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平安银行转型AI Bank 一季度交出净利两位数增长答卷,清华大数据论坛快手AI技术副总裁郑文分享深度学习应用
2019年04月29日    阅读量:509     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

4月24日,平安银行发布一季报,交出了营收和净利均两位数增长的优秀答卷,其全方位AI Bank正加快形成。2019年一季度,该行实现营业收入324.76亿元,同比增长15.9%;实现净利润74.46亿元,同比增长12.9%。同时,以打造“中国最卓越、全球领先的智能化零售银行”为目标,平安银行持续深化“科技引领、零售突破、对公做精”十二字方针,推进“金融+科技”“金融+生态”融合,建设全方位AI Bank体系,战略转型成效进一步显现中国机械网okmao.com


科技引领产品服务转型升级


平安银行将“科技引领”作为全行转型升级的驱动力,实行精益和敏捷的双模研发体系,进一步完善数据治理体系,加快技术架构向分布式架构转型,围绕产品创新、客户体验、风险管理,积极探索前沿技术的研究创新和实际应用,大力推动人工智能、大数据、区块链等新技术嵌入各项业务场景,助推银行在产品、服务、平台等方面转型升级。


比如在零售业务方面,平安银行持续聚焦基础零售客户获客及经营,通过场景化、科技化手段,利用不同的互联网场景打造多种获客路径,坚持科技赋能和大数据驱动客户分析及经营策略的制定,促进获客及客户经营效率与产能提升。在获客方面,该行依托平安集团生态圈,深挖场景价值,持续优化口袋银行APP功能体验,构建银行线上生态圈,实现从用户到客户的转化;在经营方面,搭建智能运营平台,围绕客户生命周期,构造“客群-渠道”智能化产品推荐体系,并结合内外部资源构建KYC(充分了解客户)体系,实现大数据赋能客群经营,提升客户经营能力及管理效率。


截至2019年3月末,平安银行管理零售客户资产(AUM)16,632.98亿元、较上年末增长17.4%,零售客户数8,701万户、较上年末增长3.7%。个人存款余额5,215.74亿元、较上年末增长13.0%,平安口袋银行APP注册客户数6,765万户,较上年末增长8.7%;月活客户数2,603万户。


推进业务AI Bank场景化


不仅如此,科技引领的新零售商业模式将成为平安银行零售转型下一阶段的目标,2019年平安银行零售业务的任务是全面AI化,变成一个AI Bank,“能线上的要全部线上,能AI的全部AI,全部用科技来解决。”平安银行董事长谢永林曾表示。


目前,平安银行已孵化出AI客服、AI营销和AI风控等项目成果,其中,2019年3月末AI客服非人工占比已达82.2%,较上年末提升2.2个百分点;AI营销已普遍应用于各业务场景中,销售转化效果较常规手段提升最高达3倍,并已全面赋能一线队伍,使其具备随时随地为客户提供专业服务的能力;AI风控已搭建了统一风控平台,实现了信用风险、欺诈风险的统一管控,并进一步提升了零售信贷产品的自动化审核能力,2019年一季度,“AI+风控”欺诈防堵金额为1.41亿元。


据了解,AI Bank意图通过科技将最佳银行家的能力系统化、标准化为AI Banker(AI化的银行家),并将AI Banker赋能给平安银行的客户、员工及合作伙伴。在专业积累层面,平安银行AI Banker广度与深度将被全方位拓展,更新迭代也将更加高效及时;在客户服务层面,客户将能够随时随地享受到7*24小时的服务,既有标准化、便捷化的流程体验,又有个性化、智能化的精准交互,客户满意度及忠诚度大幅提升;在员工赋能层面,任何客户经理任何时候都将能为客户提供一站式的金融服务,员工技能及产能成倍放大;在经营管理层面,大量传统人力成本、运营成本将被节省下来,用于回馈股东、让利客户、造福员工;在风控合规层面,各项工作推进将更有保障,风险内控事件发生概率将快速降低。


