉求变化。

在业务层面，创新奇智关注到金融机构提升常规性业务人效的诉求催生了对AI技术的需求。以保险公司为例，其核赔业务需要大量专业化高端人才，这类人才的培养要求高、周期长。而保险公司在进行产品互联网化转型过程中，由于业务数量大、增长快，往往难以事先决定核赔人员团队规模。一方面，如果保险公司提前大量储备核赔人才，但产品销量却不及预期，会导致利润降低甚至亏损；一方面，如果产品销量迅猛增长，但核赔团队无法及时扩张，且人效遇到瓶颈，则会产生效益浪费。

因此，在这种背景之下，针对互联网衍生的新业务形态，金融机构需要人工智能技术作为核赔等常规性业务流程的辅助手段，从而有效提升人效。

在IT层面，创新奇智关注到金融机构在应用架构和IT基础设施两方面的AI诉求。

在应用架构方面，业务量增长导致针对集中架构应用的分布式架构改造需求增加。互联网衍生的新业务销量的提升具有两个特点，突发性和指数型增长。以双十一的退货险为例，往往在节日当天突增到上亿笔。金融机构如单独为了某一次爆发性的业务需求，准备大量IT资源，则容易造成资源浪费。因此，针对这类业务，金融机构需要考虑用新的，弹性的分布式架构。

但是，分布式应用架构增加了IT运维的工作量和难度，同时核心架构和分布式架构并存的双模IT模式需要金融机构制定统一运维标准，同样增加了维护系统复杂程度。

在IT基础设施方面，金融机构业务上云导致IT基础设施的异构化。过去，大部分金融机构的IT基础设施主要是物理机和虚拟化。随着未来的业务增长的需求，特别是基于互联网延伸的业务需求越来越多，金融机构的IT基础设施增加了阿里、腾讯、华为、金山等专有云和公有云资源。然而，不同类型云平台的业务流程和管理界面存在明显差异，对多云之间的数据交换、互通、统一管理构成了新的挑战。

无论是分布式应用架构还是异构化的IT基础设施，都使得运维人力成本明显上升，同时故障分析过程变得更为复杂，对故障响应能力提出了更高要求。为此，为了提升IT运维能效，金融机构在IT运维场景中对于AI技术同样有极为迫切的应用需求。

为此，创新奇智通过人工智能赋能保险、资管的智能双核、智能合同比对等常规性业务场景，以及各类数据中心智能运维场景。

ABC一体机全维度赋能

以往金融机构对AI进行场景落地时，多个场景、多个产品往往需要分别立项和采购。比如，AI模型训练、大数据平台规划和搭建、多云的管理、物理服务器的购买往往需要分别进行。

为了覆盖金融机构多项采购需求，全维度为金融机构赋能，创新奇智采用一体化运营模式，提出ABC一体机概念。其中，A指的是AI，B指的是Big Data大数据，C指的是Cloud云。

面对金融机构立项和采购过程复杂的痛点，创新奇智整合了AI算法模型构建、大数据平台搭建、混合云管理等技术能力，实现开箱即用，一次性解决客户端到端需求，大大缩短客户构建能力的周期。其中，混合云管平台基于OpenStack打造多云管理平台，通过打通API接口，把金融机构的私有云和腾讯、华为等公有云管理系统无缝对接，实现数据交互。

智能运维管理的典型应用场景是快速定位数据中心系统故障点和对故障发生做出预警，即预测性维护，以智能运维（AI Ops）+人工的模式，改变传统的金融机构单纯依靠人力堆积的运维服务。在实际的落地项目中，创新奇智服务的某金融机构已经能够通过部署智能化运维平台，将运维团队人员降至个位数。

智能业务场景落地则主要包括了智能双核、智能合同比对等业务场景。在该类业务场景中，创新奇智利用计算机视觉技术和NLP，对保险行业的保单核赔和证券行业的合同校验进行AI辅助判断。由于保险行业面向客户的专业领域的广度和强专业性，因此合同比对的最关键环节在于人工智能知识库的搭建，为此创新奇智需要积累大量的行业知识。目前，创新奇智的智能核保产品已于国内的一家头部寿险公司率先上线。

