专访小视科技VP周守业:从金融3.0到终极未来,我们都需要机器学习:亚博直播网址

出版社:人工智能,20世纪50年代就明确提出,这几年又要“触发”浪潮了,尤其是机器学习技术。

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【亚博直播网址】出版社:人工智能,20世纪50年代就明确提出,这几年又要“触发”浪潮了,尤其是机器学习技术。比如大众熟知的棋手人工智能AlphaGo,简单来说就是机器学习技术中的蒙特卡洛寻根、神经网络等一系列关键清晰算法。

在这篇文章发表的同时,CCF-GAIR会议实际上正在如火如荼地进行,会议的第三天还包括了一个关于机器学习的特别会议。预计微软公司和Facebook的几位专家学者将齐聚一堂,从应用、学术和行业分析的角度向您展示机器学习的可能未来。

CCF-GAIR机器学习专场月会前,(微信官方账号:)还专门采访了本次专场圆桌嘉宾、国内人工智能创业公司小石科技副总裁周守业,从他的行业角度回答了几个问题。以下是国史访谈:能否非常简要的说明机器学习技术在小石科技目前业务中的应用?为了构建机器学习技术,小石科技背后构建了怎样的技术架构?周守业:我们现在主要有两个方向。首先是获取面向互联网金融服务的人脸识别技术。

无声生命体强调用户的无反应性,主动判断操作者是真人(生命体)还是反击源。清晰的流程如下:第一,当活体经过时,小石科技的人脸识别系统需要通过取景框进行搜寻,用于类似的传统微表情活体识别模式。在用户需要用微表情回应的情况下,需要通过取景框动态分析人脸图像,主动判断操作者是否活着;第二步,大门或防盗门不会重点对可观察到的证件照片中捕捉到的活体人脸特征构建的人脸检索图进行扩展和检查,找到最近的一张或N张,区分是否是同一张人脸;最后,根据不同场景的市场需求,大门或安全门返回用户信息和匹配度。

整个识别过程由摄像头提供,以不识别不响应的方式完成,方便快捷。应用到场景上,小石科技很多客户都是互联网金融公司。这些企业对服务质量的拒绝率非常低,同时也基本完成了这类运营商的用户在线认证,构成了非常令人反感的市场需求。

结合小视觉目前的业务,你的实际机器学习应该如何转化为实际服务?并为用户服务?机器学习需要如何解决一些简单的问题?周守业:机器学习只是一个很大的范畴,大部分人工智能本质上都包括在内。小视觉技术本身以图像为主,所以我们也可以自由选择自己的图像应用方向。

当然,当我们最终自由选择金融时,我们的创始人需要积累一些金融方面的基因。二是互联网金融发展带来的机遇。

很多传统和线下的资金都被转移到了线上,这就不可避免的产生了人工成本。以互联网平台罕见贷款申请人为例,每天申请人数按“万人”计算。如果只是用来手工处理这些用户提交的信息,比如身份证照片,人脸照片等。这显然是权宜之计。

另一方面,人工处置等问题不存在——道德风险隐患。也可以不分黑白地把鹿称为马。另一方面,某种程度上,防羊毛党是互联网金融平台明确提出的市场需求。通过人脸识别技术,需要选择一些故意重复注册的用户。

从实际情况来看,以上问题都在一定程度上得到了解决。首先,申请人审查这一块,我们需要为他们节省大约80%到85%的人工成本。

二是机器本身极其公平,自然减少了道德风险。最后,我们可以通过检查得出结论。
实际效果往往最有说服力。能否谈谈小石科技作为银行、消费金融等领域销售的服务,机器学习带来的转变?这种转型的服务有多大?对原行业的影响有多大?周守业:我再补一个案例。

大学生入学时,运营商往往不做一些合同,甚至需要在录取通知材料中放电话卡。但是这些电话卡只能用我的身份证开通流量,相对简单的应用也必然导致用户萎缩。

所以他们已经测试了APP的使用方式,完成了整个身份证识别和网上开卡。从你的角度来看,机器学习技术下一步发展的重点在哪里?短期内不会看到更频繁的使用吗?周守业:人工智能还是比较热门的,但就我个人而言,机器学习的发展有几个关键点是必须的。

第一点是,人工智能技术的应用必须对技术本身有很大的突破和提高。第二点是针对不同的新场景自由选择新技术,因为技术应用到产品上是为了解决一些痛点。比如你可以得到这个产品的可用性或者体验。例如,金融技术已经进入3.0时代,3.0时代还包括许多技术,包括人工智能、大数据、云计算、区块链等。

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所以另一方面,技术的发展方向还是基于现场的市场需求。当然,目前底层算法和数据也很重要。

你对机器学习技术的终极期望是什么?你期望在小视觉技术中扮演什么角色?周守业:我看到一篇文章说,2045年人工智能不会取代人脑,人类的不道德会被机器控制。但我知道,我并不指望这种事情经常发生,因为我期待机器学习的终极版本首先改变人们传统的、长期的发展轨迹,同时给人类生活带来精辟的体验。当然,目前这件事还有点接近,还需要把人工智能的能力做得淋漓尽致,然后给人类生活中的产品赋予各种赋权。

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