Altı En İyi Uzman, AI Finance CCF-GAIR 2019'un 6 Vadesi'ni yeniden tanımlayın
Editörün Notu: 12 Temmuz-14 Temmuz tarihleri arasında dördüncü küresel yapay zeka ve robot zirvesi (CCF-Gair 2019) resmi olarak Shenzhen'de yapıldı. Zirve, Shenzhen Yapay Zeka ve Robot Araştırma Enstitüsü tarafından düzenlenen Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) Leifeng.com tarafından düzenlenen Çin Bilgisayar Topluluğu (CCF) tarafından düzenlenmektedir. Yatırım topluluğu, yerli yapay zeka alanında güçlü bir çapraz değişim ve işbirliği platformu oluşturmayı amaçlamaktadır.
Ertesi günün sabahı, "AI Finance" özel olarak Finans endüstrisinde AI teknolojisinin uygulanmasına odaklandı ve altı en iyi AI finans teknolojisi ve ürün uzmanları bir araya geldi ve katılımcılara benzersiz bir tema forumu getirdi.
Weizhong Bank Yang Qiang: Veri gizliliği sorunlarını çözmek için Federal Öğrenmeyi Kullanın
Hong Kong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Profesör AI yetkilileri, Weizhong Bank Baş AI görevlisi ve IJCAI Konseyi Başkanı Profesör Yang Qiang, konuk konuşmacı ve AI Financial Special Misafir. Yapay zeka finansında Profesör Yang Qiang, katılımcılara "Federal Öğrenmenin En Son Gelişimi ve Uygulaması" başlıklı açılış konuşması yaptı.
Konuşmanın başlangıcında, ilk olarak Weizhong Bank'ın son iki yılda elde ettiği başarıları tanıttı. Profesör Yang Qiang, Weizhong Bank'ın finansal işletmenin her alanında otomatikleştirildiğini söyledi. Kurumsal iş danışmanlığı kurumsal portrelerinden, kimlik doğrulamasına, veri incelemesine ve kredi operasyon bağlantılarına kadar. Buna ek olarak, Weizhong Bank ayrıca akıllı müşteri hizmeti, kalite denetimi kaydetme gibi bazı yardımcı bağlantılarda akıllı otomasyon teknolojisi uyguluyor. Şu anda, Weizhong Bank'ın müşteri sorularının%98'i akıllı müşteri hizmetleri robotları tarafından cevaplanıyor. Sistem birden fazla diyalog turu yapabilir ve duygusal analizi analiz edebilir.
İlginç bir şekilde, küçük ve mikro işletmelerin kredileri açısından, Weizhong Bank sadece çevrimiçi otomasyon değil, aynı zamanda çevrimdışı otomasyon da yapıyor. Çevrimdışı işletmelerin risk doğrulanması sorununu çözmek için Weizhong, çevrimdışı bir nükleer kask robotu geliştirdi. Başvuru sahibinin, riski otomatik olarak tanımak için işyerini seyahat etmek için sadece kask ekipmanını haftalık olarak giymesi gerekmektedir.
Aynı zamanda Profesör Yang Qiang, küçük ve mikro işletmelerin kredi süreci sırasında bazı zorlukların ortaya çıktığını ve endüstrinin yeni çözümler araması gerektiğini de vurguladı.
İlk olarak, parazit sinyali ile nasıl savaşır. Finans alanını örnek olarak alın. Başvuranın karşı taraftaki bilgileri sahte olduğunda, bununla nasıl başa çıkılır? İkincisi, sadece küçük verilerle alanlarda derin öğrenme nasıl uygulanır.
Profesör Yang Qiang, genellikle yüksek kaliteli ve etiket verilerinin küçük veriler olduğunu ve zamanla biriktirilemeyeceğini, çünkü her aşamadaki ve önceki aşamadaki veriler farklı. Aynı. Bu konu finans, tıbbi ve yasal senaryolarda çok yaygındır. Bu, bu sorunu çözmek için, birlikte modellemek ve birlikte modellemek için çok taraflı verilerin gerekli olduğu anlamına gelir.
