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「金融壹账通」金融壹账通徐国强：解码金融科技独角兽的AI发展之路( 二 )


令徐国强意外的是 ， Gamma Lab AI研究院第一次参加国际竞赛 ， 就取得了意料之外的好成绩 。
2018年五月 ， 谁都没有料到 ， 成立不到一年的Gamma Lab AI研究院在微表情国际权威评测OMG微表情竞赛中 ， 击败Tencent AI Lab、香港科技大学HKUST、UIUC等国内外企业界和学术界的诸多专业团队 ， 以优异的成绩位列榜首 ， 获得世界第一的排名 。
“这次竞赛夺冠对于我们来说意义重大 。 我们不仅证明了自己的实力 ， 在比赛过程中中 ， 我们得到了迅速成长 。 ”徐国强自豪的表示 ， 正是这次世界第一的好名次 ， 让Gamma Lab AI研究院不再是追赶者 ， 而是蜕变成领先者 。
第一次出征就尝到了甜头的Gamma Lab AI研究院没有停下脚步 ， 同年11月 ， 他们首次征战EmotioNet 国际面部动作单元识别竞赛 ， 就以94.46%的准确率超越MIT、VersionLabs等诸多专业团队获得世界第一排名；12月 ， 在SQuAD机器阅读理解竞赛中 ， 登上榜单榜首之位 。
解笑作为GammaLab AI研究院的三号员工 ， 刚从实习生转正没多久 ， 被徐国强“逼迫”加入了SQuAD竞赛小组 。 解笑回忆当时参赛的5个月时光是痛并快乐着 ， “那时候我觉得头发都要熬秃了 ， 从未有过国际竞赛经验的我其实非常忐忑 ， 对手也非常强大 。 但是我们出征团队里有很多技术大牛 ， 大家就是奔着第一名去的 。 事实证明高压下才能出好成绩 ， 在公布榜单结果后觉得所有的苦都值了！”和其他Gamma Lab AI研究院成员一样 ， 解笑在一次次高压竞赛中快速成长 ， 如今在自然语言处理领域已可独当一面 。
在前后获得近十项世界竞赛冠军后 ， Gamma Lab AI研究院开始迅速拓展团队 。 此时的金融壹账通也在高速的发展 ， 公司也进一步加大了对人才、科研投入 。 “那段时间我能感觉到无论是公司还是Gamma Lab AI研究院都在快速成长 。 公司员工从开始的600多位员工发展到2800多位 ， 其中研发技术人才就占46% 。 在公司高层的大力支持下 ， 我们身边来自麻省理工、牛津、清华、北大、复旦、上海交大等全球名校的人才不断增加 。 ”
人才吸引来了 ， 如何培训成了核心问题 。 徐国强指出：“在这段时间我花了很大精力在了团队培训机制的建立上 。 我设计了一系列考察结构优化和优化策略的深度学习题目 ， 每月举办限时代码竞赛 ， 月度代码竞赛每次侧重一个模型设计与训练的知识点；同时 ， 每年会有两场技术考核 ， 为期三天 ， 相比于月度的代码竞赛 ， 年度考核更侧重算法框架层面的设计技巧 。 ”在竞赛中取得的成绩将与当年的考核紧密相关 ， 以此在团队中明确技术导向 。
成果：融入场景实现AI价值转化
“到了2019年 ， 我们能感受到公司在快速发展 ， 无论是客户、场景、产品都有了一个从量变到质变的转变 。 这时 ， 对Gamma Lab AI研究院的挑战有两点：一是对于越来越多的算法定制化需求 ， 我们需要着手建设金融AI中台 ， 以快速响应各业务线丰富的场景需求；二是深度了解业务 ， 在业务场景中迭代优化算法框架和模型 。 ”徐国强指出 ， Gamma Lab AI研究院正聚焦客户情绪理解、金融文本理解、以及智能对话等核心领域 ， “从2019年至今 ， 我最常思考的问题就是我们的AI能力如何与场景深度结合并快速复制 ， 从而为公司创造价值 。 ”
为此 ， 徐国强团队和公司业务条线进行了深度沟通 ， “当时 ， 我们为了一个项目 ， 往往要和银行业务条线的专家以及金融机构客户进行反复多次深度沟通 ， 明确深层次需求 。 ”
徐国强团队在与银行客户深度沟通后 ， 认为银行业亟需在零售领域、风控管理、服务体验三大领域进行变革 。 “总体看来 ， 银行目前有三个方向的难题 。 一是金融产品增值服务上线慢、投入高、种类少、客户信息分析及画像能力有限 ， 导致客户体验不够高；二是在风控管理环节 ， 线下人工管理流程效率低、周期长、欺诈现象多；导致信贷风险骤增；还有一个重要的就是客户服务方面 ， 传统线上客服培训时间长、管理难 ， 难以为客户提供及时周到的服务 。 ”


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