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蚂蚁金服彭业飞:AI营销如何做到个性化投放的最大效率?

2019-11-08 12:47:21

来源:湍口信息门户网

蚂蚁金服集团数字金融智能运营部总经理彭业飞分享了主题演讲《数字金融ai智能运营实例》。对于ai金融的从业人员来说,一个金融科技产品,如何从用户中来到用户中去,做到个性化投放的最大效率,是最关心的问题之

9月27日,由《证券时报》主办的“2019中国ai金融探路者峰会暨第三届中国金融科技先锋榜”在深圳举行。蚂蚁金服集团数字金融智能运营部总经理彭叶飞分享了主题演讲“数字金融人工智能运营案例”。

对于人工智能金融从业者来说,最关心的问题之一是如何将金融技术产品从用户手中拿到用户手中,从而实现个性化交付的最大效率。在这次主旨演讲中,人工智能、神经网络、信息检索等领域的技术老手彭叶飞给出了详细的回答,并分享了他对数字金融中人工智能营销以及边缘计算和可解释性等最新技术应用的理解。

蚂蚁金融多次强调持续创新、注重科技和开放平台是其三大支柱。通过基础(区块链、人工智能、安全、物联网和云计算)技术能力的自主创新,可以在解决社会问题的同时实现技术的全面开放输出。演讲结束时,彭叶飞详细分享了技术创新和开放的愿景:“我希望这个平台更加敏捷、智能和开放,能够快速复制,同时对我们的合作伙伴开放。”

以下是中国证券公司为读者提供的发言稿原文:

营销应该回归用户的生命周期

让我们来看看历史上营销行业的趋势。从20世纪70年代开始,每个人的注意力都集中在商品营销上,并逐渐转向以交易为营销目标。到了2000年,再到如何全面管理消费者之间的关系,近年来,我们逐渐变得越来越关注如何深刻理解个人,如何理解消费者的情绪,以及如何建立一个以人为本的忠诚度维护。

什么是营销?从本质上说,营销是一门如何理解消费者行为,然后试图影响消费者行为的学科。早在1899年,西方就有这样一项研究,即用户看到了什么,他的注意力在哪里,他的兴趣在哪里,他想什么,最后他做了什么样的行为。可以看出,这一理论正在不断深化。事实上,基本框架仍然是一百年前的框架。无论发展了多少千年,消费者的行为都与人类或人类相似。

人的行为受两个因素的影响,一个是外部因素,另一个是内部因素。中间部分是关于一个人自己,他对自己的看法是什么,他的生活方式是什么,他会有需求,并最终影响他的决策过程。从技术上讲,它实际上是一个用户的肖像。这个人是什么样的人,我如何理解这个人?他的内部原因是他的决策过程,我们试图理解这一点。外部原因是我们可以施加一些影响。例如,我们如何在产品或应用程序中联系到用户实际上是一个影响他的外部因素。最后,我们希望这些增加到这个人身上的内外因素能够真正改变他的行为。

这反映在用户和行为之间的关系,他们如何使用你的产品,以及他们是否购买你的产品。这可以在数据、他的最终结果以及他与你的互动中找到。最后,我们必须将这些事情归因于你的内部和外部原因,以便完成这个循环,并进一步改善我们与用户的互动方式以及我们接触更多点的方式。

另一方面,最基本的是用户的整个生命周期,从这个维度开始。对于任何新事物,我们如何让用户知道它是产品还是服务,如何创新,如何成长,如何促进他的活动,如何防止他的损失,总会有一个可供参考的维度。

人工智能营销如何实现个性化交付的最大效率?