除了上述零售业务全面推行AI Bank,在对公条线,平安银行持续完善产品库和案例库建设,综合运用视觉、语音、文本、图像识别等人工智能技术建设对公客户360°画像平台,持续提升精准营销、自动审批、智慧风控等能力;运用深度学习技术,支持对支票、汇票、本票在内的数十种票据快速、准确识别,实现票据信息录入和处理的集中化、自动化和便捷化。科技与业务的融合更加紧密,全方位的AI Bank体系正加快形成。


清华大学108周年校庆之际,清华大学大数据研究中心、清华-快手未来媒体数据联合研究院共同主办《清华大数据论坛——深度学习技术与应用》,清华大学师生、校友汇聚一堂,探讨分享深度学习技术与应用的最新进展。


据悉,清华大学-快手未来媒体数据联合研究院于2018年4月正式成立。作为清华大学校级科研机构,研究院充分利用清华大学的领先技术和快手多年的行业积累,面向多个领域开展基础和应用研究、开发、集成和快速迭代,共同探讨一系列未来媒体课题,让技术更好赋能用户,实现人与人之间更精准的连接。


软件学院2001级的校友、清华-快手未来媒体数据联合研究院副院长、快手AI技术副总裁郑文博士作了题为《深度学习在短视频领域的应用和展望》的分享。


郑文表示,作为一个日活超过1.6亿的短视频APP,快手的使命是“用科技提升每一个人独特的幸福感”。有两个关键词,一是“每一个人”,这说明快手的价值观是非常普世的,但同时也强调每个人的幸福感是“独特的”。光靠人工运营很难达到针对每个人的服务,需要通过人工智能技术,特别是近几年有所突破的深度学习技术来实现。


郑文介绍说,目前快手是通过记录来提升幸福感的,这可以从两个方面来体现。首先,用户希望能看到更广阔的世界。第二,用户也有分享自己,被更广阔的世界看到的需求。


但是这里面临一个挑战,现在快手累计拥有超过 80 亿条视频与数亿用户,在这两个海量的数字面前,如何有效分配注意力?过去,注意力一般会集中在所谓的“爆款视频”里,但在爆款视频之下,还有大量可能包含了非常丰富的信息、类别多样化的内容,这种“长尾视频”往往很难被别人注意到。如此,一些需求小众,或者兴趣比较细分的群体往往很难找到他们想要的内容。


这个挑战决定了必须要依赖于深度学习为主的AI技术解决该问题,代替人工实现内容匹配的分发。快手很早开始就在AI相关技术方面做了很多积累,从视频生产到分发每一个环节都有大量深度学习的应用。


郑文说,快手希望通过AI技术使得记录更加丰富有趣,基于这个目标,开发了大量多媒体和AI技术,比如背景分割、天空分割、头发分割,人体关键点、人脸关键点、手势关键点检测等等,并将它们应用在魔法表情中。


快手用户跟中国互联网用户分布非常一致,中国互联网用户里面有很大一部分使用的手机都是中低端手机,算力有限。而先进的 AI 技术对设备的计算量的要求极高,为了让先进的技术被最多的用户体验到,快手对底层平台进行定制化开发,基于快手自研的 YCNN 深度学习推理引擎及媒体引擎,让上述技术在大多数机型上都能高效运行,并针对不同机型、不同硬件进行了适配和优化。


郑文透露,快手也希望将内容质量变得更高,研发并应用了很多图像增强技术。例如,用户在光线很暗的环境下拍摄,产出的视频往往会丢失信息和细节,通过暗光增强技术,可以将这些细节恢复。


接下来是快手近期在内容生产方面研发的一些具体的深度学习技术。三维人脸技术能够针对单张人脸图像恢复出人脸的三维信息,一方面可以实现对人脸的一些修改,比如打光、做一些表情、实现三维变脸特效;另一方面,通过三维人脸信息,可以提取出人的表情变化,然后把表情迁移到虚拟的卡通形象上,效果类似于 iPhoneX 推出的 Animoji 功能,但 iPhoneX 有结构光摄像头,且运行 Animoji 需要很强大的算力,通过技术研发,在普通摄像头、配置较低的手机上也能实现类似功能。


