蚂蚁金融：打造金融级智能中台的数据底座.pdf
本次分享的主题是“打造金融级智能中台的数据底座”，主讲人为太岳（王志勇）。
**1. 金融智能的应用场景**
* **蚂蚁金服的AI应用场景**：智能风控（基于深度学习的风险识别与防控）、智能营销（个性化智能营销决策，提升业务运营效率）、智能保险（智能保险定价、定损、理赔，线上自动化流程管理）、智能客服与助理（一站式金融场景机器人，智能业务决策和执行助理）、智能信贷（基于数据隐私加密共享学习的联合放贷）、智能理财（基于金融大数据提供智能理财策略分析和决策建议）。
* **蚂蚁AI能力大图**：涵盖银行业、保险业、证券、基金、投行等领域。金融大脑包括机器人平台、金融信息服务、生物识别、金融知识图谱 & NLP、金融视觉平台、金融算法（AutoML, 图推理, 隐私保护共享学习, 运筹优化, 无监督学习, 在线学习, 强化学习, 模型可解释）。
* **蚂蚁保险案例**：多收多保（2500万小商户，日均1万笔理赔）、相互宝（半年超过5000万用户，1000万老年用户）。
* **理赔宝背后的智能**：用户上传理赔信息 -> 图像识别 -> 实体抽取 -> 实体匹配 -> 系统智能核赔。涉及感知（图像分类、OCR、反欺诈等）、NLP & 知识图谱（健康知识图谱、亿级节点和边在线实时融合推理）、决策算法策略。
**2. 数据底座的背景分析**
* **智能中台的简略框架**：包括算法研发、数据研发、工程研发。算法研发包括数据清洗、数据标注；数据研发包括模型训练；工程研发包括模型部署、模型服务。研发平台包括智能标注平台、金融视觉平台、知识图谱 & NLP 平台，工程底座等。底层技术包括存储、计算、调度、训练 & 算法、搜索。
* **数据底座的重要性**：数据处理贯穿模型迭代始终；数据和特征决定机器学习的上限；数据安全是金融行业生命线。
* **金融智能的数据底座挑战**：效率（存储分散、滥用批处理、标注效率低），质量（标注质量、数据快速 refine），安全（标注安全、训练安全）。
**3. 高效：用AI解决AI的问题**
* **数据流转**：清洗过滤 -> 数据选择 -> 模型训练 -> 标注 -> 检查 -> 验收 -> 模型规则校验 -> 业务数据映射 -> 业务校验。
* **基于one ID的数据复用**：原始数据，标注数据，样本数据，模型数据。
* **智能标注：模型市场赋能标注**：移动标注、PC标注，样本算法平台、图像平台、NLP平台等。包括主动学习、数据增强、预标注、智能辅标工具、机器人、自训练模型、通用模型等。
**4. 精准：流程与工具并用**
* **数据选择：通过主动学习节省90%的标注量**：主动学习（Active Learning）不断选择对当前模型效果提升最有效的样本，优先进行标注；分类宝 case；能力集成到数据底座。
* **数据增强：解决样本少或者不均衡的问题**：复制、翻转、剪切、缩放、高斯噪声、高斯模糊、SMOTE、GAN。
* **智能辅标工具**：AntLable 支持视频、图像、语音、文字、地图等内容标注；很多业务场景带来数倍的效率提升；大部分实现基于前端算法，计划开源。
* **智能辅标**：倾斜校正、自动贴合+OCR；图像自动分割；视频人物跟踪；视频图像对齐。
* **标注质量：基于数据指标的流程管控体系**：工作流、工具、数据。
**5. 安全：金融的底线**
* 安全要求和解决思路：安全存储，拒绝人员查看。文件管控（加密、分割、脱敏、水印）；访问控制（不落库、鉴权、频次、时效）。
* 安全标注：不落数据标后即焚
* 安全标注：分割标注
* 安全训练
**6. 总结**
* 数据底座总体功能框架：平台、产品封装、宽表、采集&接入、标注数据、标注 & 预测结果、抽取、加工数据。
* 未来，逐步通过mPaaS将AI能力开放：包括 iOS、Android、H5、小程序、iOS、Android、Server API 的应用，并进行一系列的研发测试、发布管理和分析运营。
**回到开头的问题**
* 某YC的创业团队，声称可以利用1/1000的数据就可以进行深度学习训练，是否值得投资？
* AI浪潮下，工程开发人员的思维方式是否要改变？
* 工程师生存指南？生存方法论？工程思维、数据思维、产品思维、人文思维...
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