Ancak içinde bir sorun var, yani verilerin gizlilik koruması. 2018'de Avrupa Birliği, tarihte en katı veri koruma yasası GDPR'yi önerdi ve bu da yapay zeka gelişimi yolunda veri gizliliğinin önemini gösterdi. Böyle bir ortamda, verileri birleştirmek son derece zorlaşır.
Bu konuyla başa çıkmak için Profesör Yang Qiang, insanların işbirliği çalışmalarıyla açıklanan "Federated Öğrenme" i savundu. İki veya daha fazla kişi tarafından kitap yazma sürecinde, partnerin beyninin beyni fiziksel olarak bağlantılı değildir. İnsanlar dil ile iletişim kurar ve parametreler geçer. Bu süreçte insanlar beyindeki gizliliği koruyabilir.
Federal öğrenme, yerel verilerle bir model oluşturmak için tüm taraflara katılır ve daha sonra bulut tarafından şifresini çözülemeyen bir paket almak için bu modelin temel parametrelerini şifreleyin. Yüksek teminat modelleri elde etmek için on milyonlarca paket algoritmalarla toplanır ve daha sonra bireysel kullanım için bu modeli aktarır. Tüm işlem boyunca, sunucu ve bulut çantadaki gerçek içeriğe maruz bırakılamadı.
Profesör Yang Qiang, Weizhong Bank'ta federal öğrenme teknolojisinin uygulandığını söyledi. Weizhong Bank'ın kooperatif şirketleri arasında internet şirketleri, otomobil şirketleri, sigorta şirketleri vb. Bu ortaklar, davranış bilgilerinin çok sayıda farklı boyutuna sahiptir. Federal öğrenme uygulayan Weizhong Bank, veri alışverişi yapmadan aynı kullanıcı grubunu modellemek için ortaklarla güçlerini birleştirebilir. Uygulama, AUC göstergesinin iyileştirildiğini ve olumsuz oranın büyük ölçüde azaldığını doğruladı.
Buna ek olarak, Profesör Yang Qiang ayrıca kentsel yönetim ve ses tanıma alanında federal öğrenmenin uygulanmasını da tanıttı. Profesör Yang Qiang, federal öğrenmenin gelişiminin bir ekoloji kurması ve birlikte ilerlemesi gerektiğini söyledi. Aynı zamanda Profesör Yang Qiang, ilgili uluslararası standartların ve referans çerçevelerinin kurulmasını da aktif olarak teşvik ediyor.
JD Division Zrobot Qiao Yang: Sadece siyaha dikkat etmelisiniz, aynı zamanda hizmet de beyaz
JD Division'ın Kredi Yönetimi Departmanı Genel Müdürü Zrobot CEO'su, risk kontrol endüstrisinde 10 yıldan fazla deneyime sahiptir. Uzun zamandır dünyanın Fortune 500 şirketleri olarak hizmet etti -ABD'de finans keşfedildi. Fintech Perspektifi.
Olay yerinde, Qiao Yang katılımcıları "Dijital Teknoloji Kredi Kredi Anti -Fraud teknolojisi" konusundaki tartıştı. Zrobot, Ekim 2016'da kuruldu. Veri madenciliği teknolojisini ve model algoritmalarını birleştirmek için yüksek boyutlu veri kaynaklarını, Jingdong dijital bölümünün zengin pratik uygulama senaryolarını kendi teknik gücünü ve güçlendirmeyi ve güçlerini güçlendirmek için kullanmayı amaçlamaktadır. Şu anda Zrobot, müşterilere akıllı risk kontrolü ve akıllı pazarlama çözümleri gibi çeşitli ürünler sunmak için yaklaşık 300 banka, sigorta, menkul kıymetler, güvenler, küçük kredi şirketleri, lisanslı kurumlar, mevduat kurumları, tüketici parası ve finansal kiralama şirketleri ile işbirliği yaptı.
