Corporate One 联邦信用合作社总部位于俄亥俄州哥伦布市,是一家非营利组织,近75年来一直为会员提供投资、融资和支付解决方案。在此期间,它适应了行业的诸多变化,始终致力于确保会员不会落后。
大约在2017年,经过多次头脑风暴会议讨论如何创新时,他们意识到需要更好地协调和促进金融系统之间的消息流通。Corporate One 一直致力于帮助会员信用合作社提升利润和有效管理现金,因此希望为行业提供新的支付渠道接入,并为信用合作社创造利用即时支付的机会。毕竟,金融机构的核心技术不仅仅是系统,更是存储所有关键客户账户信息的深度集成仓库,能够高效且安全地提供服务。
该公司执行副总裁兼首席信息官 Prashanta Pradhan 表示,由于这些核心系统的基础性作用,它们高度复杂且深度融入机构运营的各个方面。这种相互依存性使得从一个核心解决方案切换到另一个成为一项艰巨的任务。例如,如果你的核心系统不支持实时支付或某些特定功能,你要么等待核心系统引入这些功能,要么咬牙承担更换核心系统的工作。
借助中心的帮助
认识到这一现实后,Corporate One 创建了一个数据编排中心,允许不同的核心系统连接到其他服务。"这个中心让我们能够连接那些本来不相通的系统,这样我们就能提供新功能,本质上为会员建立一个创新服务生态系统,"他说。
实时或即时支付是一个非常成功的功能。通过与全球技术咨询公司 Xebia 密切合作,Corporate One 能够将各种核心解决方案连接到不同的支付渠道,如 The Clearing House (TCH) 和 FedNow。因此会员可以快速、安全地实时在银行账户之间转账。"我们负责核心连接和所有在这些渠道上往来的交易,"他说,"会员只需要连接到我们即可。"通过提供这个统一不同会员的编排层,Corporate One 使不同的核心系统能够相互通信,为改进流程和创新方式创造了机会。
当你从银行账户向同一银行的其他人转账时,过程是即时的,因为银行知道资金是合法的。如果你向其他银行的账户转账,会有延迟,因为对方银行需要验证资金。通过将不同的核心技术整合在一起,这个数据编排中心消除了这种认证的需求,因为不同的核心技术已经相互连接。
Pradhan 说:"这个想法源于我们了解到一群信用合作社向他们的核心供应商提出要求,希望添加100个大大小小的功能,以便更好地与市场上的其他参与者竞争并提供特色服务。核心供应商的回应是这需要长达50年的时间。我们希望加快创新周期,并通过无缝连接提供更便宜的服务。"因此,数据编排中心不仅降低了运营成本,简化了 Corporate One 会员的入职流程,还因为资金流转更快而提高了客户满意度。
但会员入职本身就是一个重大挑战。在编排中心的第一年,只有一个会员参与进来。"我们非常感谢第一个信任我们并与我们一起踏上这段旅程的信用合作社,因为这是一个全新的尝试,"他说。但这段旅程并非一帆风顺。这家首个信用合作社规模相当大,这意味着他们每天要处理大量交易。"当我们第一次启动数据编排中心时,交易量很大,这些交易的拒绝率也很高,"他补充道。"所以我们不得不立即关闭它,找出问题所在。"他们发现信用合作社的核心系统不够快,导致交易超时。"我们暂停下来,修复了核心系统,然后重试,"他说。"在最初测试时,我们没有这么大规模的交易。所以当我们上线时,核心系统还没有准备好。"整个过程中的每一天都是一次学习经历。
解决这些问题后,Corporate One 花了大约一年时间在美国各地与会员交流,教育他们正在做什么。在六个月内,多达40个会员完成了入职,如今,Corporate One 的编排中心已有超过60个会员。
回顾这个项目,Pradhan 强调你始终需要考虑目标受众,询问正在设计和开发的解决方案是否真正符合目标受众的需求。"大多数人都谈论这一点,但我觉得在许多情况下,我们没有给予足够的关注,"他说。理解这一点归结为与受众的沟通和建立牢固的关系。"如果你没有良好的关系,当遇到挑战时—因为一定会有挑战—你将无法克服它们并朝着共同目标前进。"
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在最新博客中首次承认,其AI安全防护在长时间对话中可能失效。该公司指出,相比短对话,长对话中的安全训练机制可能会退化,用户更容易通过改变措辞或分散话题来绕过检测。这一问题不仅影响OpenAI,也是所有大语言模型面临的技术挑战。目前OpenAI正在研究加强长对话中的安全防护措施。
北航团队推出VoxHammer技术,实现3D模型的精确局部编辑,如同3D版Photoshop。该方法直接在3D空间操作,通过逆向追踪和特征替换确保编辑精度,在保持未修改区域完全一致的同时实现高质量局部修改。研究还创建了Edit3D-Bench评估数据集,为3D编辑领域建立新标准,展现出在游戏开发、影视制作等领域的巨大应用潜力。
谷歌宣布计划到2026年底在弗吉尼亚州投资90亿美元,重点发展云计算和AI基础设施。投资包括在里士满南部切斯特菲尔德县建设新数据中心,扩建现有设施,并为当地居民提供教育和职业发展项目。弗吉尼亚州长表示这项投资是对该州AI经济领导地位的有力认可。此次投资是谷歌北美扩张战略的一部分。
宾夕法尼亚大学研究团队开发出PIXIE系统,这是首个能够仅通过视觉就快速准确预测三维物体完整物理属性的AI系统。该技术将传统需要数小时的物理参数预测缩短至2秒,准确率提升高达4.39倍,并能零样本泛化到真实场景。研究团队还构建了包含1624个标注物体的PIXIEVERSE数据集,为相关技术发展奠定了重要基础,在游戏开发、机器人控制等领域具有广阔应用前景。