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今年,“人工智能 +”再次写入政府工作报告。国企如何发挥需求规模大、应用场景多的优势,促进市场、技术更好融合,已成为规划发展“必答题”。近期,北京市国资委部署市管企业“人工智能+”专项行动方案(2024-2025),取得哪些实施进展?记者进行了实地走访。
数据流通“筑底座”
作为一家新国企,北京国资公司所属北京数网链通科技有限公司最近“很拼”。公司3月25日完成工商注册登记,一周后记者探访发现,其开发的数据流通利用增值协作网络(下称“协作网络”)已经小规模上线,3000多款数据产品批量上架。
这家企业直接面向国家战略和行业发展需要而生。协作网络是北京市承建国家数据局数据流通基础设施建设试点项目的主体工程,也是建设国家数据流通利用的核心节点和服务中枢,将为赋能千行百业发展筑牢“数据底座”。
数网链通科技公司副总经理崔晓峰介绍,高质量数据是人工智能时代的核心发展资源。目前,业内存在数据分散、物理存储成本高、流通效率低等痛点。协作网络首先要搭建类似“线上超市”的数据资源高地,实现数据一处发布、全网检索,并提供对接、加工、交易、签约、交付等服务,让数据能够“供得出”。
其次,要打造成分级分布的数据流通关键设施。针对数据易被滥用等痛点,平台引入区块链和隐私计算技术,就像把数据放进了“安全空间”,使用方只能按授权范围调用,这种“数据不出域、价值可流转”的模式,让过去因权属不清、担心安全而“沉睡”的高价值数据动了起来。
再者,发展全域共建的数据利用繁荣生态。以自动驾驶企业为例,开发智驾大模型需要获得城市规划、路况、汽车主机厂采集车数据。协作网络提供可信计算环境,一方面让使用方获得数据“一站式满足”,降低业务开发成本,一方面让提供方获得合理收入,形成良性循环,最终实现数据“用得好”。
崔晓峰表示,协作网络计划在2年时间内接入1万个市场主体、3万个数据产品,实现北京市、京津冀区域以及6个其他试点城市的数据互联互通和跨域流动。
智算赋能“搭平台”
在北京酒仙桥——这个曾诞生新中国第一支电子管、第一块集成电路、第一台电子计算机,被誉为共和国电子工业摇篮的老工业基地,由老旧厂房改造的北京数字经济算力中心近期投入运行。
这是北京五环内唯一一个千P以上商用智算中心,面向政府机关、国有企业和民营企业等各类机构组织提供普惠算力,由北京电控所属北电数智建设运营。这家企业成立不到2年,高管多有跨国公司、互联网大厂背景,且不乏行业领军技术人才,工作节奏极快。
北电数智战略与市场负责人杨震接受记者采访时谈到,北电数智不是简单的“国企+AI”,而是一家希望对人工智能产业起到直接加速作用的AI原生国企。
目前,在AI基础设施层面,北电数智的国产混元算力方案在普遍提升国产芯片2至3倍的性能以外,还有不同软件、工具链层面的兼容调度和交叉适配能力,既可以支撑大模型训练,也支持小场景开发,通过token式计费,可大幅降低企业入门AI的门槛和成本,提升智算中心的利用率和灵活性。
杨震表示,上下游协同是国内人工智能产业从“单点突破”迈向“体系化崛起”的关键路径,对构建自主可控的产业闭环、提升我国的全球竞争力意义重大。
因此,北电数智希望打通算力—数据—模型的全栈技术自主链路,并以“1个AI基础设施底座”和“传统产业升级平台+新兴产业加速平台”双平台的创新发展模式,串联场景和产业,突出“在地运营”思维,让数智化服务更好满足当地产业结构转型所需,进一步实现人工智能产业的商业闭环。
