宜信业务中的敏捷AI NLP技术实践

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布

艺术编程

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宜信采用敏捷AI NLP技术进行文本预处理、情感分析和文本分类，提升服务效率。通过Python结合NLTK、TextBlob和Scikit-learn库，实现文本数据的高效处理和分析，为客户提供个性化服务。

近年来，宜信业务在自然语言处理（NLP）领域中采用了敏捷人工智能（AI）技术，取得了显著的成果。敏捷AI NLP技术的应用使得宜信能够更加高效地处理和分析大量的文本数据，为客户提供更好的服务。本文将详细介绍宜信业务中敏捷AI NLP技术的实践，并提供相应的源代码。

文本预处理

在NLP任务中，文本预处理是一个重要的步骤。宜信使用Python编程语言结合开源库进行文本预处理。下面是一个示例代码，展示了如何使用NLTK库对文本进行分词、去除停用词和词干化处理：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import SnowballStemmer

def preprocess_text(text

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敏捷AI和NLP技术在宜信业务中的实践

DbjkKubernetes的博客

09-20

敏捷AI和NLP技术在宜信业务中发挥着重要的作用。随着人工智能技术的不断进步和创新，相信敏捷AI和NLP技术在宜信业务中将发挥更大的作用，为用户提供更优质的金融服务体验。通过实时分析大量的数据，并结合机器学习算法，敏捷AI能够识别出潜在的风险因素，并提供风险评估报告，帮助宜信在贷款审批过程中做出更准确的决策。近年来，随着人工智能技术的不断发展，敏捷AI和自然语言处理（NLP）成为了许多企业在业务中应用的关键技术。当然，在实际应用中，模型的构建和训练过程可能更加复杂，需要考虑特征工程、模型融合等更多的因素。

敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【智能聊天机器人篇】

gao2175的博客

01-09

366

写在前面：在背景篇《敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【背景篇】》中，我们大概了解了NLP技术的发展情况，接下来，我们会向大家介绍NLP技术在宜信应用的高级场景。本篇为场景中的智能聊天机器人篇，敬请收看~ 作者：井玉欣。毕业于北京大学信息科学技术学院，获博士学位，研究方向包括计算机软件与理论、逻辑推理等，目前就职于宜信技术研发中心，从事人工智能、机器学习、自然语言处理以及知识工程等方面的...

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敏捷AI｜NLP技术在宜信业务中的实践「背景篇」

gao2175的博客

01-03

463

导读：文章围绕基于机器学习的NLP技术在宜信内部各业务领域的应用实践展开，分享这一过程中的相关经验，包括智能机器人在业务支持、客户服务中的探索，基于文本语义分析的用户画像构建，以及NLP算法服务平台化实施思路等。本文为背景篇，敬请大家阅读~ #作者简介# 井玉欣毕业于北京大学信息科学技术学院，获博士学位，研究方向包括计算机软件与理论、逻辑推理等，目前就职于宜信技术研发中心，从事人工智能、机...

敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【背景篇】

weixin_33824363的博客

01-07

113

文章围绕基于机器学习的NLP技术在宜信内部各业务领域的应用实践展开，分享这一过程中的相关经验，包括智能机器人在业务支持、客户服务中的探索，基于文本语义分析的用户画像构建，以及NLP算法服务平台化实施思路等。本文为背景篇，敬请大家阅读~作者：井玉欣。毕业于北京大学信息科学技术学院，获博士学位，研究方向包括计算机软件与理论、逻辑推理等，目前就职于宜信技术研发中心，从事人工智能、机...

敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【构建用户画像篇】

gao2175的博客

09-18

1300

高级场景之构建客户画像在许多企业中，每天业务人员和客户的沟通都会产生大量记录，这些记录可能包括了客服的沟通数据（通话记录、通话小结），也可能包括了各式各样的报告数据（陪访报告、征信报告等）（见图1）。图1 业务人员与客户产生沟通记录前者可能口语会多一些，后者则主要是书面用语。但两者之间有一个共同的特点，就是其中都蕴含着丰富的客户信息。想要把这些信息提取出来，我们就需要利用到（NLP）技术。...

