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1、银行的敏前台、稳中台、强后台银行的敏前台、稳中台、强后台 智能化时代下，银行业务的数字化转型正加速重构敏前台、稳中台、强后台敏前台、稳中台、强后台 的协同体系。敏前台层面，智能化与敏捷化成为核心突破方向：通过部署AlAl智能体应用实智能体应用实现客户交互场景的深度重构。中台建设强调稳,着力构建模块化、标准化的模块化、标准化的能力中枢。后台系统则以强基强基为目标，依托分布式架构与云计算技术构建数字新基建。保障海量数据 的安全承载，提供强大的算力支撑。三者协同形成了 前端智能前端智能驱动、中台能力沉淀、后台算力筑基驱动、中台能力沉淀、后台算力筑基的有机体，推动银行业务向 秒级响应、千人千面、无感风

2、控的智慧银行演进。技(技术应用)智(AI赋能)(业务场景)业(数据分析)银行复合型银行复合型 人才人才银行人才发展趋势银行人才发展趋势复合复合型人才型人才项(跨团队项目落地)【案例】银行智能问答系统自然语言问答系统(Natural Language Question Answering System)是一种利用自然语言处理技术来实现用户与计算机之间进行问题和回答交流的系统。它能够理解用 户提出的问题，并通过分析问题中的关键信息，从系统中提取相关的知识或信息来给 出准确的答案。在实际应用中，问答系统可以用在各种场景，如智能客服、智能搜索 引擎、智能助手等领域。通过模拟实现基础功能来展示其原理和实

3、现方式。我们将会通过以下几个步骤来完成问答系统的开发：问题?问题解析 问题改写知 识回答。答案抽取 答案选择模型用户文档查询 文档过滤数据【案例】银行智能问答系【案例】银行智能问答系统统1.1.数据预处理：数据预处理：我们首先需要准备一个包含问题和答案的数据集，用于训练 我们的模型。这里我们可以使用一些简单的问题和答案，比如常见的知识性问题和对应的答案。2.2.文本处理：文本处理：接下来我们需要对问题进行文本处理，将问题进行分词、词性 标注等操作，以便于对问题进行理解和匹配。3.3.特征提取：特征提取：我们需要将问题表示成计算机可理解的形式，比如将问题转换 成向量的形式，以便于进行相似度计算和

4、匹配。4.4.模型训练：模型训练：我们可以使用一些常见的文本匹配模型，如TF-IDF、Word2Vec、BERT 等，来训练我们的问答系统模型。5.5.交互界面：交互界面：最后，我们可以通过一个简单的交互界面，让用户输入问题，然后通过我们训练好的模型来给出答案。1、面向银行中台业务和产品人员，能查询银行产品案例。2、产品管理工具和方法。【案例分析【案例分析1 1】某银行产品管理知识库】某银行产品管理知识库客户信息标签化客户信息标签化通过整合商业银行内部各条线分散的客户信息，与来自工商、司法、税务、舆情、政府公共信用信息等 外部数据结合，从客户的工商注册、股权投资、信用状况、管理人员资质、运营管

5、理能力、生产经营状 况及财务情况等角度进行提炼，形成对公客户标签。第 一，客户基本特客户基本特征，征，包括客户类型、所属行业、客户资质等客户身份特质。第 二，客户关联信息，客户关联信息，涉及担保圈情况、合作机构性质、集团关系、关联方风险等信息，用以考察客户 关联关系的复杂性和多样性。第 三，客户履约能客户履约能力，力，用以考察客户履行合同的实际能力、支付能力。第 四，客户行为偏好，客户行为偏好，用以考察对公客户的经营行为、交易行为、投资行为、公共行为中存在的规律或 习 惯。第 五，客户信用历史，客户信用历史，通过行政部门以及司法部门对客户的信用评价，了解客户经营过程中的不良行为。标签数据模型化

6、标签数据模型化客户打标的核心是根据客户特征构建数据模型。根据不同的实现方式，对 公客户标签的数据模型分为两类。一类是规则类模型。规则类模型。该模型按照业务规则，通过统计分析运算获得标签值。例如，在分析客户的股权结构时，可分别设定阈值X和Y用于判断客户股权是否集中。如果客户前N 大股东的持股比例超过X%,即为股权集中，如果持股比例低于Y%,则为股权分散。一类是预测类模型。预测类模型。该模型基于统计学中的决策树、回归等数学模型建模，探索各指标之间的相关性，通过多次迭代训练提升模型精度，并预测客户 具有某项特征的概率。例如，如果验证发现客户日均存款、取现、同名划 转等指标变化情况与客户违约存在相关性