2024人工智能&大数据创新应用案例集.pdf
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1、2024 人工智能&大数据创新应用案例集002003在科技日新月异的今天,人工智能+、数据要素 X正成为引领科技变革、驱动社会发展的核心力量。人工智能+,代表着人工智能技术在各个领域的广泛应用与深度融合,为传统产业带来了前所未有的创新机遇;而数据要素 X,则是指数据作为新的生产要素,在数字经济时代发挥着越来越重要的作用。本案例集旨在汇集近年来人工智能与大数据在各个领域中的创新应用与实践成果,展现科技如何深度融入社会生活的方方面面,推动各行各业的转型升级。案例集收录的人工智能&大数据创新应用典范案例,基于面向各行业企事业单位、数字原生企业、各类数字化服务厂商征集精选而出。通过精选的案例,我们希望
2、能够为读者提供一个全面了解人工智能与大数据应用现状与发展趋势的窗口,激发更多的创新思维与实践探索。最后,我们要感谢广大读者的支持和关注,也期待未来能够有更多优秀的案例加入到这个集合中来,共同见证人工智能与大数据技术的辉煌未来。前言2024 人工智能&大数据创新应用案例集0042024 人工智能&大数据创新应用案例集004005005目录前言03人工智能创新应用08兴业银行:兴业银行 AI 智能财富顾问08新奥天然气:LNG 智能交付解决方案12上海联通:上海联通面向政企营销的智能 Copilot 应用与创新实践17通用健康管理:体检报告智能阳标系统26汇智智能:Agent 云智能体云平台数字员
3、工31大数据创新应用34青岛啤酒:“数据驱动+生态赋能”的物流运输管理34同方知网:大数据知识管理平台40全景智联:面向市域社会治理的多元信息跨域集成关键技术及应用46远光软件:集团企业经营分析50中电数创:数据要素加工交易平台54思迈特软件:SmartbiAIChat 应用案例,某保险集团内部经营分析632024 人工智能&大数据创新应用案例集0060060070072024人工智能&大数据创新应用案例集2024 人工智能&大数据创新应用案例集008兴业银行:兴业银行 AI 智能财富顾问人工智能创新应用案例简介2023 年,兴业银行启动“AI 智能财富顾问”项目,着力打造手机银行 APP 端
4、专业的、有态度的、具有兴业特色的智能财富助理,为全行零售客户提供资产配置、投资者教育、市场资讯以及产品推荐服务,同时将潜力营销客户转介线下协同经营。AI 智能财富顾问是兴业银行基于人工智能、大数据以及兴业多年积累的丰富资产配置经验和对客经验打造的智能线上财富顾问,当前设计包含兴财分、资产检视、产品推荐和持仓收益等主题功能场景,在智能会话持续升级的同时拓展深耕基金解读、财富养成、市场行情等财富场景。AI 智能财富顾问力求做到更懂客户、更懂专业、更懂产品、更能坚持,成为客户可靠的线上理财顾问:1.更懂客户,第一,在客户主动对话 AI 智能财富顾问的时候,能了解到发问背后客户的真实需求;第二,基于线
5、下服务客户的经验,在一些关键时刻(市场波动、持仓收益变动等),能主动提供与客户相匹配的策略。2.更懂产品,在产品分类、打标、推荐的逻辑上,定量+定性,与行内的资产配置模型推荐等结合。3.更懂专业,一是配置逻辑,二是客户需求与方案的匹配。4.更能坚持,售前更了解客户需求,售中产品和客户需求更匹配,售后关键时刻主动、持续的陪伴。008009背景和主要驱动力当前,金融机构纷纷入局财富管理蓝海,但对银行业财富管理业务冲击最大的依然是互联网金融机构为代表的企业,客户到访网点频次越来越低,也更偏向于线上自助购买财富产品。手机银行财富产品销量占比近 80%,且趋势逐年增加,越来越多客户倾向于通过 App 自
