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CCF ADL 85 智能商业讲习班回顾:AI+大数据如何在商业世界大展身手?

本文作者:李雨晨 2017-11-27 19:09
导语: 6 位大牛准备了满满的干货,分享内容涉及的领域包括智能地产、商业选址、物流配送、等多个方面。

CCF ADL 85 智能商业讲习班回顾:AI+大数据如何在商业世界大展身手?

2017 年 11 月 25-26 日,由 CCF 和 KDD China 联合主办的高端学术及技术系列性品牌活动,中国计算机学会学科前沿讲习班(CCF Advanced Disciplines Lectures,简称 ADL)第 85 期在北京中国科学院计算技术研究所举办,雷锋网作为独家合作媒体,进行了全程报道。

人工智能和大数据不仅让信息产业得到了蓬勃发展,也给当前的商业和经济注入了新的活动。本期 ADL 的主题为“智能商业和经济”,邀请了多位学术大咖和来自微软、百度、万向集团以及人工智能新贵的业界精英,全方位介绍了 AI +大数据如何与实体经济和互联网经济对接,深度讲解智能商业和经济中需要的基本技术、实战案例和前沿研究。

本次讲习班由微软亚洲研究院主任研究员、美国计算机学会杰出科学家郑宇主持。雷锋网编辑亦到场听讲。

 6 位特邀讲者分别是:

微软亚洲研究院主任研究员郑宇

电子科技大学教授、大数据中心主任周涛

万向区块链 CTO 罗荣阁

第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强

百度副总裁、 KDD China 副主席沈抖

天壤智能创始人及 CEO 薛贵荣

这次, 6 位大牛都准备了满满的干货,他们分享内容涉及的领域包括智能地产、商业选址、物流配送、互联网金融、银行信贷、智能电商、新零售、智能信息流、智能广告等多个方面。

下面就来回顾一下本次讲习班的主要内容(按分享时间顺序总结,排名不分先后)。

郑宇:用 AI 挖掘城市商业潜能

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郑宇,教授、博导,微软亚洲研究院主任研究员、城市计算领域负责人、 CCF 杰出会员、上海交通大学讲座教授、香港科技大学客座教授,担任人工智能顶尖国际期刊 ACM TIS (SCI一区)的主编、 ACM 数据挖掘中国分会(KDD China)秘书长, CCF ADL 工作组组长、国际知名会议 ICDE2014 和 CIKM2017  工业界主席

作为本期课程的开场嘉宾,郑宇博士跟我们讲述了大数据、人工智能等热门领域的基本概念,“大数据其实是一种以数据为中心的思维方式和以数据解决行业问题的途径。”而且,针对目前人工智能在行业中的火热状态,他表示,并不是所有的场景都适合用AI,在应用AI 之前,企业需要思考以下的几个问题:应用的领域是否具有明确的规则,分析结果是满意解还是最优解,具有重复性还是一次性,如果只能用一次,那么成本就是一个需要思考的问题。“

CCF ADL 85 智能商业讲习班回顾:AI+大数据如何在商业世界大展身手?

随后,郑宇博士分享了如何利用大数据和人工智能技术从现实生活中的一手数据中提取商业智能、提升商业价值、驱动商业应用。他以基于人工智能的商业选址模型、物流配送优化、共享经济、城市房产价值分级和评估等多个案例向与会者进行解读。

周涛:计算经济社会学

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周涛,电子科技大学教授,主要从事统计物理与复杂性方面的研究。 2009 年获教育部自然科学一等奖, 2011 年获第十二届中国青年科技奖, 2014 年获中国计算机学会自然科学二等奖, 2014 年起历年入选 Elesvier 最具国际影响力中国科学家名单(物理天文类)。先后创立了数之联、数联铭品、国信优易等知名大数据企业。