Qiao Yang, Zrobot'un Kredi Anti -Fraud'daki girişimlerinin ve başarılarının sonuçlarını ve başarılarını paylaştı.
Qiao Yang, mobil internetin gelişimi ile sahtekarlık araçlarının sonsuz olduğunu ve ürün türlerinin gelişmeye devam ettiğini söyledi. Şimdi sahtekarlık bir iş haline geldi ve sahtekarlık ve çetelerin çoğu çok çalışkan ve akıllı insanlar. Erken sahtekarlık yöntemleri genellikle çalışan korozyon kurumlarıdır ve şimdi çeşitli kurumlarda ve kendi kendine çalışan sahtekarlıklarda daha ölçülen bir sahtekarlık yöntemi haline geldi. Aynı zamanda, finans kurumlarının sahtekarlığı önlemesi genellikle geride kalıyor ve bu da anti -fraud gelişimini engelliyor.
Qiao Yang, sektörde iyi bir iç kontrol uyum mekanizması ve müşteri yönetimi sistemi oluşturma gibi birçok olgun mekanizma olmasına rağmen, üç taraf sahtekarlığının riskini belirlemenin genellikle imkansız olduğunu söyledi.
Üç parti sahtekarını belirlemek için ilk adım, rakipleri ticaret yapmak için iyi bir iş yapmaktır. Qiao Yang, bazı mobil uygulamaların şu anda ön uçtan 200'den fazla kullanıcı etiketi alabileceğini tanıttı ve bu da özellik uzantısı için çok fazla alanı var. Ortak uygulamalar arasında, yükseklik açısını tespit etmek için jiroskop kullanma, kayar yörünge vb. Aynı zamanda ve aynı zamanda sığ biyometrikler için ön -uç SDK'yı içerir. Kullanıcı deneyimi etkilenmez ve ek donanım desteği gerektirmez. Aşağıda etkili önleyici tanıma tanıma yapın.
Çin'de, sahtekarlık endüstrisindeki grup suçları yükseliş eğilimi gösterdi ve sahtekarlık çeteleri çok eksiksiz bir yukarı ve aşağı endüstri zinciri oluşturdu. Bu nedenle, bireysel sahtekarlık risklerini tanımlamak yeterli değildir. Makine öğrenimi ve karmaşık ağ teknolojileri yoluyla kullanıcılar ve çevre gruplar arasındaki ilişki ilişkisini yargılamak gerekir. Zrobot, veritabanı ilişkilendirmeleri için cihaz ilişkileri, adres dernekleri, iletişim dernekleri vb.
Qiao Yang, "Zhu Zi Chi'nin yakınında, neredeyse mürekkep siyah" olduğuna inanıyor. Sektördeki olağan uygulamaların aksine, Zrobot sadece kara liste düğümü arasındaki ilişki arasındaki ilişkiyi kullanmakla kalmaz, aynı zamanda beyaz listede de geçerlidir. Qiao Yang, "Öne sürdüğümüz konsept sadece Siyah'a dikkat etmek değil, aynı zamanda hizmet de beyazdır." Dedi.
Creditide Jiang Xu: "Kullanıcı -merkezli" varlık yönetimi uygulamak için AI kullanın
Creditease Company Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Baş Teknoloji Sorumlusu, iktidara gelir gelmez konuklara iyi bir haber ortaya koydu. Kredi markası aynı zamanda Çin'deki ilk yurtdışı listelenen fintech şirketiydi -Youren LOA marka yükseltmesini tamamladı. Çevrimiçi yetenek çevrimdışı varlıklarla birleştirilir ve Yiren Gold olarak adlandırılır.
