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光大银行人工智能技术中台建设与思考

中国信用卡 2024年第3期 28-33页

作者：裴亚民张洁王熙辰中国光大银行科技研发中心

在数字化时代,A I被视为第四次工业革命的重要抓手,已成为推动各行业业绩增长的新引擎。近年来,以AIGC为代表的人工智能大模型等新应用、新需求的崛起,带动金融同业深化布局“智能能力建设”,赋能金融业务。在数字化转型过程中,光大银... 详细信息

在数字化时代,A I被视为第四次工业革命的重要抓手,已成为推动各行业业绩增长的新引擎。近年来,以AIGC为代表的人工智能大模型等新应用、新需求的崛起,带动金融同业深化布局“智能能力建设”,赋能金融业务。在数字化转型过程中,光大银行积极把握机遇,以融合引领的科技定位,致力于让科技成为发展第二曲线的核心引擎,制定了新一期的科技战略规划,构建了新体验、新模式、新融合,中台化、敏捷化、智能化的“三新三化”核心科技引擎战略(如图1所示)。

关键词：光大银行第四次工业革命金融业务金融同业新引擎人工智能技术数字化转型数字化时代

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“AI+”赋能金融,迈向智能金融新时代

中国金融电脑 2018年第9期 22-25页

作者：裴亚民李辉中国光大银行信息科技部规划管理处

在人工智能产业蓬勃发展的时代背景下,光大银行积极开展生物识别、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等新兴技术的研究,并在智能客服、智能风控、智能运营等实际金融业务场景融入人工智能应用,发挥科技创新驱动作用。

关键词：人工智能金融业务赋能自然语言处理计算机视觉生物识别光大银行驱动作用

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光大银行“数字人”建设实践

中国金融电脑 2022年第3期 35-39页

作者：裴亚民张彬中国光大银行信息科技部

近年来,随着金融科技的快速兴起,银行业乃至整个金融业正发生深刻变革,而通过人工智能技术在虚拟网络中打造一位真人模样的“数字人”,也随之成为金融机构实现降本增效、强化获客留存的一项重要举措。尤其是伴随人工智能水平的稳步提升... 详细信息

近年来,随着金融科技的快速兴起,银行业乃至整个金融业正发生深刻变革,而通过人工智能技术在虚拟网络中打造一位真人模样的“数字人”,也随之成为金融机构实现降本增效、强化获客留存的一项重要举措。尤其是伴随人工智能水平的稳步提升,虚拟数字人的交互体验也越来越接近真人,已能够为银行客户提供“听得懂”“看得见”的数字化金融服务体验。顺应上述趋势,各家商业银行纷纷利用虚拟化技术布局“数字人”场景,并借此来引导新一代的业务变革与应用创新。

关键词：金融机构银行客户光大银行人工智能技术金融服务商业银行虚拟化技术虚拟网络

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银行业云应用前景可观

金融电子化 2012年第1期 37-38页

作者：李璠裴亚民中国光大银行信息科技部

随着信息技术和互联网的急速发展,信息高速增长,导致互联网处理能力不足。同时,互联网上存在大量闲置的计算设备和存储资源,如果能将其统一管理提供服务则可以大大提升其利用率,让更多用户受益。用户通常通

关键词：银行业存储资源现金管理服务云计算服务客服中心客户代表网上银行

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以过程改进提升软件质量

金融电子化 2013年第2期 34-35页

作者：裴亚民董丽中国光大银行信息科技部

随着我国银行信息化不断推进,银行信息系统稳定运行已成为业务开展的基本保障。而软件过程改进,则成为各家银行保证信息系统高质量开发管理的重点。一、软件过程改进的方法论***模型CMMI它通过明确组织过程管理、项目管理、工程管

关键词：过程改进 CMMI 软件敏捷开发质量

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光大银行网上银行系统建设方案

中国金融电脑 2000年第12期 36-39页

作者：孙晓旻裴亚民冯大勤光大银行总行电脑中心

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科技赋能打通民生服务“最后一公里”——中国光大银行“智慧云生活生态圈项目”

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金融电子化 2021年第7期 58-59页

作者：裴亚民陈林陈红薇中国光大银行信息科技部

近年来,光大集团聚焦'大财富+大民生'战略,光大云缴费作为光大集团和光大银行在民生服务领域的战略名品,贯彻落实党中央国务院关于为民服务解难题的决策部署,在光大银行'123+N'数字银行发展体系支撑下,从百姓生活的点滴细微处入手,坚持... 详细信息

近年来,光大集团聚焦'大财富+大民生'战略,光大云缴费作为光大集团和光大银行在民生服务领域的战略名品,贯彻落实党中央国务院关于为民服务解难题的决策部署,在光大银行'123+N'数字银行发展体系支撑下,从百姓生活的点滴细微处入手,坚持为民服务解难题,打通民生服务'最后一公里',全力构建'金融+生活+服务'的智慧云生活生态圈。光大银行深耕缴费10余年,坚持便民服务的理念,充分运用云计算、分布式、大数据、人工智能等新技术,结合新场景、

关键词：民生服务 “最后一公里” 光大银行缴费渠道生态圈智慧云

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面向机器学习应用的可解释性需求分析框架

计算机研究与发展 2024年第4期61卷 983-1002页

作者：裴忠一刘璘王晨王建民大数据系统软件国家工程研究中心(清华大学) 北京100084 清华大学软件学院北京100084

基于大数据机器学习的智能软件研发过程需要综合运用软件工程、数据与领域知识工程、机器学习等多方面的知识和工具,涉及的研究主题和人员角色众多,技术实现手段复杂、研发难度大.面向智能软件的需求工程需要面对领域知识、业务知识、... 详细信息

基于大数据机器学习的智能软件研发过程需要综合运用软件工程、数据与领域知识工程、机器学习等多方面的知识和工具,涉及的研究主题和人员角色众多,技术实现手段复杂、研发难度大.面向智能软件的需求工程需要面对领域知识、业务知识、数据科学交织带来的挑战.然而,如何将领域知识和端到端的机器学习技术恰当地融合到给定的业务流程之中,以及如何应对工业、医疗等高可信要求场景中的可解释性需求,仍是亟待探索的重要研究问题.调研了近年来面向机器学习应用的需求工程研究文献,对该领域的发展现状、核心问题和代表性方法进行综述.提出了面向机器学习应用的可解释性需求分析框架.基于该框架,通过一个工业智能应用案例分析了未来待研究的重要问题,展望了可行的研究路径.

关键词：需求工程机器学习领域模型工业工程可解释性

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新乡市区小学体育教学环境现状及优化研究

新乡市区小学体育教学环境现状及优化研究

作者：裴亚丽河南科技学院

学位级别：硕士