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像读书一样简单 这家企业让AI为你赋能

搜狐财经 2019-05-26 11:44 抢发第一评

原标题:像读书一样简单 这家企业让AI为你赋能

把先进的分布式数据库技术应用在运营商的总部,每天都能处理300亿条增长记录——那是在八年前——即便在今天国内的大数据领域也算是翘楚。

主讲嘉宾:雷涛

现任天云大数据首席执行官

拥有20余年北美信息科技公司从业经验;

2005年入席SNIA存储工业协会中国区技术委员会联合主席;

2013年首批CCF中国计算机学会大数据专委会委员;

长江商学院特聘讲师,博士后工作站企业导师

以下为雷涛的口述:

现在人工智能、大数据的话题很热。但是大家一说到人工智能,想到的都是人脸识别、聊天机器人、无人驾驶等这些窄的应用,而且觉得AI特别复杂、特别高大上。

我们公司在推的是“泛AI”“轻AI”,目标是让没有接受过系统的数据科学教育的普通人也能使用AI,而且就像读书一样简单。

天云大数据是一家提供分布式AI技术设施的公司。在大数据这个行业里,我们算是“最老的团队”和“最年轻的公司”。“最老”是说什么呢?在大数据领域,我们可以说是跟中关村一起成长起来的,中关村的大数据日“12·12”就是我们的企业年会日。“最年轻”是说这个老的技术团队到2013年才孵化出这个新公司。人工智能(AI)和大数据(big data)又是什么关系呢?

人工智能与大数据的关系

AI是big data非常重要的一个分支。big data其实是个很宽泛的概念——西方人通常用“big”来定义一些不确定性的、难以界定边界的事物,比如大航海(big maritime)、宇宙大爆炸(big bang)。

2016年,Gartner把big data从新兴技术成熟度曲线上去掉了——就在2013年它还处在成熟度曲线的顶峰。Gartner说,big data就像空气一样,无处不在。老子有一句话,“大音希声,大象无形”,也是这个概念。AI其实是一个基础的“ABC问题”,是算法(Algorithm)、数据(Big data)、算力(Cloud)三者的关系,如果没有后两者,人工智能就是空谈。

现在大家对AI的理解就是人脸识别和无人驾驶等等,但事实上,我们看到的太多的场景都需要机器学习。它们需要广泛应用于生产和经营里,来替代我们拍大腿、拍脑门的那些规则。因为现在大量的数据都是做成报表拿给领导去看,领导看完之后有一个洞察,然后再决定要做什么事。

而我们现在基于算力和数据,再加上一点算法的能力,推出“泛AI”的概念。“泛AI”的意思是,以后任何一个场景里都需要人工智能:什么时候开灯,某一个齿轮什么时候该更换,电机什么时候该维修,抓捕罪犯该在哪里布置警力……我们以前习惯的方法是:我根据数据得到一些洞察,然后找到规律,然后再如何做——当然这也很有效,但这就是一个小尺度和大尺度的问题,小世界和大世界的问题,就像牛顿力学和相对论、量子物理一样。

天云大数据现在服务金融行业。金融行业有很多内容涉及到风险、涉及到定价。比如欺诈,人们原来对欺诈的描述,都是试图去拼装一些规则,进行各种交叉验证,拿外部的数据去验证。传统银行拥有上亿万级的信息数据库,但由于缺乏有效的科技手段,传统规则的经验式反欺诈模型已经无法应对日益演进的欺诈模式和欺诈技术。其实真正科学的方法在于输入端,在于客户的行为数据以及他的违约数据,它们之间要建立起科学的对应关系。

当输入变量没有给提供更多信息的时候,就得用算法去做表达,比如说反欺诈。输入变量就是简单的一张信用卡申请表格,有些欺诈行为就是首款不还,而且输入的信息都是真实的身份证、真实的地址、真实的电话号码,像这样的欺诈事实你不可能用规则来描述。