2006 yılında kurulan Crediase, sektörde önde gelen varlık yönetimi şirketidir. Kredin, ödeme, çevrimiçi kredi, kitle fonlaması, robot yatırımı, akıllı sigorta ve blockchain gibi ön alanlarda aktif düzene sahiptir ve iş inkübasyonu ve endüstriyel yatırım yoluyla küresel fintech inovasyonuna katılır.
Creditease'in kredi endüstrisindeki pozisyonu ile ilgili olarak ve Jiang Xu'ya 13 yıllık ekimden sonra, kredinin sektörde gururlu sonuçlar elde ettiğini söyledi. Jiang Xu, "Endüstride böyle bir söz var: Bir kullanıcı kredi başvurusunda bulunmak istiyor. Krediden kredi aldıysa, diğer kurumların bunu gözden geçirmesi gerekmez." Dedi.
Bununla birlikte, CCF-Gair 2019 AI Finansal Uzmanlık Oturumu'nda Jiang Xu'ya kredi hakkında konuşmadı ve katılımcılarla akıllı servet yönetimi hakkında konuştu.
Jiang Xu'ya göre, Çin'in Varlık Yönetimi ölçeği 6 trilyon ve ABD 9 trilyon ile hala belirli bir boşluk var. Çin'in servet yönetiminin çevrimiçi penetrasyon oranı%35'tir. Buna kıyasla ABD%40'dır. Çin'in 50'den fazla servet yönetim şirketi vardır, Amerika Birleşik Devletleri ise 300'den fazla. Servet teknolojisine yapılan yatırım ölçeği söz konusu olduğunda, Çin ve ABD neredeyse aynı.
Genel olarak konuşursak, servet yönetim pazarında Amerika Birleşik Devletleri'nde belirli bir boşluk olmasına rağmen, Çin'in büyüme oranı çok yüksek ve endüstriyel yatırım daha yüksektir. Bu, Çin'in varlık yönetimi potansiyelinin daha büyük olduğu anlamına geliyor. 2007-2016 on yılı boyunca, Çin'in servet yönetim pazarı, bileşik kar büyümesinin%20'sini artırdı. 2016-2018'deki büyüme oranı%12 olarak kalır. Önümüzdeki birkaç yıl içinde büyüme oranı her iki basamakta da kalacaktır.
Varlık yönetimi endüstrisinin hedef müşterileri, varlıklarda 10 milyondan fazla yuan ve 1 milyon yuan'dan fazla varlıklara yatırım yapan popüler bir varlıklı sınıfa sahip yüksek net değer gruplarıdır. Çin'de, yüksek net değer grupları bu yılın sonundan itibaren 2,2 milyona ulaşacak. Önümüzdeki birkaç yıl içinde popüler zengin insanlar yakında 30 milyona ulaşacak.
Jiang Xu için, bu iki grup akıllı servet yönetimi için çok güçlü beklentilere sahiptir. Genel olarak, Yüksek -NET -Worth Müşteri Üssü Özel Bankacılar, Finansal Yönetim, Finansal Danışmanlık Hizmetlerinden Uzun süredir, ancak buna rağmen, bu tür kişilerin hala stok bilgileri, varlık durumu, finansal zaman alımına acil ihtiyacı var Bilgi, yatırım ve finansal eğitim içeriği. Zengin insanlar için, hayatlarındaki ilk yatırım servet yönetimi ürününün çevrimiçi olarak satın alınması muhtemeldir. Bu tür grupların çevrimiçi servet yönetimi yatırımı ve akıllı servet yönetimi için doğal ihtiyaçları vardır.
Büyük veri teknolojisi aracılığıyla, Creditease müşterilerin servet yönetimi, aile mirası ve servet, servet ve zenginlik, yani servet yönetim endüstrisindeki KYC talebini anlayabilir. Jiang Xu'ya göre, bu veriler müşterilerin e -ticaret alışveriş davranışı yörüngesi ve çevrimdışı servet yönetimi derslerinin katılım deneyimi içerir. Kullanıcı portresini aldıktan sonra, müşteri ve ürün AI teknolojisi ile doğru bir şekilde eşleştirilir.
