AI公開課：19.05.16漆遠-螞蟻金服集團CF《金融智能的深度與溫度》課堂筆記以及個人感悟—191017再次更新

導讀
? ? ? ? 漆遠，麻省理工學院博士后，39歲被評為美國普渡大學計算機系和統計系終身教授。
? ? ? ? 2013年，漆遠加入阿里巴巴集團并擔任副總裁，和王堅博士的領導下創建了阿里巴巴DST（數據科學與技術研究院）。2015年擔任螞蟻金服集團副總裁、首席數據科學家，其人工智能團隊正在研發虛擬機器人。他領導著一個機器學習與人工智能團隊從事深度學習、加強學習等人工智能領域的前沿研究和應用。

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目錄

問答環節

現場PPT

演講PPT

雷鳴教授—《大數據處理技術的應用場景》

漆遠副總裁—《金融智能的深度與溫度》

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問答環節

小編正在使勁整理中……

雷鳴教授：金融科技一直是熱門方向，那些技術未來會有突破性進展？帶有更好的應用。
朱軍教授：人臉識別，改變算法如何更可靠，在廣義上講，金融領域。大數據處理相關，比如數據挖掘，很多技術結合共同完成比如智能投顧等，要從很多大量的數據中挖取有價值的信息。
雷鳴教授：有沒有投金融科技的公司？
黃明明VC：比較少，主要原因是因為數據少，還在看。對創業公司來說，因為大量的數據都在巨頭手上，比較難。在新的領域，比如說自動駕駛，量子力學領域，適合創業公司的方向。
雷鳴教授：廣泛的金融產業領域，與AI結合上，未來，會有那些新的形勢和亮點的產生？對于創業公司有哪些機會？
漆遠副總裁：汽車領域，美國沒有，這是中國的特色，在中國買車的話，把租車和貸款結合起來了。
雷鳴教授：行業數據是比較稀缺的，因為以前很少存儲的。但對于金融產業，零售業的數據。擁有了大量的數據，才會有更深刻的理解。探討一下二級市場的投資問題，有的人利用深度學習算法進行炒股。探討一下，未來會不會出現新的巨無霸公司。
? ? ? ??emmm，實在是聽不清啊……博主盡力了
漆遠副總裁：機器學習算法，其實并不是太復雜，復雜了很難應用的。
雷鳴教授：從工作上，給學生們幾點未來的建議。
漆遠副總裁：找出自己最擅長的、最想做的、最感興趣，又有需求的方向。采用流行的框架，調參數，建議大家學習一些基礎性的知識。調超參數，比如采用GA算法優化神經網絡模型的參數，現在來講，準確度可能不夠，但是這個思想是值得學習的。
黃明明VC：建議大家，做AI相關的工作，要將理論和產業相結合。
朱軍教授：對于在校的學生，還是要先把基礎打好，未來再做和產業相結合的，該讀書的時候還是要珍惜難得讀書的機會，因為以后，工作了，這樣的機會就很少很少了。
?? ? ?今天的課，直播真的是最差的。聲音實在是太嘈雜，還有回聲，好幾次完全聽不到，并且PPT也沒有及時切換到畫面上，非常模糊。博主，今天實在是沒能寫出太多，還請網友見諒，總共這些，大家湊合著看了。

個評：AI+金融，應該是天設的一對，未來必有巨頭產生。擁有了大量的數據，才會有更深刻的理解，這句話，博主認為，沒毛病。
備注：以上對話環節的文本編輯，為博主總結，與原文稍微有異，請以原文錄音為準。時間緊迫，如有錯誤，歡迎網友留言指出、探討。

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現場PPT

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演講PPT

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雷鳴教授—《大數據處理技術的應用場景》

大數據處理技術：

• 技術挑戰：異構、高維、稀疏、動態。
• 應用方向：分類、預測。

大數據應用場景：

• 互聯網企業：各種排序、推薦、個性化場景。
• 金融：用戶信用評估、風險控制。
• 企業經營：用戶畫像、個性化推薦營銷。
• 教育：個性化教育。

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漆遠副總裁—《金融智能的深度與溫度》

流量的挑戰
科技公司

支付寶的普惠金融：有溫度有深度的金融智能

• 貸款違約的風險識別：有監督與無監督混合
• 騙保風險識別：深度路徑學習
• 準確識別洗錢：無監督弱監督
• 共享學習：智能信貸，智能金融賦能中和農信

保險業領域
智能理賠：感知 → NLP&知識圖譜 → 決策算法(策略)

客服領域

• 智能客服：話務量上漲，客服人員承載巨大業務壓力
• 客服機器人：多輪對話里問題分類模型，Bert的對抗訓練的模型。

技術的發展：實現了80%多的自助。

信息服務的挑戰
信息不透明、查詢效率低、匹配不精準。

智能信息服務
智能信息服務要解決的問題：

• 行業信息、競爭信息獲取
• 供應商準入、風險評估
• 政府企業監管需求
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企業圖譜

人工智能+金融服務+普惠可持續發展
有深度有溫度的金融科技

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參考文章
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI公开课：19.05.16漆远-蚂蚁金服集团CF《金融智能的深度与温度》课堂笔记以及个人感悟—191017再次更新的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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