• 首页 > 产经频道 > 业界新闻

    第四范式戴文渊亮相亚布力高峰会:AI赋能百业 从来不怕挑战

    2018年08月25日 14:29:27   来源:中文科技资讯

    bir中文科技资讯

      8月24日,亚布力中国企业家论坛夏季高峰会在江西南昌拉开帷幕,陈东升、任志强、郭广昌、俞敏洪、王石、傅盛等近百位国内知名企业家云集赣江之畔。作为亚布力论坛上最年轻的一位“常客”,第四范式创始人兼CEO戴文渊则再次展现了AI大咖全力用科技创造社会价值的追求。bir中文科技资讯

      “中国产业转型升级的挑战还很大,但AI的使命就是向各行各业赋能,只要需求在这儿,我们科技工作者从来都不怕挑战。”戴文渊在“绿色金融模式探索”论坛上如此讲道。bir中文科技资讯

      本届亚布力夏季高峰会的主题是“中国经济:初心与再出发”,东道主江西作为全国绿色金融创新试验的五省区之一,将绿色金融作为其中一项重要议题。bir中文科技资讯

    bir中文科技资讯

      戴文渊在论坛上表示,未来数年之内,中国金融行业就将全面实现AI赋能,这本身就将极大提高金融效率,降低资源消耗。人工智能不只局限语音识别、人脸识别,更重要的是提升决策效率。凭借国际领先的AI技术,第四范式已经成功帮助众多金融机构在风控、营销、运营等多方面的大幅提升经营水平。bir中文科技资讯

    bir中文科技资讯

      据戴文渊介绍,在环保领域,AI也已经开始发力,无论是帮助能源企业节能减排,还是进行大气监测、水文监测,都可以借助人工智能的预测能力,实现优化。“技术层面而言,面对当下大数据的环境,机器学习比专家模型具备更强的规则挖掘和预测能力,机器学习能基于日益丰富的海量数据样本、万亿级别的数据特征量,将指标细分到微观粒度,做精细的个性化描述,从而保证了分析预测的更精准,更全面。”bir中文科技资讯

      对于如何发展绿色金融,戴文渊指出,从AI的角度,需要整合更多行业的数据,普通的信用风险数据是金融机构自身掌握的,而环保相关的数据来自于其他行业和部门,因此AI落地的难度比判断信用风险更上一个台阶。但他作为一位科学信徒,更加强调,“只有需求在这儿,我们科技工作者从来都不怕挑战”。bir中文科技资讯

      戴文渊最后笑道:“科技工作应该多做一些提升生产效率的工作,少把一些精力放在挖矿(虚拟数字货币)上,那个耗费了太多能源。如果把算力用在碳排放、土壤污染数据挖掘和监测上,对社会贡献更大。“bir中文科技资讯

      据了解,第四范式专注于国际领先的高维度的机器学习、AutoML、迁移学习等技术,助力合作伙伴构建各行各业的AI解决方案,目前已服务银行、保险、证券、医疗、政务、能源、零售、媒体、制造业等多个领域2000余家企业。特别是在金融领域,第四范式服务的客户总资产已经占到中国金融总资产的半数以上。bir中文科技资讯

      自创立之初,第四范式就获得红杉中国、创新工场等多家知名风险投资机构的加持,去年12月更获得中国工商银行、中国银行、中国建设银行三家国有银行的联合投资,成为国内人工智能领域最炙手可热的独角兽之一。bir中文科技资讯

      来源:XXX(非中文科技资讯)的作品均转载自其它媒体,转载请尊重版权保留出处,一切法律责任自负。

      文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

      如发现本站文章存在问题,提供版权疑问、身份证明、版权证明、联系方式等发邮件至news@citnews.com.cn。

    [上传用户: S047]
    分享到微信

    推荐

    工信部:携号转网管理规定12月1日起施行

    11月11日讯,工信部印发《携号转网服务管理规定》,规定自2019年12月1日起施行。规定要求电信业务经营者在提供携号转网服务过程中,不得为携号转网用户设置专项资费方案和营销方案,不得采取拦截、限制等技术手段影响携号转网用户的通信服务质量等。

    新闻

    《2019年全球电子商务数据报告》重磅发布

    11月5日,第二届中国国际进口博览会在上海开幕。对许多外国企业来说,参加进博会意味着走上进入中国市场的“绿色通道”,而各大跨境电商平台在去年祭出采购大单之后,早已筹谋今年的“买买买”计划,继续担当进博会重要的采购力量,丰富消费者的购物车。

    互联网+

    拯救脱发、治愈癌症...医疗互联网越慢越好?

    事实上,这大概是中国互联网创业的本质:技术领域的一个概念、一段视频、一份PPT,都会让资本市场异常兴奋,大家都喜欢先奔跑起来,再寻找方向,如团购、外卖、共享单车、特供智能机,莫不如此,医疗互联网身处其中,自然也免不了沾染癫狂习气,只是医疗行业的特殊性不言而喻,或许,越慢越好!

    融合

    高尚大的人工智能背后:真的只是单调、枯燥和密集劳

    总得来说,人工智能有两个重要的支柱,一个是海量的数据、大大的数据;另一个则是高精度算法,显然,算法需要一小撮的天才来编辑和优化,而海量的大数据,除了机器本身的收集能力之外,还需要大量的人工操作,给相关的数据贴上固定的标签。