建行上海分行申请创新应用：基于AI技术，为科创人才打造全周期服务

据悉，该创新应用主要应用人工智能、大数据、云原生微服务技术，为科创人才和科技企业提供信贷和信用卡申办等服务，有效提升科技企业和科创人才在我行的金融服务体验。

其中，运用人工智能技术，一是对用户输入问题进行语义解析与分类匹配，实现高频科创政策咨询的自动应答与精准分流，显著提升服务响应效率。二是对企业经营、税务、知识产权等多维数据进行特征工程与模型训练，实现信贷额度的预评估输出。提升风险识别的前瞻性与准确率，有效降低人工尽调成本。

运用大数据技术，将企业在知识产权、科技资质、研发投入、人才结构等多维度数据进行挖掘、处理和分析，结合个人客户的 AUM（资产管理规模）、LUM（管理负债规模）、KUM（KUM：knowledge under management，可掌控“知”产）数值，构建能够动态反映科创主体真实价值的评估模型。为科创企业评价体系与科创人才分级评价体系提供了数据支撑，实现全谱系科创人才精准识别与差异化服务供给。

运用云原生微服务技术，提升系统快速迭代能力与安全性。通过将业务功能拆分为独立、松耦合的微服务单元，实现各模块的独立开发、独立部署，大幅缩短版本迭代周期。基于容器化运行环境和自动化运维平台，实现了服务发现、负载均衡、故障自愈等能力，显著提升系统的高可用性与资源利用率。

上述应用的创新性主要在于：

在风控能力方面，采用人工智能与数据驱动决策辅助技术，对企业多维度数据进行交叉分析与模型测算，产出预评估结果。通过将依赖个人经验的服务流程部分转变为可标准化、规模化处理的数字化流程，显著提升了风险识别的前瞻性与业务处理的标准化程度，有效降低了金融机构服务科创长尾客户的门槛与成本，增强了金融服务的普惠性与风险防控能力。

在数据应用方面，本项目综合采用大数据融合分析与知识图谱技术，在获得客户授权前提下，系统整合企业端知识产权、科技资质、研发投入、人才结构等科创要素数据，以及个人端个人客户的 AUM（资产管理规模）、LUM（管理负债规模）、KUM（KUM：knowledge under management，可掌控“知”产）等金融行为数据，构建了“价值流”量化评价体系与科创人才分级评估模型。通过多维度数据的交叉验证与深度挖掘，将非财务的科创要素纳入金融服务视野，实现对科创主体真实价值的动态识别与全谱系精准画像，为差异化服务供给提供扎实的数据支撑，推动金融资源向具有创新潜力的实体精准配置。

在技术架构方面，本项目采用云原生技术的安全架构，构建前后端解耦的敏捷运维中枢，在保障底层数据安全的基础上实现系统的高频迭代，为未来与政务等敏感数据系统的深度互联互通建立了可信的技术与合规基础。

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