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同盾科技马骏驱智能决议计划让日子更夸姣2019WISE新经济之王大会

2019-11-29 编辑:admin 来源:爱车网 阅读次数:
  导读:11月26-27日,36氪在北京国际会议中心举办了“2019WISE新经济之王大会,大会下设13大会场,邀请超百位新经济社群的代表,共同关注新技术、新场景对传统产业的颠覆与融合,连接初创公司、互联网巨头、投资机构、地方政府、传统企业等市场参与主体,聚焦那些脚踏实地、以梦为马的未来...

11月26-27日,36氪在北京国际会议中心举办了“2019WISE新经济之王大会,大会下设13大会场,邀请超百位新经济社群的代表,共同关注新技术、新场景对传统产业的颠覆与融合,连接初创公司、互联网巨头、投资机构、地方政府、传统企业等市场参与主体,聚焦那些脚踏实地、以梦为马的未来产业之王的成长和成熟。

信息爆炸的年代,如何分析问题把很海量的数据变成实时的决策?是很多企业都需要切实解决的问题。

同盾科技定位智能分析和决策服务提供商,推进“智能分析即服务”理念,目前已经服务了包括金融、互联网、物流、政务、零售、智慧城市在内的多个行业和场景。面对不断变化的产业环境,对于智能决策服务,同盾又有怎样的解读?

以下为同盾科技联合创始人马骏驱演讲实录,经36氪编辑整理:

大家好!非常感谢36氪的邀请,今天我想跟大家说一下,智能决策怎么让生活更美好?这个也是我们公司的愿景。

今天我们的主题,是产业和新生态。过去6年,我觉得生态不停地改变,产业中其实有很多不同的新事情在发生。一路走来,到底同盾经历了哪些事情?每天面对生态的新改变,面对机遇与挑战,我们又到底应该怎杨应对?今天在这里,希望跟大家伙儿一起来分享一下,我们过去的一些经验,以及将来我们要做的事情。

说到怎么样去面对不同的改变,我觉得最好就回到初心。这里我先跟大家说一下,为什么六年前我们要做同盾这个公司。其实有两个很重要的点:

第一,我们发现,在信息爆炸的年代,怎么样分析问题,怎么样把很海量的数据变成实时的决策,对于很多企业来说其实是慢慢的变大问题。

第二,在整个数字化转型的过程,黑产有了更多机会,因为它们越来越容易通过一些网络的手段,攻击不同的企业。

针对这两点,我们一群数据科学家、一群技术男觉得可以改变这样的一个问题。我们公司一开始13个人,6年之后,现在我们有1300人,大概是100倍的增长。我们还是有很多数据科学家和一大堆的IT理工男。我们觉得通过技术的手段,能解决刚刚说的那些问题,同时,也可以让大家生活更美好。

每次我们遇到难题的时,我们就回到初心,我们到底想做什么?通过分析决策,智能决策,我们怎么样让大家生活变得更好?

这几年,我们交出了有很多成绩单,我觉得离不开政府的支持,无论是从国家层面的、从省层面的、从不同的部委层面,对我们支持都非常大。大家关注同盾,也是觉得我们为国家做了好多事情。同时,我们也参与到不一样的协会里面,我们是很多协会的理事单位。我们的理念是怎么样让知识变得共享,慢慢的变容易。但同时要怎么保护个人隐私,我觉得有很多很多东西我们要做。

2018年,同盾开始了国际化进程。在国外,我们正真看到了不同的生态,无论是数据生态、安全生态,或者不同的国家生态,我们也发现在国内,还是有很多需要公司要去努力推进的。所以,我们也积极参与不同行业的,或者是国家层面的一些智库。

另外,我觉得在市场层面,无论是国内的国外的,都给了我们很多鼓励。到今天来说,作为一个2B类型的企业,变成独角兽,其实是并不容易,因为它真的需要通过一家家客户去增长。相对2C类型的公司,2B变成独角兽确实需要时间很长。

接下来,我再说说我们到底是怎么走到今天的?我们专注很多底层的技术,在投入方面,有三块是最主要:

1. 最大的一块是人工智能的投入。这里面有很多不同部分,比方说智能语音、自然语言处理,这些我们是投入非常大的。我们的人工智能研究院有100多个人,人工智能研究院副院长吴建雄博士原来是全球最厉害语音的公司Nuance的首席科学家。同时,我们还有自主的IP、知识产权,我们还在不停都研究怎么样长期通过人工智能将我们分析决策事情做得更好。

2.联邦学习这一块我们也做了很多的沉淀。我们人工智能研究院的院长李晓林教授,是美国佛罗里达大学的终身教授,也是全球联邦学习最知名的学者之一。他现在带领着整个人工智能研究院在做更多联邦学习方面的研究,这方面我们是全球领先的。