6、助购买财富产品,同时他们在线上财富旅程中对于资产检视、财富配置、收益查询、售后陪伴、投教资讯等功能服务有着旺盛的诉求。客户逐渐具有基本的投资意识,但与之对应的,他们也缺少及时、专业的财富管理服务工具。通过线上渠道为更多的客户提供财富管理服务,能够打破时间和空间的限制,提升银行的财富管理经营能力。通过建立线上 7*24 小时的 AI 智能财富顾问,能够发挥兴业银行已有资源禀赋,满足全行零售客户线上财富管理的个性化需求,做好客户投前-投中-投后财富陪伴服务。AI 智能财富顾问的建设目标,是基于 AI 能力,从客户视角出发,利用“人+数字化”的方式,融入财富顾问工作方法论,为客户提供及时、专业的财富
7、管理服务工具和线上线下融合的沉浸式服务体验,实现 MAU 和 AUM 的双转化。战略规划和行动路线图根据同业竞品分析和兴业银行资产配置数字化体系的底座建设基础,拟定了 AI 智能财富顾问建设的行动路线。第一步,聚合已有财富陪伴服务功能。在过去两年的财富数字化转型道路上,兴业银行陆续建设了财富体检、财富账单、产品精选、投资生态圈等财富管理数字化基础服务功能,实现对客户的全方位持仓检视、跨多区间、多品类的收益分析、基于客户金融特征的产品推荐以及提供丰富的投研投教资讯服务。利用智能对话能力,以快速响应和解决客户需求为导向,通过聚合资产检视和配置、投资盈亏分析、产品推荐和解读、投资者教育、市场点评等功
8、能,标准化、简单化内容陪伴流程。第二步,实现对于客户意图的精准识别。基于客户的财富阶段、风险偏好、历史投资行为和交易行为,结合市场行情信息,为客户自动提供个性化产品推荐组合、净值波动提醒、止盈止损建议等多维度智能化财富旅程陪伴服务。第三步,建设协同经营服务流程。围绕客户线上旅程(资讯浏览、账单收益、购买断点等)埋点,将复杂产品潜力配置、行外吸金、AUM 维稳等客户营销线索实时推送至财富规划系统供理财经理接触营销,同时将线下配置和接触情况回传至 AI 智能财富顾问提供更加个性化的服务场景。实施效果服务客户方面:手机银行财富体检自 2022 年 1 月上线以来,用户流量剧增,用户人次数突破140
9、万户,产品成交攀升,用户体验财富体检购买推荐产品达 168 亿元。财富体检通过解读和分析用户资产,基于兴业银行专业的资产配置模型,针对不同持仓类型的用户,给出收益升级的个性化资产配置建议。赋能一线方面:一线理财经理客户经营中存在客户批量服务压力大、客户全时段服务难度高以及客户沟通缺乏支持的经营痛点,利用 AI 财富助手的技术优势,人机协同,拓展客户经营的广度和深度,双向赋能和提升。兴业银行:兴业银行 AI 智能财富顾问2024 人工智能&大数据创新应用案例集010实施难度与复杂度AI 智能财富顾问在建设过程中,主要遇到的三大困难点:一是 AI 智能财富顾问建设涉及关联系统多,从前端手机银行,到
10、中台数据整合和建设,到后端产品销售系统、财富规划系统协调改造,以及基础的智能语音处理平台的设计优化,该项目突破行内已有架构,整合客户、产品、资讯、策略等相关系统功能,涉及多方研发和架构师沟通协调,逐步实施方案落地。二是 AI 智能财富顾问旨在面向全行零售客户提供全流程的财富陪伴服务,针对不同层级、不同投资偏好、不同财富阶段的客户,制定与之对应的产品策略和对话流程。当前全行零售客户特征繁多,需求复杂,AI 智能财富顾问需依靠机器学习算法和量化模型,筛选有效标签和策略,赋能客户需求洞察流程,完成智能化资产配置模型的动态升级。三是对话语料资源建设难度大。AI 智能财富顾问能智能对话、精准回复的基础,