周涛的演讲主题是“计算经济社会学”,他介绍了如何利用海量数据分析和人工智能技术感知社会经济态势,预测社会经济发展趋势,提前发现重大风险,量化选择最优经济策略等。

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他表示,大数据和人工智能给社会带来了很大的变化,对科学最大的冲击,不是来自于计算机学科本身,很大程度上是来自于它对社会学、管理学、心理学等学科的影响,把这些原来只是半定量或者定性分析的学科变成了一个定量化的学科。“计算社会经济学是一项注重实证研究工作,可以为宏观社会经济结构、区域社会经济状况、个体社会经济水平以及社会经济发展路线等方面服务。”

周涛表示,他们所做的工作就是通过海量事实数据,通过精确的分析去感知宏观的经济社会是怎么发展的,然后来预测可能的风险。

罗荣阁:区块链技术及其商业价值分析

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罗荣阁,现任上海万向区块链股份公司 CTO (首席技术官),主持区块链技术及行业应用相关的工作。他拥有 15 年的IT技术规划及管理方面的从业经历,曾在中国证监会直属的证券期货交易所负责技术系统规划工作,长期与纳斯达克交易所、纽约证券交易所、泛欧交易所等国际领先交易所集团共同开展核心交易系统研发合作。

罗荣阁在演讲中表示,对比 Gartner 最近三年的新兴技术成熟度曲线(Hype Cycle for Emerging Technologies),区块链技术作为一种新兴技术在 2015 年还榜上无名,到了 2016 年则没有经过第一阶段——创新萌芽(Innovation Trigger)就直接进入到第二阶段——期望泡沫高峰(Peak of Inflated Expectations),而 2017 年竟然几乎进入到第三阶段——幻灭低谷(Through of Disillusionment)。以这种模式演进的新技术,在历史上并不多见。“业界是首先了解了‘加密货币’,然后才是‘区块链’。虽然这种技术发展迅速,但存在一定的泡沫。”

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罗荣阁认为,区块链的关键特性在于保护隐私传播,实现博弈多方之间的协作达到共赢。此外,数据难以被篡改,在众多参与者之间实现相互信任。而区块链的应用场景非常广泛,金融机构、公司、政府、跨产业都是潜在或者是正在应用的领域。

陈雨强:高维度智能金融

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陈雨强,第四范式联合创始人、首席研究科学家。主持架构了世界上第一个商用深度学习系统、中国用户量最多的新媒体人工智能推荐系统,其工作被全球著名科技杂志 MIT Technology Review 报道。陈雨强在第四范式期间主持研发了国内首个商用的人工智能全流程平台,获得中国智能界最高奖“吴文俊人工智能科学技术奖”创新奖一等奖(该奖项代表国内最高科研实力)。

陈雨强的演讲主题为“高维度智能”,围绕高维度机器学习在金融领域的应用,探讨高维度机器学习解决方案与传统金融解决方案的差异及优劣比较。同时,陈雨强分享了将高维度机器学习应用于营销、风险等金融领域典型场景,并分析新的解决方案与过去方案相比的效果差别。同时,针对高维度机器学习不可解释等局限性,提出了一些针对性的解决办法。

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他表示,工业大数据需要高 VC 维模型,因为VC维反映了函数集的学习能力, VC 维越大则模型或函数越复杂,学习能力就越强;同时,模型一定要与待解决的问题相匹配。如果模型过于简单,而问题的本身的复杂度很高,就无法得到预期的精度。

随后,陈雨强提出了一个问题:特征工程在工业界是一个巨大的难关,如何解决特征工程?他认为,特征工程需要对机器学习与业务都非常理解,以新闻推荐为例,其一阶特征是每个用户直接喜欢什么,二阶特征则是用户的扩展兴趣(喜欢大数据的人,可能对机器学习也感兴趣),那么,我们就需要不用的算法,要使用不同的特征工程达到同一个目标。

沈抖:智能信息流:信息获取在人工智能时代的新形态

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沈抖,博士,KDD China副主席,现任百度副总裁,目前负责手机百度、百度信息流总负责人,曾负责百度广告和金融服务事业群组的研发管理工作。沈抖入选了“北京市海外高层次人才”,被聘为“北京市特聘专家”。

