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京东金融全球数据探索中国赛区结果出炉,「猪脸识别」距离商业化还有多远?

本文作者: 孔令双 编辑:郭奕欣 2017-12-20 10:18
导语:「人脸识别」已经满足不了京东了,「猪脸识别」正在路上......

12 月 17 日,第一届京东金融全球数据探索者大赛中国赛区落幕。本次大赛旨在更好地连接金融机构和科技公司,挖掘全球顶级人工智能高手,帮助整个行业提高效率、降低成本、增加收入。用东哥的话讲,就是要「科技赋能」。

为了更好地辅助参赛选手,大赛主办方京东金融特邀了国际人工智能联合会主席杨强、红杉资本中国基金专家合伙人车品觉、微软亚洲研究院城市计算领域负责人郑宇、TalkingData 创始人兼 CEO 崔晓波在内的四位业界大咖担任商业组中国赛区的导师。

本场人工智能全球大赛的四个赛题均来自真实的金融场景,每道赛题设有算法组和商业组:

  • 登录行为识别:用户在金融交易时,通过其近期的登录行为来判断本次交易的风险程度,从而拦截可以的支付行为。参赛者需要做到在常用分类算法基础上,构建针对登录行为识别的、有业务可解释性的模型,判断账户登录行为。

  • 店铺销量预测:该赛题需要对店铺开展贷款业务,要检测和跟踪店铺的经营状况,预测店铺销量是关键环节之一,参赛者通过店铺过往销售数据、商品信息、商品评价以及广告费用来建立预测模型。

  • 信贷需求预测:参赛者需分析用户基本信息、移动端行为信息、购物数据和历史借贷信息来建立预测模型,预测未来一个月内用户的借款总金额。

  • 猪脸识别:本题参赛者需要设计一个算法,能够通过猪的照片来正确识别每一头猪的身份,每头猪对应一个文件,时长约 1 分钟,文件名即为猪的编号,参赛者需自行决定如何从视频和图片中提取数据。

本次大赛共有全球范围内的 4624 支队伍报名,其中算法组 3783 支队伍,商业组 841 支队伍,这些队伍分别来自清华大学、北京大学、中科院计算所、微软、IBM、腾讯等高校和企业,总共有 36 支精锐团队进入了决赛,其中,算法组有 20 组团队,商业组有 16 组团队。

经过 48 小时的比赛,最终获奖的团队如下:

算法组冠军:

  • 信贷需求预测赛题:小虎队

  • 登录行为识别赛题:啦啦队

  • 猪脸识别赛题:百变猪猪侠

  • 店铺销量预测赛题:小麻猫

商业组冠亚季军

  • 冠军:进击的巨猪

  • 亚军:翔创科技

  • 季军:熵商科技

京东金融全球数据探索中国赛区结果出炉,「猪脸识别」距离商业化还有多远?

雷锋网 AI 研习社了解到,算法组的四个冠军团队将分别获得 30 万元的奖金,并且所有算法组的冠军团队都会收到京东金融的 offer。商业组的冠亚季军和最具网络人气奖,讲分别获得 30 万元、20 万元、10 万元、5 万元的奖金,甚至有机会获得来自京东与其合作伙伴的投资。

「猪脸识别」跟金融服务有什么关系?

有意思的是,主办方选择了「猪脸识别」这种颇有些戏谑意味的赛题,甚至该赛题在知乎上掀起了一阵热议。

猪的生长周期在 110 天到 120 天左右,跟牛的 270 天生长周期相比,猪生长过程中样貌会发生巨大的变化,再加上猪的体型都很接近,养殖户想要清晰地分辨出每头猪就会变得越来越困难。但猪与其他动物一样,都有属于自己的贯穿整个生长周期的特征点,例如,眼睛的位置,头部的骨宽、骨量等,通过识别这些生物特征点,就能在猪的整个生长周期中实现识别和跟踪。JDD 大赛选择「猪脸识别」赛题,也正是在鼓励全球的开发者们用技术的力量解决目前面临的难题。

在「JDD-2017 京东金融全球数据探索者大会」上,国际人工智能联合会理事会主席、香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强是这样评价「猪脸识别」的:「首先我们可以获取大量的数据,而不用担心隐私问题,我想猪可能不太关心隐私,此外,这涉及到一个活体识别的问题,背后确实存在着一个商业场景的问题。」

「猪脸识别」作为活体识别技术的一种,不仅仅可用来识别猪,还可以实现对牛、羊、狗等动物的跟踪识别,实现对养殖场日常信息管理与全流程追溯。具体来讲,AI 技术可以帮助养殖户识别不同的猪在养殖过程中的各种活动,通过对猪体态和动作的识别来判断其健康状况,在一定程度上对其健康做决策,然后为保险做出预测。

另外,「猪脸识别」技术还能够为食品安全、养殖管理、养殖户信贷服务等商业应用提供决策依据。

所以说,虽然「猪脸识别」这个赛题看起来像个玩笑,但背后拥有巨大的应用潜力和商业价值。

「猪脸识别」距离商业化还有多远

雷锋网 AI 研习社了解到,本次比赛的算法组参赛选手很多都是学生,导师郑宇表示,对于学生来讲,以前只是在课本上做算法程序,现在用到真实的数据,他们会发现跟以往完全不一样,真实的场景里会碰到各种问题。

「我觉得未来的 AI 人才教育中,不应该只是在学校里关起门来培养,要到真实的场景去做真实的数据推演,这样培养出来的人才才会真正对社会有用」郑宇说到。

谈及真实的应用场景,郑宇补充,一个商业化的项目,需要既懂科学又懂场景结合的应用型人才,而这样的人才还是比较少。这也是本次大赛所反映出的问题。

如今我们说起人工智能和大数据,最关键的问题可能就是 AI 的落地。实际上,任何一个产品,必须明白谁买单,为谁服务,才能将所有功能收到一个店,并且让客户愿意付钱。

数据和场景的结合是人工智能的前提,京东金融 CEO 陈生强谈到「JDD 大赛」的初心时曾表示,金融和数据天生就连接在一起,人工智能加快了普惠金融的到来,而京东愿意将数据和场景连接起来并提供给大家,所以才举办了这次大赛,也是希望优秀的技术团队和公司能够被更多的人看到,能够获得更多社会资源的支持。

中国区的「JDD 大赛」已经落幕,美国赛区决赛将会于硅谷时间 12 月 21 日举办,雷锋网 AI 研习社将会持续跟踪报道。

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