国内首家互联网银行与国际顶尖人工智能算法研究所Mila达成战略合作,共建普惠AI
加拿大温哥华当地时间 。2019年12月13日,人工智能顶级国际学术会议神经信息处理系统大会期间,微型银行举办了微型银行人工智能夜(WeBankAINight)活动,在活动现场与蒙特利尔学习算法研究所(Mila)签署了战略合作协议 。此次Mila与微型银行合作,Mila在中国范围内首次与金融机构携手 。双方以联邦学习等人工智能技术为发展点,结合微型银行金融业务场景,聚焦AI尖端,共同构建更安全的金融AI实践,将金融级AI应用于更广泛的行业领域,推进AI普及大众 。微型银行首席人工智能官杨强教授与Mila创始人、图灵奖获得者Yoshua、Bengio教授签署战略合作协定 。
图:合同仪式现场
蒙特利尔学习算法研究所(蒙特利尔大学Yoshua为Bengio教授创立,Yoshuabengio教授是深入学习的三大巨头之一,2018年获得了计算机界诺贝尔的图灵奖 。已经发表了300多篇学术文章,累计引用次数超过137000次,和其他业界专家一起写了度学习(Deepplearning)》,成为AI员工的AI圣经 。Mila是目前规模最大的深入学习研究组织,与蒙特利尔大学、麦吉尔大学等一流学府建立了密切的合作关系,聚集了加拿大CIFARARAI主席Hugolarochelle等专家 。
微型银行成立于2014年,是中国首家网络银行,开辟了独特方便的纯在线金融服务模式 。微型银行以“科学技术、普及、连接”为愿景,积极利用金融科学技术构建普及金融新模式、新职业状态,构建多个国际和行业领先的创新技术应用,服务超过1亿7000万个个人用户和80万个中小企业 。微型银行基于自主开发的脸部识别、语音识别、OCR(光学文字识别)等AI核心引擎,构建智能在线身份验证,形成高效控制能力的智能呼叫取代了98%以上的人工呼叫,提高了用户体验的高效自动化智能质量检查并专注高值低频产品的营销长链路优化,自研联邦广告与推荐,实现AI精准营销;运用AI 另类大数据驱动智能资管、打造全球首个卫星AI-ESG平台,在更多业务场景持续探索 。
与此同时,微众银行在AI前沿领域联邦学习,担任探路者和领导人的角色,不断为AI创新注入新的活力 。联邦学习在各方面的数据不出现当地,在不违反数据隐私保护法规的前提下,进行AI合作,解决当前人工智能发展面临的数据孤岛和数据隐私保护问题,使机构在数据不足的情况下也能提高自己的AI模型效果 。为了让联邦学习普惠更多的企业和机构,微型银行AI团队在世界范围内建立FedAI联邦学习合作生态,开源于自我研究的世界首个工业级联邦学习框架FATEFedratedAITechnologyenabler,FATE也被列入世界上最大的非营利技术社区LinuxFoundation,为世界技术开发者提供开箱即用的联邦学习工具 。并率先制定国际标准,举办学术国际研讨会,与行业合作伙伴探索行业落地场景,积极推进世界联邦学习生态落地 。
本次微型银行与微型银行签署的战略合作是金融AI应用与研究尖端企业与世界顶级深度学习科研机构的强大合作 。从双方合作内容来看,合作旨在促进双方优势融合,突破领域和算法限制,打造以美联储学习技术为特色的大型AI合作通用方案,进一步重塑金融科技领域的AI生态 。立足于金融而不是金融,而是将金融级安全可靠的AI技术应用于新零售、医疗等多个行业和领域,以安全、普遍的AI技术给大众带来利益 。
Mila创始人Yoshua的Bengio教授表示,Mila与微型银行的合作出于双方高度一致的价值观,我们双方都希望AI应用尽可能多地获利,使AI更好地为人类服务 。除了不谋而合的发展理念外,这次合作也实现了双方的优势互补 。YoshuaBengio教授表示,Mila实验室有250多名研究人员,在机械学习和深入研究方面做了很多努力,但面临现实问题,发售产品时,实际应用环境发生了变化,产品表现不佳的实验条件下进行了测定 。像微型银行这样在人工智能领域,特别是联邦学习技术方向具有领先地位和生态建设经验的企业合作,无疑大大促进了学术界和行业的深入交流,实现了互补 。
微众银行首席人工智能官杨强教授表示,作为中国首家互联网银行,微众银行正在加快人工智能技术在金融等核心领域的应用,让更多普通人享受更方便、更高质量的金融服务,实践金融普及大众的理念,挖掘更多技术人才场景的可能性Mila是全球深度学习领域最大的研究团队,拥有深度的研究积累,相信这次合作将充分发挥双方的优势,有力推动金融普惠AI和联邦学习的进一步发展 。
【国内首家互联网银行与国际顶尖人工智能算法研究所Mila达成战略合作,共建普惠AI】人工智能时代正在加快,联邦学习生态领导人与世界上最大的深度学习学术力量之间的战略合作将加快企业和机构之间的数据连接,推进人类社会迎来真正的大数据时代和人工智能时代,促进人工智能对地球村的普遍价值 。
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