乐学 京东属于数据公司吗
京东是一家以数据、技术为核心的公司
2017年7月15日，由网易传媒主办的2017网易未来科技峰会在北京召开。在上午的AI+金融论坛上，京东集团副总裁、AI与大数据部负责人翁志发表了主题演讲，内容如下。
2017年7月15日，由网易传媒主办的2017网易未来科技峰会在北京召开。本届网易未来科技峰会的主题是“新生”，设置了“新技术·新未来”、“新内容·新娱乐·新消费”、“AI+金融”、“AI+出行”、“AI+生活”、“AR未来”等六大论坛，邀请国内外最杰出的科学家、企业家、投资人、跨界明星，一起探讨人工智能、消费升级、AR的璀璨未来。
在上午的AI+金融论坛上，京东集团副总裁、AI与大数据部负责人翁志发表了主题演讲，内容如下。
我来自于京东，所以就需要谈谈电商。大家知道电商是作为互联网成长中的一大发明，就跟推荐、广告的这些形式相类似的。在现在全世界最大的十家互联网公司当中，电商企业占到了4-5家，大家可以数出来的，亚马逊、阿里巴巴、京东、e-Bay等等都达到了非常高的市值。所以我今天给大家分享的是人工智能、电商和金融。
人才和技术是金融发展的必须条件
智慧其实就是来自于我们的人类，其实我们的人类智慧是永远没有离开我们的钱袋子，是离钱最近的。为什么要谈到这个问题呢？我想给大家讲一个小故事，贝尔实验室是美国人才聚集，而且有非凡成就的实验室，来自于贝尔TNT的一部分，但是在互联网蓬勃发展的时候，其实是没落了；但是也瑕不掩瑜，它的诞生到它的成长，到发展到现在有六七十年的时间，诞生了九位诺贝尔获得者，主要在物理和电器方面。
在90年代末期它走下坡路的时候，他们这些卓越的科学家分成两部分，一部分人是加入了互联网公司，可以指出来的包括像埃里克·施密特成为Google公司的CEO，现在是它的执行董事长。还有像Ken Thompson，他是C语言的发明人，同时也是Unix的发明人，也获得过像计算机的诺贝尔奖，图灵奖80年代就获得了，他现在80多岁了，现在还是在Google做最前沿的工作。还有大家不太熟悉的CNN的发明者Yann LeCun，他是一个法国人，在多伦多大学从教，现在成为Facebook的AI实验室主任。我们发现绝大部分人从贝尔实验室出来加入互联网，还有一部分虽然没有显山露水，但是他们的钱袋子是鼓鼓的，他们是在用他们的智慧来创造价值。
人才是金融发展的必须条件，技术也从来没有离开金融。大家知道在互联网开始时代之前，在90年代之前，IBM的大型计算机购买者，除了军方、气象就是金融机构。金融机构在那个时间段里头是对计算机使用率和对计算机的发展其实是有着很强的主导作用。
后来互联网发展，技术门槛降低了，但是技术从来没有离开金融，包括纳斯达克，这是完全没有人 *** 盘的，是完全自动 *** 作的系统，整个背后的系统，包括管理整个数据六信息的公司也没有离开技术来帮助他保驾护航。有了人才、技术，金融才有它的生命力。
数据、计算技术与算法升级带来技术的飞速发展
随着互联网的发展，尤其是随着移动成为主流，大家都用手机来进行通讯，而且在随着IOT的发展当中，我们的数据采集、产生是指数型的生长，所以数据量急剧膨胀，再加上我们的技术。
技术来自于哪儿呢？大家知道1998年时候算法并没有成为主要的核心，但是到2016年的时候Google的AlphaGo能够战胜围棋的世界冠军，这个发展的整个过程当中，在计算方面的能力是一个天位书的增长，大家都知道摩尔定律是每一年半的时间会增长一倍，计算能力会增加一倍，在差不多18年的时间里头，其实是增长了差不多8000倍的样子，仅仅从CPU的计算能力就增长了8000倍，而且现在是一个网络的时代，我们的数据计算是一个网络的计算环境，所以这上的计算能力增长又是上万倍的增长，所以乘起来就是几百万倍的增长，所以计算能力是一个飞速发展的过程。
算法方面在最近的时代，其实也是有了很大的飞跃，所以在人类的人才的基础培养方面也达到了非常可观的时代，所以我们看到人工智能已经进入了一个起飞的阶段。
京东对大数据与人工智能的态度