我们的自动化智能营销仍有几个阶段。首先是自动化。什么是自动化?机器,我们希望帮助人们自动化这个过程,节省人工。即使你没有智能,第一步还是要实现自动化,这有助于做出更好的决策。还有智力,它实际上是智力和人力的结合。这是机器和人的结合。最终目标是将自动化和智能结合起来,产生一个更好的工具。这个工具内置了人工智能的所有东西,当你使用它时,你会感觉到它。事实上,它已经内置了许多智能应用程序。

说到自动化,我们有一个操作工作台,每个人都可以轻松使用。我们将有一个决策引擎,它涉及算法的规模,毕竟,我们的产品已经有数亿用户。得到结果后,我们需要进行深入分析并自动返回。只有这样,我们才能知道我们为什么这样做,我们做得好不好,我们才能继续改进。

再次谈论智力,智力是什么意思?如何做出决策并与用户沟通。因为最终,无论我们向用户展示什么,无论是应用还是网站,它总是一种产品。用户在产品上看到的最终是你产品的一切,一切都反映在他看到的东西上。您如何联系用户?我们将有许多决策:

例如,我们想联系什么样的人和渠道?这个频道也可以有很多方面,比如在应用程序中显示不同的内容和推荐不同的内容,即使用户搜索一个内容,他们也可以为他看到不同的结果。你也可以联系用户并给他发短信。你也可以用人工智能来生成这个句子。每个人对这个句子的看法都不一样。它是根据用户最感兴趣的内容以及如何帮助用户理解产品和服务而生成的。在每个方面,决策实际上都可以由大脑中部做出。做出决定后,将这些内容添加到用户中,以便他们能够访问。接触之后,我们需要实时反馈、实时更新、持续调整策略、持续改进和大脑的持续进化,这基本上就是这样一个过程。

说到营销。一个成功的营销策略必须至少达到以下几个方面:个性化的交付以最大限度地提高效率,同时必须多次达到,与多个用户和不同的地方互动;在许多情况下,任何营销都涉及成本问题。你如何控制你的成本,你需要灵活地调整你的目标?这是什么意思?毕竟,营销策略是由人制定的。我们在不同的情况下有不同的目标。这台机器实际上是不可理解的。人们必须告诉这台机器。对于这组用户来说,我的目标是什么——是最大化点击率还是转换率超出了机器的考虑范围。

让我们举一个强化学习的例子。强化学习类似于一个孩子或一个孩子如何学习和发展。例如,如果我吃了这种糖果,大人会鼓励你吃这种糖果还是惩罚你?然而,如果你通过这些得到反馈,你将从反馈中学习。不是所有的事情都事先告诉你应该做这个做那个,这远远不够。你需要不断探索这个世界,从反馈中学习这个策略是否正确,我如何提高,每个人都在同一过程中。我们的营销系统也可以从中吸取教训,我们也将采取行动接触这些用户。用户会给我们反馈,包括是正反馈还是负反馈,然后不断调整我们的系统。

我们的系统会自我调整。这只是一个例子。如果我们通过强化学习形成一个集成的解决方案,我们能做什么?实时预测如何在线交付和联系用户、跟踪用户生命周期以及多目标融合,要求我们与用户互动学习和建模,最终完成这个周期并不断改进我们的算法。

走向实时的智能营销:解释性和边缘计算

刚才,这只是我们的算法之一。例如,原始算法是离线的,每天更新一次。然而,随着我们的计算能力变得越来越强,我们的技术也越来越发展,我们正在走向实时。当然,深度学习是近年来最流行的算法之一。让我解释一下可解释性和边缘计算。

为什么我们需要可解释性?什么是可解释的?最初我们建立了一个人们无法理解的机器学习模型,因为一个模型中可能有上亿个参数,而这个模型决定说这个人是否喜欢这个东西,这是它无法向你解释的,因为它可能有上亿个甚至上亿个参数,它也不能说它为什么做出这个决定,比如神经网络深度学习模型,它不能告诉你这个东西。

这有什么影响?打个不恰当的比方,机器学习在许多方面都非常强大。它在数学上可能特别强。这就像天才在算术上特别强,但在其他方面却很弱。例如,他可能无法照顾自己,他的沟通能力和沟通能力极其差,他的能力非常强,但你不能和他沟通。你不知道他为什么做出这个决定,而且大多数时候他不能主动与你沟通来了解这个行业和这个产品。他其实不明白。在这个时候,你并不是很放心,例如,把一件很大的事情看成是生死攸关的事情。也许大多数时候你不确定,因为你不知道他是如何做出这个决定的。

毕竟,最好做任何营销活动。我们仍然希望理解我们为什么这样做。我们需要从中得出一些见解。即使我们先训练一个黑盒模型,我们也会尝试在此基础上产生白盒人群的洞察力。有了这种洞察力,我们将试图分析和理解它。有了这种理解和洞察力,我们可以做出更好的营销决策。这是人与机器的结合,也是近年来机器领域的一个热点,即可解释性。

除了边缘计算,这也是近年来的热点之一。云计算众所周知,也就是说,我的数据会被发送到数据中心进行复杂的处理,训练复杂的模型,然后这个决定会从云中发送到你的手机上执行,这就是所谓的云计算(Cloud computing)。什么是边计算?许多计算都是在你的手机上完成的。它不需要去云。为什么?