11、是基于大量的对话语料加以训练,以达到识别客户意图的目的。在冷启动阶段,需有大量一线业务人员参与项目建设,共同完成分场景的语料建设。案例亮点(一)MOT 策略触达1.市场行情 MOT:在市场波动时,提供及时专业的行情点评,详细解读市场波动对持仓的影响,如午间点评、收盘点评、热点解读等;2.客户行为 MOT:通过客户在我行主动或被动的金融活动,如大额资金变动、产品到期、产品页面浏览等,捕捉客户的潜在投资需求,推荐产品实现转化。(二)专业的资产配置模型1.统一的配置逻辑:从客户出发,建立统一的配置逻辑。客户配置阶段不同,对理财的认知不同,对产品和资产配置服务的接受度也不一样;建立从无到有,从简单到复
12、杂,从买一个到配多个,从配多个到配更好的层层递进的配置思路。2.客户与策略的深度匹配:基于多维数据,识别客户需求,匹配产品与服务,形成专业、综合、个性化的建议方案。(三)人际协同,赋能一线1.获客转接,赋能减负:利用AI智能财富顾问的技术优势,通过引入AI的智能服务能力在忙时托管,拓展一线接触外延,广泛获取经营机并转接给理财经理,并于理财经理客户经营流程中赋能支持。2.深度经营,优化指引:发挥理财经理专业与温度优势,在满足客户人工需求、促成客户的产品选择与资产配置的基础上,反向指导 AI 智能财富顾问的优化迭代。人机协同,实现资源共享,拓展客户经营的广度与深度,双向赋能与提升。011申报单位名
13、称兴业银行股份有限公司单位简介兴业银行成立于 1988 年 8 月,是经国务院、中国人民银行批准成立的首批股份制商业银行之一,总行设在福建省福州市,2007 年 2 月 5 日正式在上海证券交易所挂牌上市,注册资本 107.86 亿元。2023年7月5日,英国 银行家 杂志发布2023年度的全球银行1000强榜单,兴业银行再攀新高,按照一级资本排名第 17 位,国际影响力和竞争力持续提升。(四)敏捷会话配置流程灵活配置标签和流程:利用兴业银行专业的智能语音处理平台,支持总分行用户灵活配置、发布AI 智能财富顾问的对话流程。用户可以根据实际业务经营需要,多维配置客户的标签组合和定制化的对话流程,
14、满足一线营销的敏捷性需求。(五)开放域问答引导客户形成良好的投资习惯:开放域旨在与用户进行会话交流,在会话中解决用户简单需求、学习基础财富管理类知识,引导用户进入主题流程深入解决财富类需求,在长期使用过程中形成良好的投资习惯。兴业银行:兴业银行 AI 智能财富顾问2024 人工智能&大数据创新应用案例集012新奥天然气:LNG 智能交付解决方案人工智能创新应用案例简介新奥股份在 LNG 智能交付领域不断开展数字化转型实践,依托 LNG 接收站出货平台,制定 LNG 智能交付解决方案,建设包括智能指派、智能监控、智能进出场的综合管理平台,已累计接入1700多家承运商,链接23000多个车辆定位数
15、据,其中LNG车辆接入近1万辆,达到全国 LNG 车辆总数的 85%。智能指派实现安全合规前置化审核,确保车辆合规有效,指派任务智能灵活,从而提高运输效率、降低运营成本、增强客户服务。智能监控通过车辆线上化操作,实时监控在途车辆,节点监控与危网地图集成,实现任务智能化精准预警,减少人工跟踪出现偏差。智能进出场通过数据集成,各节点信息互联互通,打通了装卸环节与承运环节的数据和系统,使过程更透明,数据畅通流动,实现物流运输全流程数字化。此外,LNG 智能交付解决方案还致力于接入和解析车辆 ADAS/DMS 主动安防数据,在技术和业务、承运商等多方配合努力下,该平台已在舟山 LNG 接收站的业务环境
