分布式人工智能与金融应用.pdf

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1、分布式人工智能与金融应用王静逸#page#目录分布式人工智能的发展概要金融业大规模人工智能计算的痛点与需求分布式人工智能如何赋能金融业未来展望#page#金融科技领域-分布式人工智能的需求概要随着金融科技领域的不断发展，特别是云计算、大数据、区块链、分布式、人工智能、物联网的发展，单一的计算机无法完成这样的巨大的计算工作，特别在AI领域，传统的人工智能计算效率已经远远无法满足业务的快速发展。而在物联网领域，随着智能互联的发展，多个智能设备之间的协作也变得更加紧密，人工智能的发展，逐步也在往边缘计算领域发展，万物互联的智能时代，对人工智能的计算方式也提出的更高的要求。AI计算框架异构计算芯片分布

2、式智能内核算法分布式改进人工智能多专家系统协作分布式计算#page#金融科技领域-分布式人工智能计算的发展数据功能传统的人工智能，数据较为单一，从数据形态看，目前以批量数据为主，缺乏流式数据针对大数据和人工智能的发展，A的功能变得更加丰富多样，对于新技术的支撑的处理机制能力，要求日益增加，数据部分，人工智能的发展也受到了大数据发展的影响，大规模的数据计算能力和计，在金融领域，正在从传统的技术方案，面向新智能领域逐步转型，如何打造面算形式受到巨大挑战，单一的大数据计算模式在人工智能场景依然会受到制约向金融领域合规的业务方案，成为AI思考的重要问题。打造属于分布式人工智能的数据计算框架和方法，也是

3、重要的研究方向。从单一的人工智能，到集中化的人工智能，再到万物互联时代，智能边端计算的兴起，分布式人工智能的挑战日益加强。数据架构功能架构分布式。人工智能技术架构部署架构部署技术，传统的人工智能计算技术，随着金融科技快速的发展，如何提高大规模的计算现有的人工智能基本上实现了平台的高可用，无单点故障隐患，从技术架构到部署架构上，平台能够支持横向扩展，可支持未来可能出现的高并发场景。能力，包括AI模型的训练与推理？，针对边缘计算、云边端协作一体化的人工智能部署方式与高可用容灾备份，是一个需要在在人工智能计算芯片不断发展的今天，异构的算力资源，如何进行分配、管理金融科技领域研究的问题。调度，并且使用

4、到适合的场景，是重点金融科技数据中心的核心技术。在云边端协作下，不同的计算芯片、软硬件，在不同场景下，特别是边缘计算如何适用于各个金融领域强监管、高安全性的部署与防护方式，是现阶段推进人工智能领域在金融科技领域推进必须解决的问题。领域，还远远无法满足金融科技场景不断扩展的需求云边端一体化和万物智能互联一体化、集中化的人工智能平台人工智能在金融科技领域的兴起大规模人工智能计算和异构算力的兴起#page#目录分布式人工智能的发展概要金融业大规模人工智能计算的痛点与需求分布式人工智能如何赋能金融业未来展望#page#金融科技领域-推荐系统实时精准推荐司在线计算数据广告策路数据准备决策特征工程验证强化

5、镜型测试数据分流流数据空间构造准备测试模型A/B测试餐华京湖高速缓存基准模型环境埋点广告策略集合数据模型版本切换增量输出模型模型多版本服务近线推荐初排集合模型风险控制近线计算数据时序数据准备过滤召回特征工程模型排序测试数据分流流数据缓存数据准备测试模型算法服务模型A/B测试排序服务风控对抗消息队列基准模型环境数据数据拼接采集模型多版本服务增量输出模型模型版本切换离线推荐集合数据数据数据ETL处理模型过滤否回-数据序面到大大数计算数据准备测试特征工程准备规则排序环境模型A/B测试离线计算功能组模型算特征知识外部确定训练算法件训练模型数据引擎图谱法服务模型服务模型服务运行输出模型模型服务灰度发布据

6、平模型评估发布模型更新S镜像打包模型+算法+运行依赖#page#金融科技领域-云边端协作的智能物联网OS010203SO060407人居消费级城市物流交通制造零售集成服务IOT智能设备与解决方案操作系统OS层体系架构设备连接控制数据服务智能分析服务智能设备OS应用市场分布式基础服务开放服务总线基础设施服务器计算芯片储存网络数据中心AI推理平台云边端管理平台应用服务市场#page#金融科技领域-多智能专家系统协作决策推理数据分析模型库和决策推理Agent作用环境感知环境协作EnvironmentEnvironment模块Agent推理目标感知要素工机单元器数据识库作关系同步感知行为决策目标Age