国企搭台,各方唱戏。“建成智算中心只是第一步,围绕其打造生态,辐射产业链上下游,促进产学研融合,是我们更看重的目标。”杨震说。
应用引领“优服务”
金融服务和每个人都息息相关。传统客服排队长、响应慢、操作复杂,智能客服成为理想的优化服务方式,但背后需大规模、结构化地应用人工智能技术。
一个月内,一家银行的智能客服能够服务多大的客户量,处理问答多少条,满意率又能得到多少?北京银行给出的答案是,累计服务客户66.5万人次,处理问答325.8万条,整体回答成功率达92%,有效缓解人工客服压力,全面提升客户服务效率与满意度。这不仅减轻了一线员工负担,也满足了上班族等客户“随时问、马上办”的实际需求,对于老年人来说,更让手机银行从“复杂难用”变为“一步一导”,缴费不必再“出门跑腿”。
信贷审批环节的变革更具标志性。北京银行的“京信妙笔” 智能报告平台通过大语言模型,将贷前调查报告撰写时间从3天缩短至5分钟生成初稿,初审效率提升40%。
在风险防控领域,人工智能也成为“科技哨兵”。北京银行应用图分析技术构建了企业级涉赌涉诈关联图谱,可精准刻画风险团伙特征,将人工排查时间从“天级”压缩至“分钟级”,实现风险客户快速锁定与关联分析,有效降低漏查率。
截至目前,该模型已识别待排查风险团伙300余个,涉及黑名单账户400余个,潜在可疑对公账户超过5000个、对私账户超过1000个,显著提升了事前预警与事后定性效率,增强了风控体系的全面性和精度。
记者了解到,目前北京市国资委已将29家企业38项任务纳入“人工智能+”重点建设任务清单,围绕算力建设、数据供给、场景落地三大方向加速推进。
从数据流通的“底层底座”到智算生态的“创新平台”,再到民生服务的“应用终端”,北京市国资委有关负责人表示,北京国企正以系统化布局回答“人工智能+”时代命题,为全国提供可复制的“首都经验”。
今年,“人工智能 +”再次寫入政府工作報告。國企如何發揮需求規模大、應用場景多的優勢,促進市場、技術更好融合,已成為規劃發展“必答題”。近期,北京市國資委部署市管企業“人工智能+”專項行動方案(2024-2025),取得哪些實施進展?記者進行瞭實地走訪。
數據流通“築底座”
作為一傢新國企,北京國資公司所屬北京數網鏈通科技有限公司最近“很拼”。公司3月25日完成工商註冊登記,一周後記者探訪發現,其開發的數據流通利用增值協作網絡(下稱“協作網絡”)已經小規模上線,3000多款數據產品批量上架。
這傢企業直接面向國傢戰略和行業發展需要而生。協作網絡是北京市承建國傢數據局數據流通基礎設施建設試點項目的主體工程,也是建設國傢數據流通利用的核心節點和服務中樞,將為賦能千行百業發展築牢“數據底座”。
數網鏈通科技公司副總經理崔曉峰介紹,高質量數據是人工智能時代的核心發展資源。目前,業內存在數據分散、物理存儲成本高、流通效率低等痛點。協作網絡首先要搭建類似“線上超市”的數據資源高地,實現數據一處發佈、全網檢索,並提供對接、加工、交易、簽約、交付等服務,讓數據能夠“供得出”。
其次,要打造成分級分佈的數據流通關鍵設施。針對數據易被濫用等痛點,平臺引入區塊鏈和隱私計算技術,就像把數據放進瞭“安全空間”,使用方隻能按授權范圍調用,這種“數據不出域、價值可流轉”的模式,讓過去因權屬不清、擔心安全而“沉睡”的高價值數據動瞭起來。
再者,發展全域共建的數據利用繁榮生態。以自動駕駛企業為例,開發智駕大模型需要獲得城市規劃、路況、汽車主機廠采集車數據。協作網絡提供可信計算環境,一方面讓使用方獲得數據“一站式滿足”,降低業務開發成本,一方面讓提供方獲得合理收入,形成良性循環,最終實現數據“用得好”。