16、下实现ADAS/DMS 的全覆盖,有效保障进出舟山岛的车辆在途安全。012013背景和主要驱动力传统工厂/接收站痛点:1.传统线下效率低:采销运及装车计划信息线下收集,更改随意,信息不对称,供需调度匹配及对帐结算需大量人员沟通成本,且难以保障准确性。2.安全隐患风险大:物流公司多管理难度高,车辆在途运行信息不透明,驾驶员在途驾驶行为,存在安全管理盲区,难以满足自身及政府对车辆安全监管的要求。3.信息孤岛不透明:车辆进入厂区前,易集中到达,无计划性,线下操作,存在违规行为、进场排号放行依靠预估和电话沟通,纸质单据流转,无法保证数据准确性,同时不公平现象,引发利益冲突等。4.货物流向不清晰:车辆配
17、送、货物流向难以掌握,存在串货、延误等风险,在途追踪靠线下电话沟通,信息不对称不透明存在管理盲点,沟通成本高,客户满意度低。技术特色及应用实例数字化创新:1.智能指派业务根据时效预测实现调度派车智能化。2.智能监控业务通过智慧物联实现全域三维实时监控可视化。3.智能进出场业务打通数据孤岛实现车辆进出场自助值守无人化。LNG 智能交付解决方案技术开发主要亮点:1.架构及扩展性解决方案底层系统基于微服务架构建设,遵循微服务架构的基本原则。使用 SpringBoot+Dubbo做为开发框架,进行服务的开发。系统设计、实现时为保证系统的安全性,采用相关的软件技术提供严格的管理机制、控制手段和事故监控等
18、技术措施提高网络系统的安全性。在业务系统设计过程中,系统规划、编码规范等均遵从一定的安全规范。产品的底层实现具备了较好的扩展能力,可以相对快速的进行容量和性能水平扩展以及纵向快速解耦。2.指派、在途、进出场全程一体化、智能化监管智能指派实现了安全合规前置化审核,确保车辆合规有效,指派任务智能灵活,从而提高运输效率、降低运营成本、增强客户服务。智能监控通过车辆线上化操作,实时监控在途车辆,节点监控与危网地图集成,实现任务智能化精准预警,减少人工跟踪出现偏差。智能进出场通过数据集成,各节点信息互联互通,打通了装卸环节与承运环节的数据和系统,使过程更加透明,数据畅通流动,实现物流运输全流程数字化。3
19、.危货导航时效预测算法通过与图商合作,在业内首创危险品运输导航功能。结合大量的历史路线、风险点、危险品限行等信息来还原真实的车辆运行路径以及状态,对政策法规、限高、限重、避让区域、危货速度控制、休息时间、装货等待时长、装货操作时长、安检时长、天气等全量影响在途时长的因素进行还原分析,形成大数据时效预测算法,能较为精准预测车辆装车到达时间与货物到达目的地时间,有效避免车辆积压现象发生。同时深入研究分析驾驶员的个人行为对算法的影响,以提升算法的精度。新奥天然气:LNG 智能交付解决方案2024 人工智能&大数据创新应用案例集0144.卫星定位与物联设备通过搭建 GPS 定位中心,接收各承运商车辆的
20、卫星定位数据。在多年的业务执行与积累下,平台已经接入了 1700 多家的承运商,链接 23000 多个车辆定位数据,其中 LNG 车辆已接入近 1 万辆,达到全国 LNG 车辆总数的 85%。同时致力于接入和解析车辆 ADAS/DMS 主动安防数据,在技术和业务、承运商等多方配合努力下,已经在舟山接收站的业务环境下实现的 ADAS/DMS 的全覆盖,有效保障进出舟山岛的车辆在途安全。此外,我们还与新奥数智研究院合作开发“视频报警误报智能判断算法”,以大量的 ADAS/DMS 报警数据为基础,通过 AI 算法模拟,有效减少误报情况发生。5.政企数据互联在危化品运输行业,除了安全与效率之外,合法合