这里有句谚语说,到2020年,平均每人每天将产生1.5gb的数据。数据量非常大,这并不意味着所有数据都值得或应该上传到云中,因为云中的存储也需要大量开销。这些数据不一定需要上传到云中,但是有用吗?事实上,它非常有用,因为与手机上的应用程序的每次交互都包含其中的信息,这可以帮助您理解用户。

还有很多非常好的数据,这些数据会上传到云端吗?不完全是。这会影响决策吗?事实上,会的。我们目前的终端和手机有很强的计算能力。它比十年前的个人电脑大得多。它已经可以执行一些模型推理甚至模型构建。它完全有这种能力,所以会有边缘计算的概念。我们的许多决策,大的决策都是在云中做出的。这一决定将由您的手机做出,并根据手机上生成的实时数据进行调整。这个调整是在你的手机上完成的。当然,手机只是一个概念和意义。事实上,还有许多其他终端设备可以进行这种边缘计算。这也是近年来的热点之一。

智能敏捷模型的快速复制意味着它们对公众更加开放供自己使用。

谈到工具化,我们希望最终有一套智能应用框架,以便它能够容易地应用于不同的场景。例如,我们有蚂蚁金服的服务,如柏华、拜月、余额宝、财务管理等。各种服务。我们能否快速将(一组智能应用框架)复制到这些业务中?即使我们不断创造新的业务,我们也需要一套能够快速复制到所有新场景中的框架。这需要我们很好地实施这些事情。

因此,我们将有一个智能应用系统,其中底层是基于数据的,顶层有一个智能决策引擎,它包括各种方法,并最终制成一个数据产品。

该数据产品将支持内部应用程序和外部应用程序。例如,外部应用程序是一些与许多第三方合作的组织和平台。无论用户是内部用户还是外部用户,他们最终都会接触到用户(这部分用户)。当我完成这套东西后,我可以很容易地把我们自己的能力复制给别人,并且除了满足我自己的使用之外,还可以很快地把它们复制到不同的场景中。

我们希望这个平台将更加敏捷、智能和开放,能够快速复制,非常好的智能,同时对我们的合作伙伴开放。

我们每个人都是非常聪明的生物。事实上,每个人的大脑中有数千亿个神经元。从另一个角度来看,我们用什么来学习机器?神经网络,其实它(机器)也是神经元,但它是一个做神经元的机器,它有多少神经元?你可以构建一个非常大的网络,你可以构建一个由数亿个神经元组成的网络,但是我们更喜欢将人脑中的神经元和机器制造的神经元结合起来。正如我们刚才所说,我们目前所做的决定在某些方面无法达到人类的状态,即使它(机器)制造了数亿个神经元,它仍然无法达到人类的状态。

如何将人类神经元和机器神经元结合在一起进行决策,需要不断探索和深入研究。有了这个(组合的)神经元,我们仍然需要快速地实现它,因为世界上的武术只有快速和牢不可破,而且它可以快速地实现,这样智能营销就可以完成了。

另一方面,金融业也具有金融业和金融产品的一些特征。不像在淘宝上买东西,它有不同的前、中、后阶段。例如,当我在淘宝上买了一台冰箱,淘宝和你的互动就基本结束了。我不知道你在家里是如何使用这台冰箱的,你是否每天都用它,你是否用得好。然而,如果你买了一个金融产品,这个金融产品总是在你的账户里。金融产品的变化,比如基金的价格是涨是跌,仍然会对你产生很大的影响。这是一个持续的过程,这也要求我们对产品形式有深刻的理解,并结合前面、中间和后面来做出更好的决策。

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