Xiang Jiang Xu, önceki servet yönetiminin ürünlere odaklandığına inanıyor. Birçok Varlık Yönetimi Ürünü web sitesi bir servet yönetimi süpermarketine eşdeğerdir. Bu, kredinin görmek istediği varlık yönetimi yöntemi değildir. Crediaase, binlerce kişinin varlık tahsisi modelini gerçekten elde etmek için ürün -merkezli servet yönetimini "kullanıcı merkezli" servet yönetimine geçmek için büyük veri ve yapay zeka teknolojisini kullanmayı umuyor.
Bir hayat sigortası Shen Jianping: AI'nın hayat sigortası iş hatlarını güçlendirmesine izin vermek için başvuru senaryolarını derinden kazmak
Bir hayat sigortası, sigorta endüstrisinin AI inişinin öncüsüdür. Şu anda yapay zeka, eğitim, satış, müşteri hizmetleri, risk kontrolü ve diğer hususlarda uygulanmıştır.
CCF-Gair Konferansı'ndaki AI Finans Uzmanı'nın dördüncü konuşmacısı, bu ürün dizisinin arkasındaki teknik komutan, Shen Jianping, Ping A Life Insurance Merkezi Yapay Zeka Ar-Ge ekibi genel müdürü. Olay yerinde, yapay zeka alanında bir hayat sigortasının kalkınma düzenini, uygulama sonuçlarını ve temel teknolojilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmek için katılımcıları "sigorta alanında AI teknolojisinin uygulama uygulaması" hakkında paylaştı ve tartıştı.
Shen Jianping, bilim ve teknolojinin hızlı gelişimi altında, geleneksel sigorta endüstrisinin daha yüksek kalite geliştirme yöntemleri aramak için yapay zeka gibi kesme teknolojilerini nasıl tam olarak kullandığını söyledi.
Ping A Group, 2018'de Fortune 500 arasında 29. sırada yer alıyor. Küresel piyasa değeri ve marka ilk sigorta grubu. Grubun bir yan kuruluşu ve ana kâr katkısı olan, geçen yıl 73 milyar yuan'dan fazla bir hayat sigortası karına 1,4 milyondan fazla ajanla ping attı. Bu kadar büyük bir iş ölçeği ile karşı karşıya kalan bir hayat sigortası, teknoloji ve sigortanın derinlemesine entegrasyonunu aktif olarak araştırdı ve geleneksel hayat sigortası şirketlerinden bilim ve teknoloji hayat sigortası şirketlerine dönüştü.
Shen Jianping, bir hayat sigortasının yapay zeka alanında olduğunu tanıttı. Yapay zeka alanında, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgi haritası, akıllı tavsiye, bilgisayar görüşü vb. Satış, hizmet ve yönetimin üç ana güçlenmesini tam olarak gerçekleştirmek.
Satış ve güçlendirme açısından, çok sayıda hayat sigortası iş personeli nedeniyle, büyük röportajlar, büyük insan gücü yatırımı ve taramada zorluklar gibi ağrı noktaları vardır. Ping Bir Hayat Sigortası Bir AI görüşmeci geliştirdi ve görüşme alanı için özel bir diyalog sisteminin arkasında. Yüz tanıma çekirdeğinin işlevleri, multimedya ekran, tam işlemsel ses etkileşimi, antropomorfik etkileşim, uzman deneyimi güçlendirme ve görüşmelerin akıllı değerlendirilmesi.
Müşterilere daha fazla profesyonel sigorta hizmeti sunmak için satış elemanının kişiselleştirilmiş, kapsamlı ve çok boyutlu eğitim alması gerekir. Ping A Life Insurance, görüntü teknolojisi, akıllı etkileşim ve sipariş denetimi ve binlerce insan ve binlerce çevrimiçi kurs için tavsiye teknolojisi kullanarak uzaktan eğitim+çevrimiçi öğrenme mekanizmaları oluşturdu. Başka bir vurgu, bir -to -bir eğitim ve değerlendirme için AI tartışması robotudur. Sadece akıllı sınavlar ve puanlar alamaz, aynı zamanda müşterilerin gerçek iş senaryolarını simüle etmek için etkileşimini de oynayabilir.