21、规也是重要要求。该解决方案通过创新业务模式,以政企合作的方式,将 LNG 运输信息(人、车、企、时间、线路)、安检信息(驾驶员自检、生产企业复检)传输到交通部门与交警部门,突破了政企信息阻碍与数据壁垒,强化分析研判,跨政企实现危品运输风险隐患未动先知、异动即知,预测预警预防能力得到明显提升。6.多部门联动攻克了多公司、多部门、多技术联动的业务、技术、运营等难题,突破了数据溯源追踪限制,实现生产、销售、运输等全流程数据闭环。应用实例该解决方案已经成功服务新奥舟山接收站、国家管网粤东接收站、杭嘉鑫接收站、中石化天津接收站、中石化董家口等国内 7 家 LNG 接收站及重庆龙冉、雅海 2 家 LNG
22、液化工厂。以舟山接收站为例,舟山岛的出货能力受限于舟山出货通道的物流承载能力。在建设系统之前,政府为保障居民安全性,仅允许水路出岛,此时一天的出货量受限于水路运输承载能力,仅为80车/天;在利用解决方案接入车辆定位数据以及ADAS数据后,政府允许分批次陆路出岛,通过水路联运的方式,使得通道出货能力大幅度提升,达到 350 车/天。同时在智能监控的帮助下,也有效的减少了车辆集中到达、积压的情况,降低道路运输风险。杭嘉鑫接收站位于嘉兴平湖县独山港园区,其地理位置临近沈海高速和 G228 国道,周围道路交通纵横复杂,且接近村庄居民区,进出场车辆与社会车辆及行人混杂,存在交通安全风险。该接收站在浙江担
23、负保障杭嘉湖地区民生供气的任务,因此每天出货量相对较多,槽车运输车辆涉及多家贸易商以及承运方,覆盖上百名驾押人员及车辆,管理难度大。系统上线后,通过智能指派,将计划车辆按远近、是否完成上一单等条件,区分成上午、下午、晚上三个批次,严格按照分批次到达的规定执行。并在园区入口、停车场、接收站分别设定三道无人值守道闸,通过预约、扫码、签到等方式,自动有序的放行,有效保障园区内车辆安全、有序,避免积压。015实施效果主要应用效果1.技术和应用创新LNG 智能交付解决方案将 LNG 交付的传统线下业务形式转变为线上信息化、数字化、智能化管理。LNG 智能交付解决方案通过引入 GPS 定位技术、物联网技术
24、以及人工智能技术,实现车辆在途跟踪系统的智能化。车辆位置和状态的实时监控可以大大减少人工跟踪的偏差,并能自动预警异常情况,提高车辆运输的安全性。同时数字化和自动化技术的应用,实现了进出场操作的数据集成和系统打通,能够减少人为错误和丢失,提高操作的安全性和效率。2.管理效率的提升LNG 智能交付解决方案对管理效率的提升体现在以下三个方面:一是智能化的车辆在途跟踪系统能够实时监控车辆位置和状态,提高运输的可控性和可预测性,能够更准确地安排车辆调度和运输路线,从而提高运输效率。二是进出场操作效率的提升,减少了人工操作所带来的错误和延误,降低了运输过程中的风险和成本。同时,通过自动化技术的应用,进一步
25、提高了操作的效率,节约了人力资源和时间成本。三是 LNG 交付过程的数字化可以提高交付过程高效性。通过实时监控和数据分析,可以及时发现和解决问题,减少交付过程中的误差和延误,提高交付效率。此外,通过引入区块链技术确保数据的真实和安全,提升了整个交付过程的可信度,并为相关方提供了更好的决策依据。3.保障 LNG 交付安全LNG 智能交付解决方案有效保障 LNG 交付全过程安全监管一体化。从人、车、企资质上报审核、人员培训、计划提报、人员答题、自检自查、车辆安检、装车、运输过程一体化全流程监管,保障运输环节安全、可靠,减少安全隐患。4.经济效益LNG 智能交付解决方案通过优化出货计划,增强物流管理
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