由CSDN主辦，IBM和興業(yè)數(shù)金協(xié)辦的PowerAI人工智能線下馬拉松編程大賽Q2場6月17日將在上海拉開序幕。本賽季賽題將聚焦金融行業(yè)的語料大數(shù)據(jù)識別，基于人工智能相關技術，計算有關金融場景的信息聚類，將電話銀行海量通話內(nèi)容結構化，并打上各類標簽。通過挖掘分析有價值信息，為服務與營銷提供數(shù)據(jù)與決策支持，發(fā)現(xiàn)最新的市場機遇和客戶關注熱點?；顒又荚谶M一步推動人工智能技術在行業(yè)領域的落地，貼近生活并與真實案例場景，也是系列賽題內(nèi)容的一大特色。
截止目前，本輪活動已收到了大量參賽者報名，絕大部分參賽團隊成員來自金融機構和相關的技術服務公司，例如招商銀行上海分行、民生銀行、包商銀行、華通銀行、陸金所、太平洋保險、華為、東方證券研究所、上海金融期貨信息技術有限公司、中國大地保險、國泰基金、西藏東方財富證券、東軟集團、實達電腦等，也有一些一線互聯(lián)網(wǎng)公司和頂尖的科研院所報名，例如今日頭條、京東、中科院上海所、上海交大、中國科學技術大學等。
從本季題目內(nèi)容來看，主辦方會提供訓練樣本數(shù)據(jù)，分為訓練和測試部分。訓練部分包括：
- 對話內(nèi)容文件（文件格式可能存在轉碼需求），對話內(nèi)容分為11類
- 對話內(nèi)容標簽文件，包括理財產(chǎn)品分類和意愿分類（肯定、否定、疑問）
- 語料文件-文件格式為txt格式。內(nèi)容包括中文和標點符號。文章內(nèi)容是金融相關的文章。文件總量在50M左右。參賽團隊可以利用這些文件來建立自己的語言模型、分詞模型
- 訓練數(shù)據(jù)：每個分類的樣本個數(shù)不少于150條。數(shù)據(jù)樣本間有一定區(qū)分度。
參賽者需要根據(jù)訓練文件進行購買產(chǎn)品分類和意愿分類；大賽鼓勵參賽選手自己構建分詞和語言模型，如果選手選擇使用第三方分詞或者語言模型需要自己解決平臺依賴。
在參賽要求方面，主辦方也給出了一些建議：
1.參賽者可以通過Caffe、Tensorflow、Torch 、Theano 進行模型訓練， 鼓勵發(fā)揮GPU on Power硬件特性；
2.要求參賽者編寫神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)考題需求。參賽者可以修改Caffe、Torch、Theano或者Tensorflow源代碼，但是必須在修改后，提供代碼修改說明以確定沒有違規(guī)部分。參賽者也可以使用Github上開源的不同發(fā)行版的Caffe、Torch、Theano或者Tensorflow，但是必須自己解決在Power上的依賴和編譯問題；
3.本次比賽涉及金融領域對話文本分類問題。希望選手通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡能夠對客戶感興趣購買的保險或者理財產(chǎn)品的類型和意愿進行分類。語料中會有“肯定”，“疑問”，“否定或者雙重否定”語句。傳統(tǒng)的詞頻或者簡單的SVD方式很難在測試數(shù)據(jù)集中有良好的表現(xiàn)；
大賽開戰(zhàn)在即，CSDN也對某位報名參賽的開發(fā)者進行了簡短采訪，他就目前人工智能技術在金融行業(yè)的應用現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)等話題分享了自己的看法。以下為采訪內(nèi)容（受訪者不便透露真實姓名，以李成代替）：
1.CSDN：請先介紹下自己所從事的工作和參賽原因。
李成：目前本人在金融行業(yè)軟件公司工作，主要負責銀行、證券行業(yè)的信息開發(fā)服務。這次主要是想檢驗自己在項目中用到的技術，也想結識更多在金融行業(yè)從事人工智能技術研究的開發(fā)者，互相切磋。