Satış oturumunda Ping A Life Insurance, satış görevlisinin satış sürecinde uzman seviyesi sigorta bilgi danışmanları ve satış desteği almasına yardımcı olmak için "Kişisel Satış Asistanı" robotunu da başlattı.
Buna ek olarak, Shen Jianping ayrıca hizmet güçlendirme ve platform yapımında bir hayat sigortası ping sonuçlarını da paylaştı. Hizmet ve enerji alanında, karmaşık iş ve hizmet danışmanlığını gerçekleştirebilen akıllı müşteri hizmetleri, akıllı müşteri hizmetleri, uzman hizmeti vb. Platform yapımı açısından, hayat sigortası makinesi etkileşim platformları, akıllı bilgi merkezleri, akıllı pazarlama platformları ve derin öğrenme platformları dahil olmak üzere temel platformların desteğine odaklanmaktadır. Düşük kaynaklar, diyalog rehberliği, bilgi kaynaklı diyalog vb. Gibi kilit teknik konular için Shen Jianping de hedefli paylaşım yaptı.
Aberz Technology Yuzhou: Motorlu Motor Finansal Veriler Oluştur
FinTech alanında, Aberz teknolojisinin ortak ortağı Yuzhou büyülü bir varlıktır. Konuk Bill Gates'in ürününün bir dahisi olmaya davet edildi ve Dolphin tarayıcısının baş ürün tasarımcısı oldu. Cross -border AI finansından sonra, bu yetenekli ürün sektöre ne gibi kıvılcımlar getirebilir? Olay yerinde Yu Zhou, katılımcılara "AI Financial Brain Drive Bilgi Tedavisi Reformu" başlıklı açılış konuşması yaptı.
Yu Zhou'ya göre, Abbots finans endüstrisi için dört tür robotik sağlar: veri seçmek, veri bulmak, veri doldurmak ve çizim. Risk kontrolü ve vizyonu gibi girişimci yönün aksine, Abobitz'in işi finansal verilerle yakından çevrilidir. Bu fikir bir kez İsviçre Bankası'nı ziyaret eden kurucu ekibin deneyiminden geliyor.
O zaman, Yuzhou'nun resepsiyonu İsviçre Bankası'nın soluk saçlarına sahip bir müşteri yöneticisiydi. Bankaya göre, Kıdemli Müşteri Yöneticisi 30 yıllık deneyime yerleşti ve müşterilerden gelen soruları cevaplayabilir. Aynı zamanda, Banks ayrıca deneyimli bir müşteri yöneticisi geliştirmenin çok fazla maliyet aldığını belirtti. Bundan bahsetmişken, Yuzhou finans sektöründeki bilgi ve deneyimi kaydetmek için bilgisayar teknolojisini kullanıp kullanamayacağını düşünmeye başladı?
Finans alanında, çok sayıda "kuzen" ve "kuzenler" vardır. Bu iyi eğitimli gençler tüm gün veri ve çizelgeleri ele almıştır. Sadece zaman -tüketici ve emek yoğun değil, aynı zamanda yüksek bir hata oranıdır. Buna ek olarak, -90'lar ve post -00'ler yenilikçi çalışma gibi, bu da bu pozisyonların yüksek kalkış oranına neden olur.
Yu Zhou, "İlkeler" kitabında Ray Dalio'yu kabul ediyor: İnsanlar insanlara yardım edecek bir makine değil, makinenin bir parçası olmalı. İnsanların duyguları, duyguları ve yorgun olduğuna inanıyor ve 24 saat çalışamayacaklarına inanıyor. Öyleyse, insanları makinenin bir parçası haline getirmek için bir sistem nasıl yapılır, verimliliği tamamen artırmanın bir yolu olacaktır.