为什么我们要花那么多时间去做联邦学习的研究?在很多产业里,如果一家公司可以跟另外一家公司合作,他们都可以做得更好。但现在得情况是,大家互相防范。我的数据不能给你,你的数据不能给我。但是,通过联邦学习,我们大家可以打破了这样得情况。将来企业的知识用一种好的方面变成了联邦,往后相互去训练更好的模型。

举一个例子,我们有一个消费金融的客户和电信运营商客户,他们两个之间都想做得更好,我们通过帮他们搭建了一个非常好的联邦学习平台,他们使用这个平台虽然没有数据交叉,但实际上有知识的交叉。

3. 另外我们有很多不同的核心技术。我们底层有一些基础模块,上面有公有云的服务、私有云的服务,另外有建模咨询的服务。我们一开始多集中在互联网行业、金融行业。后来随着业务的拓展,我们不只涉足了原来的互联网跟金融行业。我们发现慢慢的变多产业是需要这种分析决策能力的,所以最近这几年我们得业务拓展到保险、汽车金融、政府、大企业、信托,这类对分析决策能力有非常大需求得行业。

接下来,我跟大家伙儿一起来分享一下几个案例吧。

我们有一个非常成功的智慧城市的案例,帮助高速公路数据分析做得更好。高速公路有两个大的难点:一是经常有高速费用的偷逃;二是节假日非常拥堵。

我们跟浙江的一条试点沪杭甬高速做了一个分析决策的系统,去解决这样一些问题。

他们的需求是:更多得实时分析。因为有很多拥堵,或者有很多逃费的,它需要实时干预。要做到实时,就需要非常高的处理能力、分析能力、建模能力。大家知道,一条高速公路上其实有很多种类的数据,比方说相关IT信息、车辆通行信息,以及不同设备信息,还有很多意外信息,我们归类了有11个不同种类的数据库。之后,我们要实时分析这些数据之间的交叉,这其实是一个非常大的工程。

我们做了什么呢?我们帮他们搭建了一个很庞大的数据中台,这里面包括数据库、分析能力、模型能力,也包括了外部数据的整合能力。并且,我们也陆续把这一模式复制到高速公路的其他领域。

你们可以看到,这些新的产业、新的地方也需要同样的服务,这个服务就是分析决策的服务。跟我们初心一样,分析决策可以让大家的生活更美好。

总结一下,其实高速公路仅仅是我们整个“智能决策让生活更美好”的其中一个案例。我们整个赋能的过程,可以在很多不同行业复制。

我们在智能高速产业里,在运输交通、智慧交通、智慧城市的产业里的成绩,都是通过这样一个方法论达成的。但同时,我们用同样的方法论,也做了许多不同的创新。无论是在民生服务、市场监督、智慧政务,还有是在产业方面,都是基于“兴业、惠民、优政”这三个地方在发力。真的是做到了我一开始说的,希望能做到让大家的生活更美好。

所以总的来说,不只是金融、互联网、保险行业,还有很多重型机械大企业,像三一重工、中南机械,其实都是一样的,他们在生产的过程,同样也需要分析决策的。所以我希望通过其中一个典型案例,帮助所有人了解数字化转型是一个怎样的过程。让大家知道,现在数字化转型还非常初期,中国需要做数字化转型的行业、政府部门、公司企业还有很多,我们要做的事情还有很多。

最后,我想跟大家说,做了六年,我觉得我们帮到的人很多。在金融方面,我们大家可以让金融更普惠。在互联网方面,我们大家可以让黑产现在越来越难去行业里“赚”大家的钱。同时,我们的技术也让很多企业得到了实实在在的好处。

这个是我们的初心,真的让大家的生活,这么多用户的生活更美好。同时,我觉得科技向善这个事情,我一直都是提倡的。最近行业里面有很多不同的整顿,今天周总也说的,其实有些整顿还是力度比较大的,就是在整一个完整的过程来说,我自己的感悟是,科技原来很多时候是中立的,它没有善跟恶的想法,但很多时候在我们运营公司的时候,我们正真看到很多同行,他们到底,比方说客户的准入,他们对自己的监管,有没有做好?资产有没有做好?我觉得我们肯定要用劲全力把科技想善这个事情做到极致。所以我们同盾的初心就是怎么把科技做好,让更多人受惠。

拥抱监管其实是很重要的一件事情,仅我个人,过去一个多月就去了新加坡的金融监管局、马来西亚央行、印尼的金融服务监督局,我们不停去帮这些全球大央行级的机构做顾问。我们发现监管方他们也在学习新技术。一方面影响或者教会监管方,我们行业到底是怎么样的?一方面跟监管方合作,让整个生态做的慢慢的变好,这个是我们想要达到的。

也回应一下周总一开始说的,我们底层技术跟美国有距离,但是我们稍微宽松的生态有可能让我们继续稳步往前,这一点我是非常非常同意的。

今天我的分享到这里,谢谢大家!

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