中原银行实时风控体系建设实践 Construction practice of real-time risk control system of Zhongyuan bank 陈玉强 中原银行数据银行部 河南省唯一省级法人银行 贴心、专业、合作、共赢 服务战略、服务实体、服务企业、 服 务人民 • 蝉联六年《金融时报》 “年度十佳城市商业银行” ，相继荣获“铁马 十佳银行 ”、“最佳上市公司 反欺诈 申请 从个人 / 企业主体，转变为黑 产主体。 交易 从一方欺诈演变成更加隐 蔽、实时的三方欺诈。 营销 从个人 / 团体行为薅羊毛，到 职业化的漏洞挖掘与利用。 贷前信审 信贷产品竞争加剧，机器学习可以 挖掘边界客户，实现精准授信。 贷中风控 数据指标变化快，需要实现实时 化的再审核与放款。 贷后管理 贷后管理难度大，需要多种新技 术发现隐性风险，提高管控度。 操作风险 从线下的，面向审批的逐步转 向实时的智能决策。 银行数字化风控新挑战 授信 运营 实时化不 足 银行传统风控的痛点 数据流通受限 精准度不够 智能化 专家规则 + 机器学 习 平台化 实时化 全新的风控支撑体系建设思路 平台开放、架构融 合 高时效、高并发 建设 Flink 实时计算平台 ，首个应用上线；

.........................................................................................24 2.2.1 实时数据分析.............................................................................25 2.2.2 乘客流量预测.. 数据分析与预测..................................................................................52 3.2.1 实时数据处理.............................................................................54 3.2.2 客流预测模型.. 压力，如何在有限资源下提升运营效率、优化乘客体验成为亟待解 决的问题。为此，我们提出将 DeepSeek 技术应用于城市公共交通 运营中，以智能化手段实现系统优化。DeepSeek 是一种基于大数 据和人工智能的深度分析工具，能够实时处理海量交通数据，并通 过机器学习算法提供精准的决策支持。本项目旨在通过 DeepSeek 技术，实现以下目标：提升公共交通系统的运营效率、减少乘客出 行时间、优化车辆调度、降低能源消耗以及提高系统的整体可靠

作为最新一代的人工智能平台，具备强大的数据处 理、模式识别和自主学习能力，能够有效应对水利工程中的复杂问 题。 在水利工程中，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： - 实时监测与预警：通过部署传感器网络，DeepSeek 能够实时采 集水文、气象等数据，并结合历史数据进行智能分析，实现对洪 水、干旱等灾害的精准预警。 - 优化水资源调度：DeepSeek 可以 根据多源数据（如降雨量、水库水位、用水需求等）构建动态模 DeepSeek，可以实现对海量水利数据的实时分析 与处理，提供精确的预测和决策支持，从而提高工程管理效率和应 对突发事件的反应能力。 当前，水利工程领域面临的主要挑战包括：  数据来源多样且复杂：水利工程涉及气象、水文、地质等多源 数据，传统方法难以高效整合和分析这些数据。  预测精度不足：现有的洪水预报、水资源调度等模型在复杂环 境下往往难以提供高精度的预测结果。  实时性要求高：水利工程管理需要快速响应环境变化，传统方 2. 智能分析与预测：利用深度学习模型对历史数据进行训练，生 成高精度的预测结果，如洪水预报、水资源调度方案等。 3. 实时监控与预警：实时监测水利工程运行状态，及时发现潜在 风险，并发出预警信号。 通过引入 DeepSeek，水利工程管理将迈入智能化、精细化、 实时化的新阶段，为水资源的可持续利用和防灾减灾提供有力支 持。 1.2 DeepSeek 概述 DeepSeek 作为一种先进的人工智能技术平台，凭借其强大的

运输调度优化......................................................................................14 2.1.1 实时数据分析与决策支持..........................................................16 2.1.2 预测客流量与车次安排............ ....35 3.1.1 站点与车辆历史数据..................................................................37 3.1.2 实时监控与传感器数据..............................................................40 3.2 数据清洗与处理.............. 能力，还能通过数据分析洞察乘客需求，从而优化服务。 随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的 挑战。例如，公共交通的高峰时段客流量剧增，导致了拥挤和不 便；车辆调度管理复杂，需实时响应动态变化的乘客需求；安全隐 患在高密度运营下也日益增多。因此，引入 AI 大模型以实现智能 化、高效化的运营管理显得尤为重要。基于 AI 的大数据分析能 力，能够帮助运营方获取更为精准的客流预测，优化车辆调度方