同时，创新奇智也在探索向其他领域输出一体化运营能力，通过搭建产业数据化平台帮助政府更好的了解优势产业发展态势。

爱分析：金融机构的分布式架构改造主要有哪些方面？

邹泉：第一层是从基础架构开始分布，银行原本的基础架构是主机加存储、核心网络，现在变成服务器加分布式存储；第二层是数据库和操作系统，分布的数据库目前离商用还有差距，因为不同金融机构对一致性的要求不一致，难以协调；第三层是应用架构的分布式，这个对金融机构来讲是一个最大的挑战。

爱分析：金融机构分布式架构改造进程目前处于什么阶段？

邹泉：分布式趋势从整个行业来看越来越明显。互联网银行方面，比如腾讯的微众银行，整体基于分布式架构。从主流的金融机构来看，部分农商行现在已经有完成核心应用分布式改造的案例了。而四大行、13家全国性的股份制商业银行，以及几大保险公司，目前核心业务还是在集中架构上，但也正在逐步的探索分布式架构。

目前金融机构普遍接受双模IT的概念，即核心应用以安全与稳定为主，部署在传统集中架构上更合适。而互联网衍生的新的业务和应用形态，应该部署在分布式架构上。

爱分析：金融机构分布式改造过程的重点和突破点在哪里？

邹泉：从客户的资源投入来讲，创新奇智希望客户的高端IT人才资源投入到应用架构的分布式改造工作中去，保证系统安全稳定的维护工作由创新奇智负责。而且，双模IT模式对于客户的难点在于，怎么在两种不同架构之间做统一的运维标准，以及做好两个架构之间的数据交换、安全等，这些就是创新奇智在帮客户做的事情。

从团队背景上来讲，创新奇智服务金融行业的核心团队基本上都有10年左右IBM工作经验，所以对传统架构非常熟悉，非常合适做这样的事情。另外创新奇智在人工智能技术方面的人员完全来自互联网架构的技术团队。所以，创新奇智对这两者的整合与服务金融客户所需要的能力是非常吻合的。

沉淀一体化运营能力，向其他行业延伸

爱分析：目前除了银证保等金融机构，有向其他行业布局的规划吗？

邹泉：除了金融机构，创新奇智的一体化运营能力也在做跨行业的输出，比如我们把相关经验泛化到工业制造领域，以软硬一体的产品形态为客户做质量控制。另外，创新奇智在各级地方落地的能力非常强，也在尝试打造出政府适用的方案，助力地方政府推动地方优势产业。

爱分析：目前产业大数据落地情况如何？

邹泉：创新奇智已经有一个成功案例了。创新奇智仍然是利用ABC一体机的概念，帮助政府把招标、数据中心建设、大数据平台搭建、供应链金融架构开发等环节整合起来，提供底层的技术支撑。

融合AI技术，深耕金融领域业务

爱分析：创新奇智的产品收费模式是什么？

邹泉：项目制和SaaS服务模式都有。项目制针对大体量客户；SaaS收费模式是将创新奇智的服务进行产品化和标准化，通过公有云平台进行输出，例如与腾讯云合作的智能核保、智能核赔业务。

爱分析：创新奇智目前有哪些标杆客户？

邹泉：人保财险、中国人寿、泰康保险，建设银行、腾讯云等。

爱分析：现阶段创新奇智在金融行业有哪些生态伙伴？

邹泉：创新奇智与一些传统IT供应商和云厂商都有合作，借助他们的行业积累和资源，联合赋能。

爱分析：如何看待金融机构数据中心智能运维的发展前景？

邹泉：目前整个金融业数据中心投资规模在千亿，而运维占比10-15%左右，由此可推断出来智能运维是一个百亿级市场。从我们服务的客户来看，金融企业的IT架构越来越往分布式转型，所以运维压力越来越大，因此我们看好智能运维市场，预计增速在30-50%左右。

爱分析：银行、保险公司在今年以及未来两三年对数字化驱动的核心因素有哪些？

邹泉：传统金融机构与互联网生态的整合，是数字化的有力驱动因素。

爱分析：创新奇智未来在金融行业会有哪些新的产品线？

邹泉：创新奇智未来仍会在银行、保险、资管这三个领域，从帮助客户提高人效和能效的角度，寻找业务场景，做具体的落地。

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