崔曉峰表示,協作網絡計劃在2年時間內接入1萬個市場主體、3萬個數據產品,實現北京市、京津冀區域以及6個其他試點城市的數據互聯互通和跨域流動。
智算賦能“搭平臺”
在北京酒仙橋——這個曾誕生新中國第一支電子管、第一塊集成電路、第一臺電子計算機,被譽為共和國電子工業搖籃的老工業基地,由老舊廠房改造的北京數字經濟算力中心近期投入運行。
這是北京五環內唯一一個千P以上商用智算中心,面向政府機關、國有企業和民營企業等各類機構組織提供普惠算力,由北京電控所屬北電數智建設運營。這傢企業成立不到2年,高管多有跨國公司、互聯網大廠背景,且不乏行業領軍技術人才,工作節奏極快。
北電數智戰略與市場負責人楊震接受記者采訪時談到,北電數智不是簡單的“國企+AI”,而是一傢希望對人工智能產業起到直接加速作用的AI原生國企。
目前,在AI基礎設施層面,北電數智的國產混元算力方案在普遍提升國產芯片2至3倍的性能以外,還有不同軟件、工具鏈層面的兼容調度和交叉適配能力,既可以支撐大模型訓練,也支持小場景開發,通過token式計費,可大幅降低企業入門AI的門檻和成本,提升智算中心的利用率和靈活性。
楊震表示,上下遊協同是國內人工智能產業從“單點突破”邁向“體系化崛起”的關鍵路徑,對構建自主可控的產業閉環、提升我國的全球競爭力意義重大。
因此,北電數智希望打通算力—數據—模型的全棧技術自主鏈路,並以“1個AI基礎設施底座”和“傳統產業升級平臺+新興產業加速平臺”雙平臺的創新發展模式,串聯場景和產業,突出“在地運營”思維,讓數智化服務更好滿足當地產業結構轉型所需,進一步實現人工智能產業的商業閉環。
國企搭臺,各方唱戲。“建成智算中心隻是第一步,圍繞其打造生態,輻射產業鏈上下遊,促進產學研融合,是我們更看重的目標。”楊震說。
應用引領“優服務”
金融服務和每個人都息息相關。傳統客服排隊長、響應慢、操作復雜,智能客服成為理想的優化服務方式,但背後需大規模、結構化地應用人工智能技術。
一個月內,一傢銀行的智能客服能夠服務多大的客戶量,處理問答多少條,滿意率又能得到多少?北京銀行給出的答案是,累計服務客戶66.5萬人次,處理問答325.8萬條,整體回答成功率達92%,有效緩解人工客服壓力,全面提升客戶服務效率與滿意度。這不僅減輕瞭一線員工負擔,也滿足瞭上班族等客戶“隨時問、馬上辦”的實際需求,對於老年人來說,更讓手機銀行從“復雜難用”變為“一步一導”,繳費不必再“出門跑腿”。
信貸審批環節的變革更具標志性。北京銀行的“京信妙筆” 智能報告平臺通過大語言模型,將貸前調查報告撰寫時間從3天縮短至5分鐘生成初稿,初審效率提升40%。
在風險防控領域,人工智能也成為“科技哨兵”。北京銀行應用圖分析技術構建瞭企業級涉賭涉詐關聯圖譜,可精準刻畫風險團夥特征,將人工排查時間從“天級”壓縮至“分鐘級”,實現風險客戶快速鎖定與關聯分析,有效降低漏查率。
截至目前,該模型已識別待排查風險團夥300餘個,涉及黑名單賬戶400餘個,潛在可疑對公賬戶超過5000個、對私賬戶超過1000個,顯著提升瞭事前預警與事後定性效率,增強瞭風控體系的全面性和精度。
記者瞭解到,目前北京市國資委已將29傢企業38項任務納入“人工智能+”重點建設任務清單,圍繞算力建設、數據供給、場景落地三大方向加速推進。
從數據流通的“底層底座”到智算生態的“創新平臺”,再到民生服務的“應用終端”,北京市國資委有關負責人表示,北京國企正以系統化佈局回答“人工智能+”時代命題,為全國提供可復制的“首都經驗”。
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