蚂蚁金服西亭:智能金融的技术挑战与方案

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行业专家与算法工程师通力合作协议协议,通过全链路深度1学习,融合噪音去除、目标检测、程度判断、目标分割、决策生成等,实现车辆定损。我国每年的车辆定损案件430000万,其中300% 纯外观损伤案件。案均外理成本为3000元,定损宝可减少3000%的作业量,同時 外理偏远地区或高峰期人力存在问题的现象。

模型服务平台(水晶球)具有良好的产品价值形式:

摘要:在2018年1月6日的云栖社区数据智能技术论坛上,蚂蚁金服的周俊(花名西亭)做了题为《蚂蚁金服智能金融实践》的主题演讲。目前金融场景应用的很多,对金融服务也提出了更多的挑战,西亭介绍了蚂蚁金服为应对挑战进行的系统性风险的预测与监控,基于用户语义和近期操作行为的智有益于理以及精准营销与推荐服务等技术,此外,他还介绍了基于AI的车辆定损产品。

业务有关的网络数据,通过Structure2vec深度1网络技术(Structure2vec时需根据少许的标注数据,来判断用户是好人还是坏人)对图进行向量化表征,但会 根据业务特点优化目标。在用户注册时,利用用户、设备的关联去构建图,并判断账户否有为垃圾账户。那我能对垃圾账户的注册进行防控,降低后端风险基数,稳定大盘指标,极大提高整体的账户质量。与Node2Vec和规则等技术对比,Structure2vec的提升效果较明显。

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目前智能技术场景应用的很多,比如微贷,保险,支付,风控,财富等等,对金融服务也提出了更多的挑战,比如:时间敏感,海量数据,业务多样性,系统风险性,强安全,自动化等。在图像/语音、NLP、机器学习、推理与决策等领域,应用强化学习、无监督学习、图推理、迁移学习等技术,在大规模数据的状况下,期望实现快速外理和实时对抗。

以下为精彩视频挂接:

通很多度1学习和在线学习构建了基于参数服务器的大规模机器学习框架。该框架具有数据与模型并行、鲁棒故障切换、同步和异步-迭代、支持30000亿价值形式、30000亿样本、300000亿参数等特点。在安全可信交易识别模型中,相同覆盖度的状况下,案件召回率从91% 增加到 98%;每天时需让一千多万笔交易更快更准地通过风险检查。在典型推荐场景中应用了大规模矩阵分解算法,该算法使用Binary Hash,而非实数向量偏好,通过可忽略的精度损失,来换取少许的预测时间及存储资源节省:1亿*1千万的矩阵分解,在2小时内收敛。在口碑猜你喜欢场景下曝光点击率(CTR)有明显提升:有头条版本点击率:2.5%->5.5左右,升幅超过120%。

强化学习营销时需基于实时事件场景人群定向(事件+人群+渠道),多目标(点击+签约)优化融合与在线决策。该模型的算法设计时需从多个业务抽取价值形式,刻画用户状况;同時 对卡片和渠道做组合决策;综合用户的点击和签约行为。实时深度1强化模型能实现事件(如登录)实时触发流式计算和模型调用,实时样本回流,保证线上线下价值形式一致性。与传统深度1学习模型相比,实时深度1强化模型在推荐卡片点击率提高了171%和最终签约率方面提升了149%。

在蚂蚁财富APP后面 ,用户时需点击客服机器人头像或是社区机器人,讨论或直接输入现象,与机器人对话。为了改善智能客服,针对客服机器人,结合用户行为轨迹的进行语义匹配。比如根据用户的输入“为什么申请钱退回来”,再根据用户近期的转账行为,通很多度1学习去做语义匹配,时需返回用户想要知道的现象的可能性答案。你你一种模型在2016“双十一”的自助率为 97%,客服机器人满意度超越人工客服 十个 百分点;针对财富号机器人,构建基于金融领域感情是什么 知识库。通过对模板的感情是什么 单元抽取,利用感情是什么 知识库计算感情是什么 单元的正负感情是什么 得分,汇总所有感情是什么 单元的得分得到总感情是什么 得分,再打上去卷积神经网络(CNN)和张量神经网络(TNN)组合,输出新闻文本的最终得分,其准确率时需达到88.4%。

本文由云栖社区志愿者小组王朝阳挂接编辑,程弢审核。

对于用户资金的安全,时需在用户账号、设备和商户三端来进行保障。传统的风控技术是基于规则和策略来实现。随着案例增多,加的规则也很多,传统的模型较难符合当前的需求。蚂蚁金服是采用树模型对于非可信交易进一步判断否有账号被盗。同時 采用GBDT+DNN进一步改进盗账号模型,目前提升了10%检测率。以支付宝为例,每天时需让一千多万笔交易更快更准地通过风险检查。这对系统一种、公司成本、用户安全感的提升,都非常有利。

下面介绍图学习模型的另外那我应用案例:垃圾账户识别

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