京东是离用户最近的公司，因为电商拥有丰富的客户数据，同时对商家有深刻的理解。像我们现在的活跃用户已经达到了239亿（第一季度的统计），我们的商品有4000万的SKU，我们对商品有非常深刻的理解，同时我们对商品销售有很好的数据。这些数据又可以各帮助我们来反馈于我们的商家，对他们的生产产生影响，让他们的生活更有的放矢。所以说电商的数据完全可以成为金融业的后盾。京东金融就是一家以数据、技术为核心的一家公司。所以我们看到在人才具备当中，当然这个人才包括有计算人才，尤其我们也需要的是复合型人才，包括金融业的人，结合在一起，加上我们的数据、加上我们的计算能力，形成人工智能的核心，我们看到的就是未来科技、未来金融相结合的一个光明前景。
大家都说金融如战场，我们的行动要快、要精、要准，这样才是我们能够获取财富的手段。所以让我们来看看在人工智能方面怎么可以帮助我们金融的呢？首先，身份认证，我们现在用到的人脸识别，包括红膜识别、指纹识别、声纹识别，这些生物认证的方式都可以帮助我们很好地来界定一个用户的身份。在支付系统中可以有一个很好的应用。包括我们有成熟的人脸支付的形态出现，同时对于用户，我们的数据加上人工智能的处理方式，我可以对用户有一个精准的画像。
原来传统的方式我可以提取20、30种特征，根据这些特征来对一个用户进行描述。现在我们用的方法更为复杂，其实我们是可以用人工智能、用CNN的方式，把一个用户的信息投射到更多维度的完全立体的空间当中去，这个维度可以是千百万的，所以是接近于无限大的维度当中。虽然我们不能每一个分清哪一个维度，但是最后给我们的结果是非常精准的。在这方面我们都有这样的实践，发现对用户的描述可以达到一个极其精准的程度。
还有对话机器人。大家知道金融的产品是需要与用户交流的，所以我们跟用户之间是有着很多的交流。但是人来完成这个动作的时候是有他的局限性的。我们用机器、用人工智能的方式、用NOP技术提取的能力来进行对话，其实可以达到一个非常精准的程度。而且质量是可以有保证的，因为它不会因为用户而有情绪上的变化。
另外，我们发现比较难缠的用户或者是态度比较尖锐的用户，我们可以用系统自动选取，来找更丰富经验的人工客服来帮助他。所有这整套系统也可以用人工智能的方式来实现的。还有舆情分析，我们给用户推送了很多有用的他很关心的财经新闻信息，如果要是我们可以把所有的这些财经信息给他做一个自动的分类，找到他相关兴趣的用户，让他们做一个自动匹配，可以极大地提升效率。这些都是人工智能可以帮助我们做的。
还有就是预测分析，大家知道，人工智能最在行的就是预测，还有就是决策，因为他可以把很多的数据，海量的数据进行迅速的处理，而得出训练，得到算法，这些算法有线性回归的，也包括逻辑回归的，也可以用SVM，有很多统计学的机器学习的方式，甚至还有用神经网络来实现。
金融有着丰富的形态，比如说风控，还有商业金融、预测分析、保险，也包括我们的催收，还有个人财务的投资、信用分，这些都是我们可以应用的场景。所以我们看到人工智能在金融方面的应用场景非常广阔。
作为京东，我们希望我们在商业上、在电商当中积累的丰富的数据能够用某种形式来帮助我们的金融业发展找出更多的机会。当然，这些数据的趋势对于行业指数的分析也可以帮助我们的基金、帮助我们的投资者找到最佳的用户，同时为用户提供他需要的产品。这就是我们看到的人工智能在金融方面的潜力无限。
工业和信息化部部长苗圩11日说，将加强对关键核心技术攻关突破，加快人工智能、虚拟现实等技术的研发和商用。他表示，将推动互联网与其他产业跨界融合创新，加快构建普惠性、精准性创新支持政策体系，打造以市场服务为纽带、以价值链共创为基础的市场化运行机制。
近十年来，电子商务发展迅速，为消费者的生活带来了种种便利。人们在享受着这种便利的同时，也提出了越来越高的要求。为了顺应让消费者的消费需求，各大电商平台不断寻求新的创新，以优化运营效率，提升服务品质。而人工智能的产生，为电子商务的发展又打开了新的思路和格局，它对电商行业的价值将是全方位的。
现如今，各大电商巨头已经纷纷将人工智能投入到电商运营的各个环节。例如阿里、京东等巨头正在加快无人机、无人仓的应用。
