6月5日下午消息,由途牛網(wǎng)舉辦的2015紫金之巔互聯(lián)網(wǎng)高峰論壇在南京拉開帷幕。宜信CTO張小沛作了《大數(shù)據(jù)金融云》的演講,她的核心觀點(diǎn)是:互聯(lián)網(wǎng)金融未來的趨勢(shì)為服務(wù)化、場景化和云端化。
紙牌屋不是大數(shù)據(jù)算出來的
“我今天想從從業(yè)者角度宜信在這段時(shí)間做的事。”這是CTO張小沛在會(huì)場上的開場白。
宜信CTO張小沛
她笑稱自己是金融界的小白,因?yàn)樗白龅闹饕腔ヂ?lián)網(wǎng)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘工作,“跟金融不沾邊”。加入宜信后,很多同事對(duì)金融非常了解,所以會(huì) “有很多碰撞和爭吵,但最后還是碰撞出了一些非常有意思的東西”。 張小沛表示。
由于從事大數(shù)據(jù)研究多年,張小沛對(duì)大數(shù)據(jù)有自己的看法。“十幾年在微軟做大數(shù)據(jù)的時(shí)候,是做精準(zhǔn)廣告,當(dāng)時(shí)絕對(duì)沒有想到十幾年之后大數(shù)據(jù)會(huì)這么火”目前“懂得的人和不懂得的人都在談”。
大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有哪些應(yīng)用?張小沛介紹了HULU、NETFLIX和amazon的例子。張小沛認(rèn)為“這三家公司在技術(shù)層面上的大數(shù)據(jù)應(yīng)用有一個(gè)共同點(diǎn),就是他們都在做智能系統(tǒng)的個(gè)性化推薦。
張小沛回憶“我加入HULU的時(shí)候,每個(gè)月大概五千萬活躍用戶,整個(gè)HULU所有的流量大概不到30%是從推薦引擎推出來的,在美國被罵不夠精準(zhǔn)。”而“離開HULU時(shí),我有一個(gè)團(tuán)隊(duì)五個(gè)編輯做推薦引擎,很多推薦版面是靠大數(shù)據(jù)推算出來的,不需要人工,結(jié)果有的人就失業(yè)了。”后來HULU靠大數(shù)據(jù)的推薦引擎,流量可以達(dá)到近70%。
美國的亞馬遜很看重流量和轉(zhuǎn)化。2008年時(shí),亞馬遜當(dāng)時(shí)是美國流量非常大的公司,其中有30%的交易也從推薦引擎算出來的。
今天淘寶、優(yōu)酷等,后面都有推進(jìn)引擎。張小沛認(rèn)為:推薦系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)非常典型的應(yīng)用。她表示“在HULU、在亞馬遜、在NETFLIX,很多小懲辦的制作劇,包括上小成本的制作劇,是用大數(shù)據(jù)算出來的,紙牌屋不是大數(shù)據(jù)算出來。”
互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的關(guān)鍵是服務(wù)化、場景化和云端化
在宜信一年半左右的時(shí)間里,張小沛表示思考碰撞的階段性成果就是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展趨勢(shì)的思考。她認(rèn)為:互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的關(guān)鍵是服務(wù)化、場景化和云端化。
她分享了一個(gè)概念,“借貸不只是一個(gè)產(chǎn)品、一個(gè)網(wǎng)站、還可以是一種能力或一個(gè)服務(wù)”,此外消費(fèi)金融的場景化也是趨勢(shì)。
張小沛以主辦方途牛的場景化作為案例88。“今天是途牛的主場,很多人上途牛定一個(gè)策略,去馬爾代夫一萬元,有些人可以付得起,有些人付不起,是否可以給我做一個(gè)消費(fèi)金融的分期,這時(shí)你幫助途牛做轉(zhuǎn)化,既可以讓用戶享受金融服務(wù),也可以完成服務(wù)。”
而潛入別人家場景的方式需要“云+端“,也就是云計(jì)算。其中,“端是指很多完成動(dòng)作的場景“可以是手機(jī)。而場景本身是在端體現(xiàn)的,服務(wù)本身是云和端共同完成的,因此通過”云+端合作共同完成金融場景。
宜信的互聯(lián)網(wǎng)金融成果就是宜信的大數(shù)據(jù)金融云。它是一個(gè)開放的生態(tài)系統(tǒng)。通過在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域做封裝和開放,根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融的趨勢(shì),得到更多的數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化的系統(tǒng)推薦。
目前宜信金融云是一個(gè)三位一體的金融服務(wù)生態(tài)體系,包括指旺移動(dòng)APP,可以理財(cái)姨搜,以及基于場景的實(shí)時(shí)授信。
宜信的移動(dòng)理財(cái)產(chǎn)品指旺,就是一款基于推薦系統(tǒng)的智能移動(dòng)理財(cái)平臺(tái),目前有5億銷售額,近40萬用戶。該產(chǎn)品就是基于用戶的狀態(tài)進(jìn)行推薦,并且該產(chǎn)品會(huì)根據(jù)交易時(shí)間規(guī)律做推薦,從而增加轉(zhuǎn)化率。
也就是說,每個(gè)人在“指旺看到的東西是不一樣的。“該產(chǎn)品會(huì)“根據(jù)用戶的重復(fù)購買經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品做不同的產(chǎn)品件。”張小沛表示。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準(zhǔn)確率低"的問題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯(cuò)誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測試基準(zhǔn)上都帶來顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。