Bu amaçla Abobitz, finansal alandaki günlük veri işleme çalışmalarında doğal dil işleme, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi teknolojileri uygulamak için ABC Financial Beynini inşa etti. Bir üretim hattı inşa ederken, insanlar şefler gibidir ve sadece yemek pişirmekten sorumludur. Sebze satın alma, sebze yıkama, sebze kesme ve hammadde hazırlama işlemi makine tarafından tamamlanır.
Yu Zhou, AI'nın birkaç farklı seviyeye ayrıldığını söyledi. Makine, haritaların, tabloların ve dosyaların bilişsel motor katmanını anlayabilir; görme, işitme ve alma algılama katmanını ve insanlar hakkında bilgi geri bildiriminin görsel katmanını. ABC Financial Brain, tıpkı bir süper stajyer veya süper analist asistanı gibi, analistlerin açık pazarda veri almasına yardımcı olabilecek bu üç katmanın bir kombinasyonudur. Aynı zamanda, özelleştirme dağıtım gerçekleştirilirse, kendi verilerini kazabilir.
ABC Financial Brain'e ek olarak Aberz, RPA robotları da inşa etti. ABC Financial Brain'in aksine, RPA esas olarak iki problemi çözer -süreçteki breakpoints ve engelleme noktaları. AI teknolojisi aracılığıyla, RPA süreci kalıcı bir motivasyon sistemi oluşturmak için açılır.
Yu Zhou, ABC Financial Brain ve RPA robotlarının menkul kıymetler, bankalar ve finans gibi çeşitli finansal senaryolarda uygulanabileceğini söyledi.
CMU Wang Qiang: Finansal ticaret senaryoları karşısında, üç boyutlu insanların olgunlaşmamış yüz tanınmasının katı talebi nereye gidecek?
AI Finansal Uzmanlık Oturumunun konuğu, orijinal büyük ölçekli finansal CTO ve baş bilim adamı, eski Fiserv Doğu Asya ve Güneydoğu Asya Başkanları ve Dr. IEEE arkadaşı Wang Qiang, "3D Yüz Tanıma ve Açık Finansal platform ".
Olay yerinde, Dr. Wang Qiang, ekibinin en son algoritmasını üç boyutlu insanları ve finansal ticaret senaryolarının katı uygulanmasını bildirdi. Çin yapay zekasının kırk yılı temasına odaklanan Dr. Wang Qiang, bilgisayar vizyonunun kurucusu David Marr'ın üç katmanlı teorisini gözden geçirdi ve bilgisayar vizyonu üç tabakaya ayrıldı: iki boyutlu temel grafik (2-d Eskiz), 2.5 eleman grafiği ve 3D model işaretleri.
Wang Qiang, David Marr'ın öncü teorisinin bilgisayar perspektifinin üç katmanı üzerinde sadece bilgisayar perspektifinin temel taşı olmadığını, aynı zamanda bilişsel bilim üzerinde de derin bir etkisi olduğunu belirtti. Wang Qiang, gelecekte bilgisayar perspektiflerinin çalışmasının, nesnel ve öznel algıların iki yönü ile başlaması ve görüntünün bilişsel düzeyde teorik ve araştırma atılımını güçlendirmesi gerektiğini belirtti.
Bilgisayar vizyonu 40 yıldır gelişti ve ilerleme sınırlandırıldı. Wang Qiang, ana nedenin sensörün yeteneği olduğuna, ikincisinin yüksek boyutlu bilgi işlem gücüyle yüzleşmek olduğuna inanıyor, üçüncüsü 3-B kameraların büyük ölçekli uygulaması ve dördüncüsü tahmin etme yeteneğidir. Esnek jest ve ince tanecik ve sentetik görüntünün genelleştirilmesi arasındaki çatışma.