在京东618期间，50%的客服流量都由JIMI客服机器人实现，极大地节省了人工成本，而OCR技术也应用到商品过滤中，大幅降低了审核的人力成本，同时也大幅提升运营效率。京东不仅在供应链体系尝到了技术创新的甜头，
也正在品尝黑科技带来的运营体系升级和成本效率提升，这些看不见的竞争力正在成为京东决胜电商领域的关键。
在京东集团首席技术顾问翁志的眼里，数据是京东的宝贵财富，人工智能代表了新兴的超级生产力，京东正在感受着人工智能的技术红利。
在过去，甚至是当下的普遍情况，
仓储物流主要靠人来做，大量的工人要投入很多的时间和精力进行包裹的管理和分拣工作，难免会产生误差。而人工智能的运用，则大大地降低了仓储物流中的人力成本。就像无人机可以根据提前设置好的路线智能运输货物，无人仓可以科学、合理的对包裹进行管理、分拣，降低了错误率，也提高了效率。
这三者之间得关系如下所示：
举个例子：通过机器学习算法来识别水果是橘子还是苹果，需要人工输入水果的特征数据，生成一定的算法模型，进而可以准确预测具有这些特征的水果的类型，而深度学习则能自动的去发现特征进而判断。
2深度学习能做什么
其实咱们的实际生活中已经有很多应用深度学习技术的案例了。
比如电商行业，在浏览淘宝时，页面中有很多都是符合你的爱好并且最近有意向购买的商品，这种个性化推荐中就涉及到深度学习技术，还有就是在购物界面能和你进行对话，解决疑问的淘宝智能机器人，也涉及深度学习技术。京东正围绕其主要的业务方向，包括电商、金融和云，进行相关的数据分析、深度学习，最终体现在应用中，涵盖商品推荐、JIMI机器人、精准广告、物流仓储等各个环节
比如交通领域，通过深度学习技术能监测到车辆停车、逆行等行为，甚至精确识别车辆的车牌号、颜色、车型、车辆里的人物等来辅助交通执法，甚至在发生交通事故和交通拥堵时进行报警等。
比如金融行业，银行通过深度学习技术能对数以百万的消费者数据(年龄，职业，婚姻状况等)、金融借款和保险情况(是否有违约记录，还款时间，车辆事故记录等)进行分析进而判断出是否能进行贷款服务。
比如家居行业，智能家居的应用也用到了深度学习技术，比如智能冰箱通过图像识别等技术记录食材种类和用户日常饮食数据，进而分析用户的饮食习惯，并根据多维度给出最全面的健康膳食建议。
比如制造行业，机器视觉已经长期应用在工业自动化系统中，如仪表板智能集成测试、金属板表面自动控伤、汽车车身检测、纸币印刷质量检测、金相分析、流水线生产检测等等，机器视觉自动化设备可以代替人工不知疲倦的进行重复性的工作，且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉可替代人工视觉。
还有教育行业、医疗行业等，深度学习技术已经渗透到各个行业和领域
3 深度学习目前还面临得难题
比如就开篇提到的商品推荐问题，翁志就讲到，目前在这方面京东还是有很大提升空间的，而他们也在努力提升这方面的能力。同时他也指出，这其中的难度还是很大，比如即便京东在数据质量(包括数据类型、数据准确性等)方面是同行中算是出类拔萃的，但是由于平台每天都有大量新的数据产生，再加上这些新数据的准确性又没办法准确评估，非常容易导致最终的分析结果出现偏差。
既有技术层面的问题，也有数据质量方面的不足，而且这不是京东一家面临的问题，几乎是全行业所要面对的。一方面需要继续增强计算能力(因为机器需要学习的内容太多、需要的计算量太大，所以只有并行计算这种方式才能满足，而GPU就是并行计算的典型代表，而这也是为什么NVIDIA大谈特谈深度学习的一个主要因素)。另一方面，企业则要在数据质量方面多下功夫。前者由像NVIDIA这样的技术平台主导，而后者则需要相关企业多把关，当然这其中也涉及到技术能力，毕竟靠人力审核的时代已经过去了。
所以说简单点，要提升人工智能的水平，关键之处还是在于计算能力、GPU技术水平的提升。
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