2.CSDN：請談談您對人工智能技術在金融行業(yè)應用現(xiàn)狀的看法。
李成：隨著金融信息化的不斷深入，銀行正在從過去的手工銀行轉變成數(shù)字化銀行，極大的推動了全球金融的發(fā)展。由于云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術在金融行業(yè)的不斷普及，更多的銀行都在思考如何通過這些新技術提供客戶粘合度，為客戶提供全生命周期的服務，提高服務質(zhì)量，以及從所積累的海量用戶數(shù)據(jù)中挖掘新的商機。目前，我們看到人工智能技術已經(jīng)在金融領域的授信、反欺詐、風控、審批、差異化服務等多方面落地。
3.CSDN：從您的介紹看有從事人工智能應用項目的經(jīng)歷，請談談當時所希望解決的問題。
李成：主要有幾個方面：1.通過人像識別技術在銀行監(jiān)控范圍內(nèi)識別客戶的各種行為特征，例如身份認證、人臉刷卡，或者其他安全識別等；2.通過語音識別判斷客戶目前的狀態(tài)和特征；3.可以通過人像、語音識別縮短業(yè)務流程；4.通過呼叫中心平臺識別客戶具體語音，如客戶說出某關鍵詞以后自動處理下一步業(yè)務等。
結合我現(xiàn)在正在做的項目，具體來說，目前銀行信用卡中心的業(yè)務都是通過電話進行，我們希望利用語音識別技術，對通話進行實時分析，幫助銀行提升服務的質(zhì)量。還有就是利用機器學習，可以讓機器人回答客戶的提問和交互。
4.CSDN：您認為現(xiàn)階段，在金融行業(yè)什么樣的應用場景是比較適合用機器學習或人工智能技術來解決的？
李成：不管是在提升客戶體驗還是內(nèi)部管理效率，商機挖掘以及風險防范方面，人工智能在金融行業(yè)的應用前景都非常廣泛。結合我的經(jīng)歷，我認為銀行行用卡中心應該是一個很好的驗證場景。人工智能，目前語音方面技術是最成熟的，而銀行信用卡中心，基本全部的業(yè)務都是通過電話進行，技術應用潛力非常大。
5.CSDN：您之前是否了解過IBM的產(chǎn)品或解決方案？從您的角度看，IBM在人工智能領域的機會主要在哪些方面？
李成：了解過。IBM的機會在于不僅在技術上持續(xù)投入很大，而且對于金融行業(yè)的業(yè)務、流程都很熟悉。在這個金融行業(yè)向數(shù)字化轉型的風口，只要切準用戶痛點，技術精深+業(yè)務流程熟悉，就能找到很多機會。
6.CSDN：對本次大賽有什么期望，對參賽伙伴有什么寄語？
李成：我相信這次的選手中大拿很多，我自己在金融行業(yè)和人工智能也有一些實踐經(jīng)歷和積累，希望大家能獲得優(yōu)異的成績。另外，希望通過AI技術能夠真正幫助金融機構提升他們的業(yè)務。
據(jù)悉，本次所有的參賽團隊，都將現(xiàn)場免費體驗所有參賽團隊，將現(xiàn)場免費體驗IBM專門為人工智能所建的高性能計算服務器PowerAI。PowerAI人工智能平臺基于Power8體系結構，支持開源機器學習和深度學習架構，包括Caffe, Chainer、TensorFlow、Theano、Torch、cuDNN、NVIDIA DIGITS以及其它若干個機器學習與深度學習架構和庫。參賽者將輕松便捷地使用這些人工智能方法，創(chuàng)建新的計算機模式以高效的對數(shù)據(jù)進行分析。
最后，一如既往，主辦方為獲勝團隊和參賽者準備了豐厚的現(xiàn)金和獎品獎勵，歡迎大家6月17日來玩！
報名官網(wǎng)：PowerAI 人工智能線下馬拉松編程大賽Q2賽季——探秘金融語料大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值