Üç boyutlu görsel en yüksek uç sahnesinden biri, üç boyutlu kişinin yüz tanınmasıdır. Tabii ki, bu alan da birçok zorlukla karşı karşıyadır. Birincisi, esnek jestlerdeki değişiklikler, tanıma oranını büyük ölçüde azaltır ve diğeri, örnek kütüphane sorununun çevrimdışı büyük ölçekli öğrenme elde edilmesi zordur ve üçüncüsü, terminal çipinin bilgi işlem gücünün yeterli olmamasıdır. Bunlar Zorluklar ayrıca, finansal ticaret alanında üç boyutlu yüz tanımasının katı uygulamasını da getiriyor. Finansal işlemler gibi yüksek standartlar gibi endüstrilerde, yüz tanıma doğruluğu%99,9'dan daha yüksek olmalı ve mevcut teknoloji henüz böyle bir gereksinimi karşılamamıştır.
Son zamanlarda, Dr. Wang Qiang'ın ekibi tarafından GANS ince taneli sentetik görüntülerde, az miktarda örnek kütüphanede, etiketleme çevrimdışı öğrenme, ceza öğrenme farklılıkları, ceza öğrenme farklılıkları, Ceza Öğrenimi Farklılıkları ile önerilen Simgan'ın (S+U simülasyon füzyonu unsurvior) en son algoritması , bölgesel çatışma tazminatı, ince parçacık boyutu bölgesel öğrenme, küresel genelleme ve esnek duruş düzeltmesi yönlerinde büyük atılımlar getirmiştir. Kurumsal ışık saldırısına dayanarak, üç boyutlu yüz yüzünün bir dizi önemli teknik zorluğuna ulaşmıştır. Turing testi 1: 1 geçiş oranına yakındır. Mpiigaze testi mevcut algoritmadan 24,9 puan daha yüksektir. Ve finansal kimlik tanımlama, anti -fraud, hesap açma ve ödeme senaryosunda, etkileşimli uygulamaların ve yardımcı kararların rolü için etkinleştirilebilir.
Gelecekte, Dr. Wang Qiang'ın ekibi, yapılandırılmış ışık, TOF ve her iki gözün özellikleri ile birlikte üç boyutlu yüz tanıma araştırması yapacak ve kapsamlı senaryolarda tanıma oranını iyileştirmeye devam edecek.
Uluslararası bir AI mali borsa toplantısı
Bu "AI Finansal Uzmanlık", Çin, Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri'nde birçok AI finans uzmanını çekti. Bunlar arasında, Kanada Mühendislik Akademisi Akademisyeni, Citadel'in Baş Yapay İstihbarat Görevlisi ve Kanada Mühendislik Akademisi Akademisyeni Profesör Ling Xiaofeng de yerinde öğrenmek ve iletişim kurmak için olay yerine geldi. AI finansının entegrasyonunu ve ticari uygulamasını birlikte teşvik etmek.
Bu zirveden sonra, Robot Kesme Özel Oturumu, Akıllı Taşıma Özel Oturumu, Akıllı Şehir Özel Oturumu, AI dahil Leifeng.com "AI Yatırım Araştırma Devleti" nde CCF GAIR 2019 Zirvesi Tam Video ve Başlıca Tema Özel Uzmanlıklarını başlatacağız. CHIP Özel Oturumu, AI Financial Özel Oturumu, AI Tıbbi Uzmanlık Oturumu, Akıllı Eğitim Özel Oturumu, vb. Leifeng.com üyeleri "AI Investment Research State", yıllık zirvenin içerik ve araştırma raporunu ücretsiz olarak izleyebilir ve daha fazla bilgi edinmek için üyelik sayfasını girmek için kodu tarayabilir. Zirve sırasında, 399 yuan faydalarının özel özel düşüşü, sayfaya doğrudan girebilir veya özel mesaj asistanı Xiao Mu (WeChat: Moocmm) danışmanlığı olabilir. (Son gün 50 yer, hızla acele edin.)
