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WSDM2018前方:氪信科技引领人工智能金融创新新战场

宋辰- 2018.02.14 11:09 0条评论

数据挖掘和机器学习应用顶级会议之一的 WSDM 2018(ACM International Conference on Web Search and Data Mining)于美国时间 2 月 6 日在洛杉矶开幕。

WSDM 可以读作「wisdom」,会议的关注点为搜索、数据检索、数据挖掘、算法设计、算法分析、经济影响方面的实际且严谨的研究,以及对准确率和运行速度的深入实验探究。今年已经是 WSDM 的第十一届会议。

本届会议共收到论文投稿 514 篇,接受论文 84 篇,接受率约 16%。同时,今年氪信有两篇论文被大会接收。

本届 WSDM主题报告包括者美国国家工程院院士、微软全球执行副总裁、ACM/IEEE Fellow 沈向洋,图灵奖获得者、UCLA 教授、贝叶斯之父 Judea Pearl,谷歌杰出科学家Andrei Broder, LinkedIn首席数据科学家Igor Peris美国伊利诺伊大学香槟分校计算机系教授、ACM/IEEE Fellow 韩家炜,USC教授Shanghua Teng等等。

先来看前方会议现场情况

图为此次WSDM支持方阵容,氪信作为唯一一家人工智能金融科技企业,同微软、谷歌、华为、雅虎、领英、华为、百度、京东等巨头企业一同

氪信CEO朱明杰博士与大会主席USC Liu Yan教授,USC Shenghua Teng教授,Local Chair Snapchat科学家Roger Luo,Sponsorship chair京东算法总监Dawei Yin在会场合影

CreditX Team@WSDM,左起为氪信创始人&CEO朱明杰MJ、首席科学家闵微MinWei、数据科学家姜松涛Moffy、数据科学家张睿楠Victor

CreditX团队与Snap科学家Roger Luo,德州A&M大学助理胡侠教授, LinkedIn科学家Shipeng Yu

2月9日朱明杰博士发表“The next battlefield”主题演讲

非常感谢邀请,来到WSDM给keynote talk,我花了不少时间想标题,本来我想说下一波的工作机会在哪儿,但是那会显得我们专门是来招聘人才的,其实我们主要还是来和国际一流的数据科学家同行们交流学术上的进展。我们知道WSDM代表了web search 和data mining,当初WSDM的成立就是因为当初互联网数据的爆炸,数据库领域的大牛们和搜索的先锋们决定在这个快速增长的数据集上挖掘有价值的信息,所以才有了今天的WSDM和这么广泛的AI技术在互联网上的应用。今天我想讲讲下一波的战场。

首先介绍一下氪信,其实我们这帮人原来在互联网公司做数据挖掘,后来我们去中国的金融领域做挖掘。今天我就来分享我们的经验和教训。

为什么我们要去金融领域,给大家看一张图,这里面有阿里巴巴的蚂蚁金服,腾讯金融,京东百度金融,看他们的估值,没有几家互联网公司比的上。我问大家一个问题,为什么在我们没有见到这样大的谷歌金融,微软金融,FB金融。而在中国,互联网公司纷纷跨界到了金融领域,并且做的还很不错。

互联网行业的AI应用已经非常成熟,有点过于拥挤了。就像我们当初看新兴的互联网的机会一样,我们看到其他的领域纷纷的开始信息化,产生大量的数据,然而他们的AI应用还很原始,所以我们去这里寻找下一个战场。

我们做金融,原因很明显,钱很多,数据变的越来越多,而信息是金融的核心,我们又擅长从数据中处理信息。

所以谈谈金融,传统金融行业是非常人工的,互联网公司是非常智能的。

所以绝大多数的金融机构觉得他们的生意受到了挑战。

在中国,我们正在经历第三波金融科技升级浪潮,比如移动支付无处不在,金融服务的成本变得更低。金融机构只能去拥抱科技去更容易的获客,更有效的运营,应对更危险的风险。

所以金融的行为越来越多的在线化,移动化,数据越来越多,这一切都很像我们在互联网行业见到的。所以,是时候让我们发挥作用了。

在中国做金融,信用和风险,是巨大的挑战,因为缺少高价值的金融数据,大量低价值的数据,更高明的欺诈者,快速变化的特征。解决这些问题,我们做了很多工作,稍后我们的同事会present两篇论文,分享我们的具体工作。

看一下这个系统,是不是很像互联网的在线服务背后的系统,只是应用变成了金融的借贷,投资顾问等等。

我提几个关键应用。

知识图谱非常重要,互联网上数据挖掘的核心是要建立知识图谱,我们花了大量的时间去建立金融领域的知识图谱,把过去大量没有用上的数据和金融的表现联系起来。

以前风险因素,信用评估多是靠风险专家的人工经验,然而这已经远远不足解决我们的问题,我们使用了大量的机器学习和深度学习去产生人工不能加工的特征。

另外一个有趣的应用是用集成模型取代之前的公式。

这一切都是自动快速迭代的系统,变得更像我们在互联网之前建立的系统。

相应的结果是,我们与中国最领先的金融机构合作,极大的降低了他们的风险。

一起才刚刚开始,这将是我们未来的主战场,谢谢大家。

CreditX首席科学家MinWei报告:“基于图计算的用户行为语言处理反欺诈框架”

CreditX数据科学家Moffy报告:“基于X-Encoder的客服问答特征提取框架”

MJ为MIS2 Workshop最佳论文颁奖照片

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