GMIS 2017大會漆遠演講：AI 驅動金融生活

2017-05-28 15:54:38 ????GMIS 2017??? 0?0?0

全球機器智能峰會（ GMIS 2017 ），是全球人工智能產業信息服務平臺機器之心舉辦的首屆大會，邀請了來自美國、歐洲、加拿大及國內的眾多頂級專家參會演講。本次大會共計 47 位嘉賓、5 個Session、32 場演講、4 場圓桌論壇、1 場人機大戰，兼顧學界與產業、科技巨頭與創業公司，以專業化、全球化的視角為人工智能從業者和愛好者奉上一場機器智能盛宴。

5 月 28 日，機器之心主辦的為期兩天的全球機器智能峰會（GMIS 2017）進入第二天，全天議程中最受關注的是多位重要嘉賓出席的領袖峰會，包括《人工智能：一種現代方法》的作者 Stuart Russell、第四范式聯合創始人兼首席科學家楊強、科大訊飛執行總裁兼消費者事業群總裁胡郁、阿爾伯塔大學教授及計算機圍棋頂級專家Martin Müller、Element AI 聯合創始人 Jean-Sebastien Cournoyer 等。

上午，螞蟻金服 VP 兼首席數據科學家、普渡大學終身教授漆遠發表了主題為《AI 驅動金融生活》的演講，他探討分享了如何通過人工智能提供更好的個性化金融和智慧生活服務。

以下是該演講的主要內容：

AI 驅動金融生活

今天很高興跟大家做分享，也很高興見到很多老朋友和新朋友。

現在很多人在討論中國和美國的AI發展。相比于美國，中國的AI發展更重視商業應用和場景，但缺乏技術深度。那我們能不能加深技術研發，同時產生更多的商業發展呢？在探討這個問題之前，我先講兩個小故事。

第一個故事是前天我去烏鎮看柯潔大戰AlphaGo，局面非常震撼。大戰結束之后我在閉門會議中問DeepMind 的 CEO?Demis Hassabis，AlphaGo之后，你的下一步是什么。他說希望能夠改變世界，把AlphaGo的技術應用在醫療、金融及其他各個方面。對這個心聲我非常認可，我覺得這是技術人員的一個共同夢想和希望。

另一個故事是人工智能界的兩個奠基性人物之一 Michael I.Jordan 加盟螞蟻金服并擔任科學智囊團主席。他說，「其實現在談論奇點為時尚早，所有的理論發展都有一個過程。雖然強人工智能是未來，但我們還沒有摸到門道。」我非常贊成他的觀點。

我覺得人工智能領域的一個榜樣是亞馬遜，人工智能像水一樣到處都在用。我也是希望人工智能滋養螞蟻金服現有業務，并產生出新的業務、新的技術和商業創新。

螞蟻金服的定位是一家科技公司，希望能夠用科技服務未來更多的用戶。比如說全球20億的消費用戶。

我們希望通過大數據、AI使系統更智能，服務長尾的機構和個人。我們認為用技術能夠驅動我們的業務發展，技術能夠重塑金融業務。

三年之前我從美國回到杭州，一開始非常吃驚，因為我發現大部分的生活都可以用手機來搞定。去年G20的時候杭州甚至要打造「無現金社會」。在杭州你可以拿支付寶買地鐵票，憑芝麻分租房免押金。這一點和美國非常不一樣。在杭州所謂的無現金社會中，支付寶提供的各種各樣的服務，簡單來說我們提供100多項的城市服務項目，去年一年提供了超過6億次的服務。

人工智能能力

這個故事背后，我們其實收集了海量的數據，我們看到了社會不同的維度，理解了人的不同的生活維度，這樣我們就獲取了很多活數據，如果再和我們的計算能力結合起來，我們就能夠產生人工智能的能力。

這張圖左邊講了螞蟻金服正在發展一些人工智能能力（從自然語言處理到機器學習、圖像識別等）；當然我們現在也非常重視推理，所以在知識圖譜上面進行了進一步的工作。然后我們像水一樣用在了我們所有的業務里面，從信用到貸款、營銷、風控、智能助理、客服等等。

這張圖講的是業務架構。我們在底層開發一系列的算法（從機器學習、深度學習、強化學習、圖算法、最優化），并在上面搭建了一系列的工具，比如說A/B測試、異構學習。我們在底層搭建了異構機器學習平臺，比如CPU、GPU、FPGA，希望全部打通訓練和模型部署。再上面是做資訊的產品，推薦、搜索、營銷。這背后我們非常關心金融，希望分析市場的風險，做出輿情的分析等等。所以我們在做兩件事情：第一件事情：賦能業務。第二件事情：輸出能力。

這張圖簡單介紹了已有的異構機器學習架構，主要講模型訓練，底層比較簡單。我們已經使用了深度學習，但是如果大規模部署，最關心的是它的能耗和速度，所以我們非常關心FPGA的使用。在這上面開發有離線學習、開源框架。我們是開源框架，并全部支持內部工程師的使用，同時三年前也開發了參數服務器。我們希望有一個統一的AI學習表示層，能夠對外開放，做出機器學習Paas服務；再上面我們做模型中臺，希望服務我們的內部和外部用戶。

人工智能應用

案例 1:螞蟻智能助理

螞蟻智能助理可以提供理財分析與建議資訊、賬戶理財情況問答以及專業知識問答，在螞蟻聚寶社區中其粉絲數量已超過 3.6 萬，回答滿意率大于 94%。

案例 2: 運費險

我們使用了機器學習做了極速核賠決策，其實就是做一個模型來分析。我們把廣告的算法、機器學習的算法用在這里，用了之后效果非常好，每年有100%的提升，雙十一一天有過億的保單，這是一個非常典型的長尾經濟的代表。因為每一個保單都非常小，每個大概1塊多錢，但是我們在一天保險費就上億元。

案例 3：基于參數服務器的大規模機器學習平臺

另外我們用了機器學習開發了超大規模機器學習平臺，這個首先用于阿里巴巴廣告商，然后在淘寶雙十一使用，實現實時推薦。簡單來說，我們百億特征，千億的樣本，上萬億的參數，這樣的話，可以支持非常大量的，復雜的模型和系統。

結論

最后簡單來講，其實移動互聯網給我們提供了一個非常好的場景就是數據的來源，使我們更好地理解世界和用戶，然后云計算給我們提供了一個非常好的計算的能力。在這之上，我們能開發人工智能，使我們能夠提供更好的個性化的金融和智慧生活服務。

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GMIS 2017大会漆远演讲：AI 驱动金融生活的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。