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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