沈抖博士表示,人工智能等技术的发展带我们进入了新移动时代,这个时代的一大痛点就是信息爆炸式增长,而人的时间精力有限,如何从海量信息中筛选出对自己口味的有效信息成为一大难题。因此在合适的时间地点给用户推荐他们真正需要的信息成为一大刚需。他以手机百度为例论述了在搜索的基础上加入信息流,通过人工智能技术,为用户推荐需要的信息,减少被垃圾信息干扰的案例。

沈抖认为,内容消费是一种直接或间接以内容产品和内容服务为消费对象的经济活动,已经发展成为了一个影响所有人日常生活的庞大产业。内容消费生态分为内容生产、内容质量、内容分发三个方面,他介绍了百度利用人工智能技术进行的工作。

此外,手机百度还通过 AR 等技术为用户提供了更多的搜索体验。沈抖介绍,今年 5 月 18 日,百度与秦始皇帝陵博物院合作,通过 AR 等人工智能技术,实现了破损秦始皇兵马俑的“复原”,以及相关文物的信息智能化展示。

薛贵荣:智能商业数据管理平台

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薛贵荣,博士,天壤智能创始人及 CEO 。原阿里巴巴旗下阿里妈妈大数据中心负责人,阿里妈妈首席数据科学家,负责研发了阿里搜索引擎、数据管理平台、营销技术平台等。在机器学习、信息检索等方面国际会议发表论文 70 多篇,研究方向主要为机器学习、互联网搜索、大数据营销等。

“我们现在都知道商业数据蕴藏着巨大的价值,但现在虽然数据量和我们处理数据的能力上去了,但是还有对于大多数公司和数据本身还是存在一些问题,公司有自己的优势数据,但是种类和适量不够,难以挖掘价值,而数据本身则是分散的,存在数据孤岛,数据市场缺少规模化与商业化应用的环境。”薛博士在演讲中这么说道。

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薛博士的演讲主要论述了实现商业智能化的一个重要基础设施——数据管理平台(DMP:Data Management Platform),包括 DMP 的定义、实现和核心技术问题,展示了在营销和零售等场景下的典型应用。他认为, DMP 成为互联网企业进行数据资产管理的标准配置,同时也为企业带来了巨大的商业价值。

薛博士讲到,数据管理平台需要思考思考三个问题:谁是你的消费者,用什么属性来描述你的消费者以及消费者下一步最有可能购买的是什么。他表示, DMP 的目标是收集整合全网数据,搭建数据提供方与数据消费方的对接平台,高效、安全撮合供需双方交易,推进数据流动的商业模式。

现场:座无虚席,交流热烈

 2 天时间、每天从上午 9 点到下午 6 点,报告厅座无虚席。除了精彩的演讲环节,讲师们也非常注重与学员之间的沟通交流,每堂课都预留时间让学员提问前予以认真回答。下课后许多学员纷纷围上来继续与讲师交流,讲师也是耐心予以解答。

下面是雷锋网编辑在现场看到的一些盛况:

现场概况

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学员踊跃提问

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讲师和学员交流

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一堂干货十足智能商业与经济课程

这期主题为“智能商业和经济”,聚集了 6 位学术大牛,从理论到应用,使许多学员对 AI 和大数据如何与商业经济进行对接有了更深的认识,并学到了许多实操经验。

据雷锋网了解,本期课程的学员,除了许多来自高校的大学生、研究生外,还有很多公司,包括知名互联网公司技术从业者前来向大牛学习。

本次课程早早就报满,受场地限制并未提供更多名额,而且 CCF 还推出更多 ADL课程。为了让更多人工智能爱好者、业界从业者、科研研究者们都能看到 CCF ADL 课程,人工智能培训平台 AI慕课学院获 CCF 独家线上视频版权,完整再现各路专家现场授课、交流的场景。

点击报名链接,雷锋网 AI 慕课学院已获独家视频授权,或者扫描下图二维码,观看此次大会视频分享。

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