郑文表示,人像分割技术能把人像和背景区分开,分别对人像和背景做特效,或者进行背景替换,还可以做人像虚化;头发分割,可以把头发区域分割出来,做染发效果。天空分割技术则可以让天空区域变得更加超现实、更加梦幻。人体姿态估计则是预测人的关节点位置,利用这一技术,可以给人体肢体上加特效,或者修改人的体型,做美体瘦身功能。此外,还能重构出人体的三维信息,用于控制卡通形象。


手势检测是把各种特定的不同手形检测出来,实现“控雨”等玩法。另外还有 AR 相机姿态估计,背后是快手自研的 3D 引擎,并在其基础上添加编辑器模块、渲染模块、肢体模块、声音模块等,来实现模型精致而自然的光感、材质。


在音视频方面,应用了很多智能算法,比如需要视频尽可能清晰,但同时也要求传输流畅,这就需要针对视频复杂度做一些自适应优化。另外,也会对图像进行分析,比如视频里面人脸的区域往往对大家的观感影响最大,会把人脸的区域检测出来,将码率做得更高,使得整体观感获得很大的提升。


也会检测图像质量,比如视频生产过程中存在一些导致图像质量较低的因素,如拍摄没有对好焦,镜头长期没有擦拭,或者视频经过多次上传和压缩而产生块状瑕疵。会把这些问题通过 AI 算法检测出来,一方面提醒用户拍摄的时候注意这些问题,另一方面在做视频推荐时也会对高质量视频进行一些倾斜。


内容理解


据郑文介绍,内容生产环节完成后,视频会被上传到后端服务器,这里需要对视频内容进行更深层次的理解。视频的内容理解会用在很多方面,比如内容安全、原创保护、推荐、搜索、广告等等,这里大概分为两个阶段。


首先是感知阶段,机器会从人脸、图像、音乐、语音四个维度对视频信息进行理解。


人脸是一个很重要的维度,因为人脸往往包含了人所关心的最主要的部分,会对人脸区域进行检测,识别年龄、性别、表情等。


另外一个维度是图像层面,会对图像进行分类,如图像的场景是什么;此外也会检测图像中有哪些物体,还会进行图像质量评估,以及利用 OCR 技术从图像中提取文字。


音乐是影响视频感染力很重要的一部分,可以从视频里识别出音乐类型,甚至可以对音乐进行结构化分析,分离伴奏和歌唱部分。


语音也是视频非常重要的维度,往往从图像中可能并不能很好地得到视频所传达的信息,这时候语音就非常重要,会把语音识别出来转化成文字,也会通过语音去识别人物的身份、年龄、性别等等。


第二个阶段是推理阶段,会把这些不同维度的信息进行多模态融合,推理出更高层次的语音信息,或者对视频进行情感识别。也用到知识图谱技术,把视频里的知识存储在知识图谱里表达出来。通过知识图谱的推理,能够得到一些更高层、更深入的信息。


在内容理解方面也做了一些比较具体的技术,如快手开发了一套视频标签系统,可以对视频里出现的大多数内容和场景进行分类。在快手语音识别功能模块,采用深度学习算法,结合上下文语境模块,使得识别精度得到很大提升。


一方面,需要理解视频内容,另一方面,也需要对用户进行理解,包含用户公开的年龄、性别等信息以及用户在实时使用快手时产生一些行为数据。这些数据都会传送到后端的深度学习模型里,训练出对用户理解的向量。通过这些向量,可以预测用户的兴趣以及他与其他用户之间的关系。


最后得到对用户的描述以及对视频的理解,用户和视频之间的匹配就会产生万亿级别特征的大数据,这个大数据会被用在实时在线的推荐系统里,预测用户会对什么样的视频感兴趣。另外也会对社区里的内容进行排序,比如前面提到如何分配注意力,希望注意力分配的差距不要太大,所以会根据基尼系数调整视频内容的分配情况。此外,还会考虑到内容的安全性、多样性以及原创保护等因素。


郑文表示,希望跟高校、学界的老师同学进一步加强深度合作,充分利用快手的海量数据和强大算力,共同推进深度学习技术,挖掘未来更多的可能性,提升大众幸福感,这也是成立清华大学-快手未来媒体数据联合研究院的愿景。


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