11月6日，在全球数据探索者大会上，国际人工智能联合会理事会主席、香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强发表主题演讲，他从学术界的角度探讨了人工智能技术的商业化，以及人工智能在金融领域的应用场景。

杨强认为，算法应用到实际场景中需要满足三个方面的要求。1、算法的闭环路径要短；2、反馈要足够高频、高通量的反馈；3、反馈效果一定要起到复合作用。其次，杨强表示，技术风口主要有基于图像的学习和理解、自然语言理解、智能推荐、迁移学习四个方面。

在技术革新和商业应用的结合点，他特别指出金融行业是拥抱智能时代的领跑者。金融业闭环路径短、交易频度高、复合迭代快，是最适合AI应用的场景。在金融里面有各种各样的应用场景，比如和用户沟通的场景、金融安全、活体识别、人脸识别、声音识别、行为识别等等。另外运营、投顾方面都可以借助于人工智能大量加强提高效益。

杨强举例，过去一个养殖户用12块钱养一只鸡，需要提前贷一笔很大的款。但是小鸡的时候不需要吃那么多饲料，不同的鸡对不同饲料的需求也不一样。当掌握这个过程的时候，就可以把放贷变得因地制宜，如果能够做到按日计息就可以做到这一点，就能够大大提升效率。另外，当前大规模的机器学习系统共有的一个问题是过拟合。杨强说：“例如在手机的一些新闻的APP上，当我们点了一类的新闻以后，后面20个都是那一类的新闻。这是因为在技术上，它没有照顾到准确性和多样性的需求。”

针对上述情况，杨强表示目前在研究一个强化学习的模型，即迁移的匪徒模型。用这个模型既照顾到准确率，又照顾到多样性，就把过拟合的问题彻底解决了。

最后，杨强在现场还介绍了猪脸识别的应用 “首先我们可以获取大量数据，而不用担心隐私问题。同时，猪脸识别又是一个活体识别的问题。此外，猪脸识别背后确实有一个商业场景的问题。例如一个场景就是猪脸识别可以帮助养猪户鉴别不同的猪在养殖过程中的各种活动，这个猪是不是活跃，它是不是散养的，它还是一只非常不爱动的猪，对健康就可以作决策，对保险就可以作预测。另外消费者可能也会有挑选，有人可能喜欢不同的猪肉，可能对整个的历史还有猪的鉴别就有个别个性化的需求。所以既有深度学习的应用，又有商业的应用，所以这是非常有趣的一个题目。”

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