【听讲座】蚂蚁金服首席科学家漆远:人工智能驱动的金融生活服务
来源:互联网 发布:王者荣耀数据互通吗 编辑:程序博客网 时间:2024/05/02 14:46
这个是今天学校《人工智能前沿与产业趋势》这门课,今天请的嘉宾是蚂蚁金服的副总裁漆远。不过没有去现场听,在实验室看到群里的直播链接点进去,觉得还不错。看来下次可以去现场听一听各个大咖们的观点,开阔一下思路。
机器学习在蚂蚁金服中的应用
- 天猫的退货险
- 一开始请精算师但是效果不理想,因为场景比较新
- 后来开始直接把广告算法拿过来做用户预测是否会退货,效果非常好,但是不可解释
- 蚂蚁基金的推荐,不仅基金推荐是个性化的,连基金推荐的理由都是个性化的。
- 紧身裤和碎屏险,embedding。将客户,客户的行为,商品embedding到同一个向量空间中,这样做的好处非常多:
- 保密性好,天然具有脱敏性
- 能够看到之前看不懂的地方。诸如爱买紧身裤的客户,购买手机新屏幕更多,于是就对他们推出了碎屏险。
- 蚂蚁聚宝里的客服机器人,不贪多,满意度高达90%以上
深度学习的机遇与挑战
- 基于加强学习的对话系统,多轮对话?
- 小数据学习,其实现在大数据有点虚了,大部分公司的数据并不太大,但是如何把这个小数据给学习好非常关键。
- 推理和uncertainty
- 知识图谱和隐含空间
- 无监督学习,跟小数据学习相关。现实中很多数据都是没有标注的。还有半监督学习。
- 数据和模型压缩,工业界有些应用对实时性要求非常高,比如量化交易,但是过于多层的神经网络可能运算太过缓慢
AI落地的经验和教训
- 找到有商业价值的有数据场景,不要为了技术而技术。【阿里妈妈的广告】
- 从问题出发,不是为了炫耀,要有核心价值。诸如chatbot/聊天机器人,很多公司都在做,但是都没有很多的商业价值。阿里就做客服,非常有商业价值。
- 团队:产品和技术的融合。真正的AI驱动
漆远与雷鸣的探讨
- 关于硅谷的一个AI对能映射到技术问题的问题才是好问题
- 对于算法二级市场交易问题。高频交易占据到了60%左右的【被线之前更高。但是在财富管理基金中,机器交易用的也不算太多,将来会如何,会被机器取代吗?
蚂蚁金服目前不做高频,做的是普惠金融。能被技术填补的地方将来一定会被技术填补,所以机器做财富管理会越来越多。 越来越多传统公司加入AI运算,创业公司的路在何方?
最近我在读《从0到1》,感觉挺有帮助。自己做企业一定要做别人不一样的东西,如果别人掉头就能做,那你肯定要完蛋。蚂蚁金服的数据多,优势会不会很大?创业公司怎么办?
蚂蚁金服的数据相较于其他传统企业来说,数据还不是很大。蚂蚁金服要开放再开放。而且很多技术不一定要自己做,比如google收购freebase,将来蚂蚁金服如果有需要,也可能去收购一些好的创业公司。雷鸣调侃道:创业公司把自己技术做好了,等着收购就好了。人工智能对于投资有什么帮助,VC机器人?自动判别商业计划书?
漆远说:下面观点谨代表个人观点。我觉得这个比较悬的【台下笑】。看公司,不仅看商业模式,还要看这个公司的人。而且其他投资人也很重要【战略投资等】。我觉得这块比较难搞。如果这个公司人好,这个项目失败了,很有可能再起一个新的。
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