敏捷AI｜NLP技术在宜信业务中的实践「智能聊天机器人篇」

weixin_34014277的博客

01-08

173

导读：在背景篇《敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【背景篇】》中，我们大概了解了NLP技术的发展情况，接下来，我们会向大家介绍NLP技术在宜信应用的高级场景。本篇为场景中的智能聊天机器人篇，敬请收看~#作者简介#井玉欣：毕业于北京大学信息科学技术学院，获博士学位，研究方向包括计算机软件与理论、逻辑推理等，目前就职于宜信技术研发中心，从事人工智能、机器学习、自然语言处理以及知识工程等方面的研...

敏捷AI｜NLP技术在宜信业务中的实践「构建用户画像篇」

weixin_33800463的博客

01-29

297

导读：前面两篇我们介绍了NLP技术在宜信应用的背景《敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【背景篇】》，以及应用场景之一《敏捷AI | NLP技术在宜信业务中的实践【智能聊天机器人篇】》。本篇为另一个场景，也就是在业务中如何构建客户画像，敬请收看~ 作者简介井玉欣：毕业于北京大学信息科学技术学院，获博士学位，研究方向包括计算机软件...

AI中台：一种敏捷的智能业务支持方案|宜信技术学院沙龙分享实录

gao2175的博客

04-03

1287

内容来源：宜信技术学院第1期技术沙龙-线上直播|AI中台：一种敏捷的智能业务支持方案主讲人介绍：井玉欣宜信技术研发中心AI应用团队负责人本文字数：13479字阅读用时：34分钟导读：随着“数据中台”的提出和成功实践，各企业纷纷在“大中台，小前台”的共识下启动了自己的中台化进程，以数据中台、技术中台、业务中台为代表的一系列技术，极大增强了业务的敏捷性，提高了组织效能。...

宜信中台实践|AI中台：一种敏捷的智能业务支持方案（分享实录）

weixin_33720078的博客

05-06

653

内容来源：宜信技术学院第1期技术沙龙-线上直播|AI中台：一种敏捷的智能业务支持方案主讲人：宜信技术研发中心AI应用团队负责人井玉欣导读：随着“数据中台”的提出和成功实践，各企业纷纷在“大中台，小前台”的共识下启动了自己的中台化进程，以数据中台、技术中台、业务中台为代表的一系列技术，极大增强了业务的敏捷性，提高了组织效能。同时随着智能技术的发展，AI应用在业务研发中的占比逐...

人工智能领域博客

11-28

1825

摘要：本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。

信息检索13

2301_80828873的博客

11-26

2185

最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW

向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎

uncle_ll的博客

11-29

1175

向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。

07_Spring AI 干货笔记之提示词

11-30

899

本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。

RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1

Trb201013的博客

11-27

1399

文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。

【LoRA（低秩适应）技术详解：原理、公式与实践】

m0_46882548的博客

11-26

1633

参数高效：可训练参数量通常仅为全量微调的0.01% - 3%，极大降低了计算和存储成本。内存友好：由于大部分原始权重被冻结，无需存储其优化器状态，显著减少了训练时的显存占用。无推理延迟：训练后可将LoRA权重合并回原模型，推理速度与原始模型一致。模块化与灵活性：一个基础模型可以搭配多个针对不同任务的、体积很小（几兆字节）的LoRA适配器，轻松切换任务。减轻灾难性遗忘：因为原始权重基本不动，模型在适应新任务时更不容易遗忘预训练时获得的通用知识。

【LLM】DeepSeekMath-V2模型

发现问题，并解决问题，批判性思维

11-29

782

研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep

卫星遥感落地林草监测：多源数据融合+AI算法

okk202586的博客

11-27

581

全面完善昌吉州林草资源网络感知体系，建立全州林草资源一体化综合管理平台，全面加强林草安全防火监测预警、有害生物防治信息化、林草资源监管能力，实现林草资源、安全防火、有害生物防控、林长制监督管理等。在不同区域、不同场景下的落地能力，案例可以充分说明，智慧林草并非单纯的技术堆砌，而是真正贴合林草业务流程、解决实际问题的“实战型”方案，太空守护林海正在变成可能~根据林草业务需要，建设林长制、资源监管、生态保护、生态修复、灾害防护、科技创新等六类业务系统，构建智慧林草综合监管业务系统体系，全面支撑林草业务。

【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术

xiezhiyi007的专栏

11-27

999

本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。

YOLOv8训练过程日志-深度解析

搏博的专栏

11-28

949

特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。