我们就要做隐含特征变量的发现。不是基于你的收入、学历,而是基于你这些组合带来的一些特征,在这个隐含层上找到了依据。我们是把无人驾驶和AlphaGO里使用的世界级算法应用到了传统的金融行业的定价和反欺诈当中,来把这些欺诈的复杂事实清晰地表达出来。

我们现在和光大银行、兴业银行等多家银行建立了合作,在信用卡评分、信用卡风险评估、银行反欺诈等领域都推出了成功实践案例。我们的Maxim AI分布式计算人工智能平台部署在银行里,使高风险客户的正确识别率高达78%,新客户申请欺诈识别率提升了20%以上。

让AI为普通人赋能

其实在金融行业里早就有大量的AI的现实了。以前的算法并不复杂,但是在金融行业里使用这种算法的人特别少,因为只有几个数据科学家懂,而且他们也接触不到大数据,所以我们认为他们还生活在刀耕火种的时代、小数据的时代——拿一点离线的数据,自己打磨一个离线的模型然后上线,上线一两年都不换这个模型。

现在大量的业务其实都需要这种能力,那么,怎么把这种能力释放给业务人员,让他们可以选择现在的数据,然后使用世界级的算法,马上得到一个预测模型:预测我该什么时候催收欠款,我可以提前发现这个人可能不还款,那就不用等到六个月以后记坏账,而是第二个月就提前催收,同时宏观上再做风险降低的举措。

业务人员以前不具备这种能力,因为他不可能花5到10年读一个数据统计科学的博士,也不可能花5到10年去学一套分布式计算的编程语言。而我们把这两者结合起来,构建一个平台,他在简单配置这个平台之后就能操作,得到AI能力。

十几年前,我在推移动互联网前身的应用,那时候叫OTA业务,也就是在手机里玩一些比较智能的游戏,比如俄罗斯方块、贪吃蛇。这些在当时只有像诺基亚、摩托罗拉这种有原生操作系统的厂商才能做出来,都是在北美的实验室里开发出来的,很复杂。但是几年以后,一个四人的团队开发出安卓系统之后,任何一个大学生自己学一学就可以做一个移动App。这些年移动App大量出现,订票的、餐饮的……雨后春笋般地繁荣,就是因为安卓屏蔽了系统的复杂性。

现在AI太复杂,大家都认为这是象牙塔里的东西,一讲到深度学习,高大上的不得了。AI需要大量的数据供给到新算法,需要数据的供给能力和计算能力。而我们就是把它们做一个融合的产品来供给,把这些方法给到普通的业务人员。这就是我们在推的“轻AI”——“轻AI”是从能力角度来谈,“泛AI”是场景角度来谈。AI原来很“重”。首先要选算法,还要写代码来执行这个算法。写代码、做数学证明、调参……生产一个模型要花几个月的时间。整个过程,我们能不能用机械化自动化的手段来完成?现在我们可以提供自动化的算法生产过程,我们把这样工具化的产品供给给客户,让他们就像在安卓上开发移动App一样开发自己的AI的引擎。这就大量降低了对AI人才的需求。我们要把AI的门槛降低,目标是要像读书一样简单。

我们的AI平台取名叫Maxim。Maxim是一战时期机关枪的发明者。机关枪利用火药的后坐力使下一发子弹快速供给上来,这种巧妙设计使得射击变得流畅、自动化、批量化。它和我们现在的AI非常像。数据就是新时代的火药,现在我们的人工智能也是希望通过数据来使算法的迭代和算法的快速部署来实现自动化,我们用数据来选择模型。但是现在AI的应用确实还太少了。

在2002年,诺基亚8110这一部手机可以卖到8000块钱。但是,当很多人都具有移动App开发能力的时候,还有8000块钱的诺基亚吗?所有人都有能力开发的时候,应用的价值都被大规模地稀释到场景中了。这个市场的前景是非常雄伟和壮观的,我们就是先做好工具,先为这个金矿给每个人准备一把铁锹。

让没有数据科学能力的业务人员接触到AI,把工具化的东西给到最需要AI赋予能力的人,这就是我们的企业要干的事情。

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