蚂蚁金服副总裁漆远：大数据给我们带来的“小确幸”有哪些？

蚂蚁金服大数据人工智能

漆远 | 2016-05-22 09:15

【数据猿导读】漆远介绍，蚂蚁金服有千千万万这样长尾用户——小微企业18万，个人5000万。大数据的智能应用已经从支付扩展到金融的全链条，帮助蚂蚁金服在支付、贷款、征信、保险、财富等方面推动“小、确、幸”的金融普惠，给用户带来很多微小而确实的幸福

打开支付宝客户端进入“我的客服”，你会惊讶地发现，未等你张口，这位客服“小二”就“猜”到你想问什么。你或许不知道，这位“小二”，其实是大数据智能机器人。他给用户带来了很多微小而确实的幸福。

2015年“双11”，蚂蚁金服95%的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了100%的自动语音识别，蚂蚁金服客户中心整体服务量超过500万人次。这些智能服务的实现，离不开蚂蚁金服首席数据科学家漆远和他的团队。

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漆远蚂蚁金服副总裁及首席数据科学家，国家千人计划特聘专家，阿里巴巴iDST前执行院长

人工智能大咖加盟阿里巴巴

大学曾给漆远充分的知识滋养。他回忆在华中科技大学的日子说：“大学时每天早上起床，拿着英语课本边背单词边去食堂吃早饭。”

漆远的专业方向是大规模机器学习和贝叶斯推理。他先后成为美国麻省理工媒体实验室博士，计算机与人工智能实验室博士后，普渡大学计算机科学系和统计系的终身教授和国家千人计划特聘专家。此外，他还是剑桥大学、哥伦比亚大学、伦敦大学、杜克大学、SAMSI、布朗大学等多个高校和研究院的访问学者，曾获得美国科学基金NSF Career奖。

2014年，这位专注于机器学习和人工智能的大咖加盟阿里巴巴，曾担任阿里巴巴iDST的执行院长，现为蚂蚁金服副总裁。

在阿里、蚂蚁金服，漆远搭建了阿里第一个超大规模机器学习平台，用于搜索广告，“双11”和“双12”大促个性化推荐;组建团队搭建了阿里和蚂蚁金服第一个专业语言识别系统，被广泛用于客服，YunOS等系统;技术上领导了蚂蚁金服的智能客服项目;算法支持了花呗、芝麻分、聚宝推荐等业务。

目前，他致力于大规模机器学习和深度学习系统的建立及在蚂蚁金服各项业务的应用。

大数据带来的“小确幸”

一名90后要买东西，在蚂蚁金服上简单操作就可完成一笔9000元的贷款。对银行来说，这是非常小的钱，却是一个头痛的问题，需要处理文件、分析材料。而在蚂蚁金服上，这些流程已经全部自动化。

这是一个真实的案例。漆远介绍，蚂蚁金服有千千万万这样长尾用户——小微企业18万，个人5000万。大数据的智能应用已经从支付扩展到金融的全链条，帮助蚂蚁金服在支付、贷款、征信、保险、财富等方面推动“小、确、幸”的金融普惠，给用户带来很多微小而确实的幸福。

那么，蚂蚁金服是如何控制这些贷款的风险呢?这不得不提及蚂蚁金服旗下独立的第三方信用评估及管理机构——芝麻信用。

芝麻信用目前使用的数据，包括消费数据、金融数据、公安部人口户籍、工商注册等政府机构数据等，涵盖购物、出行、住宿、转账支付、投资理财等数百种场景。而蚂蚁金服、阿里巴巴的内部数据只占很小一部分。

漆远指出，芝麻信用运用大数据、云计算、深度机器学习等技术，能通过多维度、实时的数据分析，准确地刻画人的信用水平。

也就是说，贷款申请者的信用好不好，“智能机器人”早就“有数”。

与传统的个人征信系统不同，芝麻信用还能使缺少借贷纪录、没有征信评价的人群，如大学生、蓝领、农民等拥有信用身份。“芝麻信用，让人与人的关系变得更简单。”漆远指出，芝麻信用还能助力银行风险控制。通过芝麻信用信息验证等反欺诈服务，已有银行将虚假办卡的识别能力提高近3倍。

机器人可以帮你理财