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导语:金融大数据与人工智能算法纷繁复杂,如何基于海量高纬数据构建精准深度学习模型,有效识别、打击欺诈黑产?高风险、高收益是金融行业永恒的标签。也因如此,金融行业非常重视风控。据多位资深金融人士表示,从事风控后,他们总是处于战战兢兢的

【CIMIC】11 11 京东全球好物节

在这次分享环节,对于两个关键问题:银行是不是必须推动开放银行?做开放银行求的是“生存”还是“生态

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导语:金融、医疗、营销……数据驱动的ai框架,可以带来哪些作用?ai如何在这些应用领域落地?随着时间的推移,人工智能(ai)技术已经形成学术与产业联动发展、向前推进的态势。不管是说风口还是机遇,ai对科技产业创新的力量不言而喻,而在该领域积累了相关技术实力的研究者、企业创新者也希望赶上时代的列车。本次雷锋网ai金融专场硬创公开课第一期,我们邀请到百度金融首席数据科学家丁磊博士,来分享他关于人工智能技术在商业领域的深度思考。

嘉宾简介丁磊博士是百度金融首席数据科学家,曾任职汇百川征信cto,及paypal全球消费者数据科学部负责人。丁博士曾在斯坦福大学学习管理,先后在哥伦比亚大学和ibmwatson研究院工作,具有在大数据、金融等领域十多年的从业经验,在人工智能和大规模机器学习等领域有丰富的成果。右一为丁磊博士

以下是雷锋网对演讲进行了不改变原意的编辑:

晚上好,感谢大家在周五的晚上和我们一起探讨人工智能这个话题。我在国内外从事ai有十来年,涉及了ai在多媒体理解、社交、广告、营销、金融等领域的产品与研发工作。在这儿,我想跟大家分享一些自己的从业思考。

数据驱动的ai框架,可以带来哪些作用?说到数据,毋庸置疑,是咱们这个时代很重要的资产。大家常说大数据有“3v”:volume,数据量,从tb到pb甚至更大的数据。variety,多样性,包括结构化,半结构化,非结构化的数据。velocity,速度方面,包括批处理,准实时,实时的数据。

如果说数据是原油,那么我想,ai就是从原油中提炼各种高价值产品的加工厂。从数据中发现知识、洞察、和规律,这本身并不是一个新的概念,从开普勒的时代就有,那就是开普勒从几百页的天体位置数据,在当时算是大数据中,提炼、总结出了天体运动的三定律,现在还在被使用,也就是我们熟知的开普勒三定律。现在,ai帮助我们实现了的是,借助大规模云计算的方法,从海量数据中自动学习知识和规律。做好ai并不容易,接下里我会跟大家详细探讨一些经验。

作为数据驱动的ai框架,可以给我们带来哪些作用?总的来说:

首先,它可以带来个性化的体验。例如当我们进入到一些网站,可能会发现许多个性化的针对每个人的体验,这些体验让网站不再是千人一面,通过数据驱动的ai框架可以为每一位访客做出优化。

其次,作为一个数据驱动的ai框架,可以带来细粒度的行业策略,企业可以采用精细化的运营方法。相对于个性化的体验来说,细粒度的行业策略更侧重于企业端。例如,过去做营销,一个产品的适用人群可能是一定范围内的男性或者女性,这是一个比较粗的描述。用数据驱动的ai框架以后,我们可以得到一个比较细的描述,比如我们可以理解基于年龄、兴趣爱好、行为等因素的目标客户群,从而得到细粒度的营销策略。

第三,作为一个数据驱动的ai框架,可以带来知识和洞察。我们去学校或者在经验中都可以学习到知识。那么,数据驱动的ai框架带给我们的核心价值是持续地运营化地从大数据中挖掘知识、学习知识的能力。这个知识未必是写在教科书上的,而从数据中可以实时地、最大体量地、同时也是有效地获得知识,用于生产和业务实践中。类似地,从数据中获得的洞察也可以带来同样的价值。  

说完这三点,接下来谈谈搭建paypalai平台的经验。从2012年到2015年底,我带领团队构建了ai平台并于全球数亿的用户和百万级的商家,优化了他们的购物体验。通过ai平台,作为商家可以运营化地预测用户的行为从而精准的和他们对话。

具体而言,ai平台包括:动机引擎、推荐引擎、以及优化客户生命周期的nba(nextbestaction)引擎。这几个引擎部。