28、AI应用架构与策略全解析

AI应用架构与策略全解析

1. 后台办公与金融服务自动化

1.1 后台办公自动化

许多后台办公操作可通过工作自动化得到改善。从保险申请处理到发票分类，都有机器人流程自动化（RPA）解决方案。同时，生成式AI解决方案能够利用第一方数据自动填写表单，并通过API调用后端代理。

1.2 金融服务能力

金融服务具备多种能力，如客户交互个性化、嵌入式金融解决方案、风险价值和“假设分析”以及实时欺诈分析等。

2. 模型适配策略

2.1 适配的必要性

训练最先进的图像分类模型需要超过1000万张图像，而大多数情况下，我们没有如此大规模的数据集。解决方案是采用在与自身数据相似的大型数据集上训练的预训练模型，并将其适配到自己的数据上。即使只有10张包含正负样本的图像也可以进行适配，不过数据越多（且质量越高），模型性能越好。

2.2 适配方式

适配有两种方式：
- 迁移学习 ：保留原模型99%以上的部分，在自己的数据上调整其余权重。具体来说，保留模型中学习如何从数据中提取信息的99%部分，然后训练处理提取信息以得出结果的1%部分。
- 微调 ：保留整个原模型，并在自己的数据上对整个模型进行微调，但要确保权重更新的幅度足够小，以免丢失原模型学到的信息。一些“低秩”生成式AI微调方法会训练一个辅助模型来调整基础模型的权重。

2.3 预训练模型资源

可以在TensorFlow Hub、PyTorch Hub和Hugging Fac