城商行打造AI中台核心引擎的路径及价值  

作　　者：邬胜 

机构地区：[1]长沙银行

出　　处：《金融电子化》2024年第21期29-31,共3页Financial Computerizing

摘　　要：按传统的软件工程方法开发AI场景,存在建模成本高、部署周期长、管理不完善、监控不到位、模型资产分散、部署流程不统一等诸多问题。针对这些痛点,长沙银行启动了AI中台建设,目的是有效释放行内外数据价值,对全行基础数据进行资产化建模,与大模型数据预处理、企业级标签管理、大模型训练、多模态支持等进行有效关联和融合,对数据到模型、训练到应用、评估到改进等全链路进行整体管理和支持。

关 键 词：软件工程方法 数据预处理 数据价值 模型训练 管理不完善 AI 基础数据 多模态 

分 类 号：F83[经济管理—金融学]