正如“车的器官化”之说，“绿色”一词似乎从未像今天这般被重新切割及深刻理解，因为它所涵盖的范畴已不再是单一维度的生产、生活、制造等高耗能产业，还包含了数据、算法以及创新的科技应用等。

当新定义下的“绿色”成为代表远见、值得期待的未来时，所有行业便迎来了重做一遍的机会。令人欣慰的是，在结构与价值重塑的过程中，以数字化为底盘的金融服务，成为撬开一切新价值的“切口”。

揆诸现实，大部分科技创新都会依存于数据，无论是从数据到洞见，指导业务的发展方向，还是从数据到算法，优化用户价值漏斗。为了积累和提升这些能力，很多发展到一定阶段的企业，都会选择把核心的数据和算法能力沉淀到中台。

未来，众多科技创新企业如何建立中台能力？在此基础上，如何用技术创新方式推动节能减排，实现数字科技算力提升与节能减排的平衡兼顾？

发力全息科技 探索“AI中台”奥秘

人工智能、大数据的技术浪潮，让众多科技企业在自己的“野区”发育不断积累着新的经验，也懂得基于对客群服务需求的洞察，再倒推技术应用与金融服务的融合，并形成一套方法论和能力建设体系，在千变万化的行业环境中不断冲出重围。

伴随科技创新而来的，是规模庞大且具有时效性的数据，而对这些数据的处理、分析和响应能力直接决定了企业的运作效率，这使得AI通用算法、建模以及模型应用也成了行业必须具备的“武器”。其中“AI中台”一度是行业公认的最优解决方案。

那么从传统能力中解耦而来，以AI、大数据为依托的数字金融服务，到底如何才能中台化？

马上消费的解题诀窍则是，以全息科技为实践基础，构建AI中台，将所有业务都在金融云上“云化”处理。以人工智能、大数据、区块链、云计算四大技术驱动，在金融云基础上建设AI中台、大数据中台、业务中台三大中台系统，全面赋能零售+金融的多元应用场景。

总结AI中台意义：懂数据，更懂用户。

通过AI中台对企业数据资产的整合，马上消费有能力挖掘全域数据背后的深层价值并赋能给企业各种前台业务；对各种前台业务中具有共性的技术方案、功能模块和中枢平台进行统一的建设与管理，从而大幅度提高研发效率和资源利用率；并打破协作壁垒，降低沟通成本，输出可复用的功能，提升企业进行快速试错和快速决策的能力。

值得关注的是，产业数字化大旗招展的当下，打造强有力的中台，也已经写进了各大银行、保险的战略布局：招商银行(行情600036,诊股)宣布设置数据资产与平台研发中心，定位就是“数据中台”；中国农业银行制定“六大中台”战略，打造数据、信贷、开放银行、零售营销、对公营销和运营六大中台；中国太保(行情601601,诊股)集团携手阿里云首次打造集团级数据中台，全面向数据智能要红利。

金融机构在提供金融服务的过程中，通过将AI中台、数据中台与业务中台相结合，可以大幅提升企业生产力。以全息科技为代表，反映在具体数据上，马上消费人脸识别对比准确率99.9%，数字声纹识别准确率99.9%，通用场景声纹识别准确率98.88%，唇语活体检测准确率96.88%，动作活体检测准确率99.6%。在智能客服方面，马上消费已实现100%的自主智能客服，智能客服问题覆盖量99%，智能客服分流率93%。

科技在增强算力、提升效率之外，给企业更增添了一抹低碳“绿”。

时代更替，市场变迁。科技创新也好，产业赋能也罢，数字经济发展必须兼顾生态环境保护的思想已经成为人类共识。数据显示，马上消费成立以来，通过自研金融云的绿色基础设施，已累计减少二氧化碳排放量近5.9千吨；通过线上业务办理，实现碳减排超过63.55万吨；通过电子合同实现碳减排近1.30万吨；通过机器人(行情300024,诊股)客服，语音机器人等，累计实现碳减排近千吨。

数字金融本身就在节能减排上起着不可忽视的力量，那么如何提升绿色算力，如何高效利用中央处理器，合理分配计算资源，减少资源消耗，将显得更为重要。

绿色算力还需看技术硬核

随着算力成为各科技平台的新生产力，数据成为新的生产资料，计算工程呈现指数级上升，尤其承载了数字接收、处理、转发与存储等功能，并且跟5G、互联网、人工智能、新能源有着紧密联系的数据中心，仍需耗费大量电力资源。

减少数据中心的电力耗能、压减算力的电力资源消耗，已经成为新周期里对金融企业的技术创新的又一重考验。

工信部今年印发的《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》就明确提出，在3年内基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局。

加快布局绿色智能的数据与计算设施，加快节能低碳技术的研发，加快先进绿色技术产品应用，鼓励应用高密度集成等高效IT设备，已经成为国家部署。

对于科技公司而言，在云计算时代，结合人工智能、大数据等多种技术，可通过技术创新实现资源优化。比如，在保证服务稳定的前提下，合理分配计算资源，提高资源的利用效率，也能减少服务器的用量，从而减少碳排放。

马上消费通过系统性优化算法能力，有针对性地提升算力能效，用技术创新推进节能减排——

AI中台小型化，服务器配置资源从4台减少到1台即可完成平台部署，技术升级对前台输出效率更高，减少数据中心碳减排；

NLP模型小型化，采用模型剪枝、蒸馏、量化技术，整体模型缩小90%，运行速度提高30倍（CPU版本），让智能机器人参与客服环节，发挥智能质检效用，年均提供逾10亿次服务，平均算力节省90%以上，大幅实现碳减排；

依托全息科技、优化视觉算法，系统平均响应时间从2.6s降低到2.1s，识别速度提升21%，显存利用率提升25% ，人脸识别速度提升220%（CPU版本）；

在新的变化和机遇面前，碳减排是企业社会责任的签到簿，也是技术能力的试金石。而从科技到绿色升级的背后，蕴含的是马上消费聚焦数字化、低碳化的战略布局，以及全面推进普惠低碳的社会责任。

相信在未来，以马上消费为代表的企业不仅可以充分发挥自身在金融服务产品和技术创新上的优势，助推数字经济向好发展，还将进一步赋能包括能源在内的各行业拥抱低碳发展，与伙伴一道共建绿色智能世界。

关键词： 马上消费