支付宝即将亮相机器学习顶会ICML ,揭秘背后的金融智能技术

原创
2019/06/06 08:30
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当地时间6月9日-15日,机器学习领域最具影响力的学术会议之一ICML即将在美国长滩举行。在今年的ICML会议上,支付宝贡献了多篇前沿论文,并将举行专家云集的workshop,现场与各位学者专家交流前沿金融智能技术应用的发展。


经历多年真实场景打磨与基础技术自主研发,金融智能技术融合在了支付宝应用的方方面面中。据介绍,支付宝人工智能技术首先在智能客服领域取得突破,然后逐步扩展到其他业务领域,包括小微贷款、健康险自动理赔、交易安全风控、反洗钱、智能营销、智能助理等,并且沉淀了业界领先的分布式机器学习平台支持大规模图计算、在线学习、共享学习、强化学习等能力,以及金融知识图谱、机器人平台、NLP平台等通用能力。


其中,智能客服处理了96%日常客服请求,解决率和人工持平;为解决数据稀疏等问题,采用有监督和无监督图算法进行集成学习,有效提升业务中风险的区分度;通过属性异质网络,以及层次注意力机制的有效结合,智能风控技术每天拦截疑似套现交易金额千万级;而基于AI、云计算等技术,网商银行小微企业贷款服务做到了“3、1、0”:3分钟申请,1秒钟决定,0人工干涉。


技术上,随着行业应用的发展,支付宝除了持续扩展深度学习、无监督学习等基础技术的进步,同时就用户隐私保护、数据孤岛领域的问题,研发相应的核心技术来应对解决。据介绍,支付宝基于可信计算环境和多方安全计算的技术,构建起保护隐私的共享机器学习技术,实现在保护数据隐私的基础上让数据发挥真正的价值。基于这个技术,支付宝帮助中和农信大幅提升农村贷款能力。



支付宝致力于用技术解决过去难以解决的问题。AI能够让机器产生智能,用技术真正提供有效率有质量的服务,是支付宝背后的重要技术支撑。除了ICML,在人工智能领域,过去一年支付宝相继在NeurIPS(原NIPS)、ICML、ICLR、AAAI、IJCAI、SIGIR、NAACL、VLDB、ACM T-IST、KDD、CVPR等全球顶级学术会议和期刊发表数十篇论文成果,涵盖计算机视觉、NLP、机器学习等领域,并在大型分布式机器学习、强化学习、图机器学习、无监督学习、数据挖掘等方向均取得突破。


未来,支付宝还将加大对AI技术的研究和投入,通过技术创新和科技开放更好地推动普惠金融发展。


更多金融智能领域的前沿技术与业务创新探讨,欢迎关注ICML现场支付宝主题workshop。



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本文分享自微信公众号 - 支付宝技术(Ant-Techfin)。
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