行业场景

人工智能作为产业变革的核心驱动力和引领未来的战略技术,已上升为国家战略。
《新一代人工智能发展规划》中明确提出加快培养人工智能人才,强调“利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革,构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系”

  • 精准营销图标

    打造AI产业园标杆案例

    人工智能技术在全球范围内迅速渗透各行各业,AI已经展现出巨大的潜力和价值。智京未来多样化产品助力高校完成产业园建设,打造AI产业园标杆案例。

    AI技术的广泛应用
    AI科技与高校相融合
    人才培养的战略布局
  • 实时反欺诈图标

    人工智能实验室建设

    打造先进的集教学、竟赛及科研于一体的实验室,提升专业综合服务能力,全方位服务各类人工智能、机器人竞赛,助力学生取得优异成绩,积累宝贵的经验

    完善人工智能课程体系,赋能专业教学实训
    校企合作联合编写人工智能技术应用相关教材、资源,形成具有学校特色的教学资源
    加强校企协同育人,就业育人合作,为产业发展提供高素质人才支撑
  • 智能反洗钱图标

    让传统教室焕发出新活力

    在信息技术飞速发展的今天,传统教室已无法满足现代化教学的需求。智慧教室应运而生,以一个智能化、网络化、个性化的教学环境,为教育教学改革创新提供了强有力的支撑。

    实现教学资源的便捷获取和高效利用,优化教学流程,提升课堂效率
    支持翻转课堂、混合式学习、探究式学习等多种教学模式,激发学生学习兴趣
    对教学资源、教学过程等进行全方位管理,为教学提供数据支持,提升教学管理效率
  • 专业共建——更佳的人才培养方案

    将更贴合市场需求的核心技术、实训项目、课程等融入专业,增加竞争力,提高学生的就业竞争力和职业发展能力,提高学校的社会服务能力和影响力

    致力于培养出具有较强实践能力和创新精神的高素质应用型人才
    分析行业需求,制定出符合市场需求和学生发展的人才培养方案
    提高学校的社会服务能力和影响力

业务效果

  • 112 %

    智能营销模型相比专家规则对长尾客户营销效果提升明显,超过112%

  • 3

    反欺诈AI模型上线效果相比于传统的专家规则,准确率提高了3倍

  • 57 %

    反欺诈模型事后验证,对客户打扰率相比专家规则,下降57%

  • 99.6 %

    反洗钱可疑案宗分析,打分前70%的案宗中,召回率达到了99.6%

行业资源

  • 剖析企业AI智能化转型路径

    近日,新加坡金融科技节X 新加坡科技创新周(SFF x SWITCH)盛大开幕。首席执行官戴文渊受新加坡金融管理局邀请,于"技术基础设施"峰会分享企业AI智能化转型的落地实践与思考。

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  • IDC创新者榜单

    近日,国际知名研究机构IDC(International Data Corporation)发布创新者(IDC Innovators)榜单,智能风控平台及AutoML产品分别入选"中国人工智能金融反欺诈"、"亚太地区下一代高级大数据分析"创新者榜单。

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  • AutoML获农行数据挖掘大赛冠军

    近日,由中国农业银行联合《金融电子化》杂志社举办的"雅典娜杯"数据挖掘大赛颁奖典礼在京举行。

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  • 农行牵手清华大学、金融电子化成立金融业AI大数据联盟

    由中国农业银行及《金融电子化》杂志社共同发起的"金融业AI大数据联盟"成立仪式近日在京举行。中国农业银行、清华大学、中国金融电子化作为联盟成员,共同为联盟进行揭牌。 联盟的成立旨在联合金融与人工智能领域最具影响力的机构,积极开展创新研究和实践落地,未来联盟成员将加强在AI和大数据领域的深入合作。

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成功案例

  • AutoML技术支撑智能营销体系建设

    开放银行服务体系下,传统基于业务专家对客户信息、交易行为等数据开展分析挖掘工作形成营销名单的方式,已经不能满足覆盖线上/线下各服务渠道的产品营销需求。 基于高维机器学习模型实现用户/产品的精准营销匹配,并采用自动机器学习技术快速构建模型,持续迭代优化。

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  • 智能反欺诈服务,采用主动防御策略, 开创转账交易风控新模式!

    基于领先的技术与算法,在线上转账业务场景建立智能转账反欺诈模型, 实现了对交易反欺诈的精准打击,辅助构建"事前侦测+事中拦截+事后分析"的全流程智能转账反欺诈体系,全程为用户资产保驾护航。

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  • 助力国内某大型银行智能反洗钱体系的持续建设发展

    基于领先的技术与算法,并持续优化智能反洗钱应用体系,提升识别准确率; 降低反洗钱调查人员人力成本; 通过高维机器学习模型挖掘隐案、漏案,并采用图关系识别洗钱团伙,反哺业务规则。

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  • 助力某大型国有银行对公业务运营优化

    结合机器学习、图计算、知识图谱等技术,针对已构建的集团客户识别功能进一步完善,使集团客户识别功能更加完整、准确、体系化。 通过更丰富的数据,全面反映企业间的控制权和经济往来关系,优化营销商机挖掘、风险传导等运营管理基础。

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