本。 2. 生产流程优化：构建基于大数据分析的智能调度系统，实时监 控生产线的运行状态，调整生产计划以提高设备利用率和生产 效率。 3. 设备预测性维护：通过物联网技术收集设备运行数据，并应用 深度学习预测设备故障，提前进行维修，降低停机时间。 4. 质量控制与监测：利用计算机视觉与数据分析技术，对生产过 程中的产品质量进行实时监测，及时发现和纠正问题，有效降 低不合格率。 5. 市 场环境中进 行预测分析，辅助决策。 在应用 AI 技术的过程中，钢铁行业可从以下几个方面进行探 索： 1. 生产过程优化：通过实时数据监测和模型预测，对炉料、温 度、时间等进行精确调控，降低能耗提高产量。 2. 质量控制：借助 AI 视觉检测技术，实时监测产品质量，识别 并剔除不合格品，提高产品合格率。 3. 设备维护：利用机器学习分析设备运行状态，实施预测性维 护，降低设备故障率，减少停机时间。 这些过程生成大量的数据。通过引入 AI，可以实时监测和分析这些 数据，识别出潜在的瓶颈和优化点。例如，利用 AI 算法预测和调 节炉温、压力等生产参数，从而实现更高的产量和更低的燃料消 耗。 其次，AI 能够在产品质量检测中发挥重要作用。传统的质量检 测往往依赖人工检查，效率低且容易受到主观因素影响。采用计算 机视觉和深度学习技术，AI 能够分析产品表面的缺陷，实时识别出 不合格品。例如，通过机器视觉系统对钢材表面进行扫描，AI

17 2.1.2 数据存储与管理.........................................................................19 2.1.3 实时处理与分析.........................................................................21 2.2 非功能需求........ 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集 各类场景的视频数据，并进行格式转换、降噪、分割等预处 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成

2.1.2 数据存储与管理 ......................................................................... 22 2.1.3 实时处理与分析 .........................................................................24 2.2 非功能需求 ...... 习和分析，AI 大模型能够实现对大量影像数据的实时处理和决策支 持，为公共安全管理提供强有力的支持。这一方案不仅可以提升处 理速度，还能减少人为因素的干扰，提高事件识别和响应的准确 性。 在这一背景下，建立一套基于 AI 大模型的视频智能挖掘应 用 方案显得尤为重要。该方案主要包括以下几个关键环节： 1. 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集 各类场景的视频数据，并进行格式转换、降噪、分割等预处 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成

5.2 安全评估与预警系统...........................................................................89 5.2.1 实时监测与报警机制..................................................................91 5.2.2 安全隐患评估流程........ 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。 4. 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 、智能化的目 标。 1.2 现有铁路管理模式的不足 在当前的铁路管理模式中，尽管已经运用了多种信息技术手 段，但仍然存在一些显著的不足。这些不足主要体现在管理效率、 数据共享、应急响应以及实时监控等多个方面。 首先，现有的铁路管理模式往往依赖于传统的人工操作和各类 独立的信息系统，这使得数据处理的效率受到制约。在许多情况 下，各部门之间的信息孤岛现象严重，导致数据无法实现有效共

化转型。通过引入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据，能够精 准识别异常行为和潜在风险点，为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 挖掘客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度和忠 技术在金融银行中的应用效果，以 下是一些关键的技术特点：  高精度预测：通过深度神经网络模型，DeepSeek 能够对金融 市场趋势进行高精度预测，为投资决策提供可靠依据。  实时数据分析：DeepSeek 支持对大规模实时数据的快速处理 和分析，确保银行能够及时响应市场变化。  自适应学习：DeepSeek 具备强大的自适应学习能力，能够根 据新数据不断优化模型性能，确保其在复杂金融环境中的稳定 随着金融科技的快速发展，DeepSeek 技术在金融银行业的应 用前景日益广阔。其强大的数据处理能力和智能化分析功能，为金 融机构提供了更高效、更精准的解决方案。首先，DeepSeek 可以 通过对海量交易数据的实时分析，帮助银行快速识别异常交易行 为，提升反洗钱和欺诈检测的准确性和效率。例如，利用 DeepSeek 的机器学习模型，可以在毫秒级时间内对数百万笔交易 进行筛查，从而及时发现潜在风险。其次，DeepSeek

.................................67 1 一、分布式算力感知与调度背景 本白皮书创新提出分布式算力感知与调度模型与架构。分布式算 力是一种新型的计算模式，在实时感知多类型、多数量计算设备资源 状况的基础上，借助统一的度量范式对资源量进行对比与评估，再结 合任务的计算强度、时延要求和数据依赖等特征，以及网络带宽和能 量预算等约束，运用自适应的智能调度算法将大规模的计算任务分散 算力已成为驱动社会进步的核心生产力。随着人工智能、物联网、元 宇宙等技术的爆炸式发展，传统的集中式算力计算模式面对如此庞大 且多样化需求，已经难以有效应对。分布式算力感知与调度技术应运 而生，成为应对海量、泛在、实时计算需求的关键基础设施。这一理 念旨在构建一个能够动态感知全网算力资源，并根据任务需求进行智 2 能化、自动化、最优化调度的新型信息基础设施，降低计算延迟与成 本，支撑新型智能化应用的落地。 现。边缘算力强调“地理近端性”，即计算能力的部署靠近数据源， 以满足低延迟和高实时性的需求；而分布式算力更关注“全局最优性”， 侧重任务的分解与协同，以处理大规模和复杂的计算任务可能调度至 边缘、核心云或两者协同，例如“云-边-端”分层推理。 分布式算力感知与调度的核心在于“感知”与“调度”两个相互 依存、紧密结合的环节。“感知”是基础和前提，它指的是系统具备 全面、实时、精准地获取分布式网络中各个计算节点资源状态的能力。