家住河北省高碑店市的養(yǎng)豬戶張勤喜最近遇到一個難題：經(jīng)過多年辛苦勞動，他家的養(yǎng)豬場規(guī)模越來越大，生豬數(shù)量從過去的5頭發(fā)展到目前的200余頭。看著這么多肥豬，老張心里美滋滋。但是，隨著近期氣溫變化等因素，老張養(yǎng)的生豬開始出現(xiàn)死豬現(xiàn)象。隨意丟棄病豬死豬顯然與國家有關(guān)政策相悖，國務(wù)院辦公廳早在2014年就印發(fā)《關(guān)于建立病死畜禽無害化處理機(jī)制的意見》，目前浙江龍游、蕭山、蘭溪等地正在探索出生豬保險與病死豬無害化處理的聯(lián)動機(jī)制，利用商業(yè)保險公司對農(nóng)業(yè)病死豬進(jìn)行無害化處理。
老張的算盤看似打得很精，也確實(shí)在部分地方得到保險公司支持，但在實(shí)踐中病死豬保險虧損不小。一位匿名的保險公司人士介紹，“農(nóng)村病死豬保險產(chǎn)品中往返出險的成本和勘察員實(shí)地的成本很高，平均每單出險成本占比達(dá)40%，有些農(nóng)村地區(qū)勘察員為了一頭病死豬要下鄉(xiāng)至少2次。盡管已有國家處理補(bǔ)貼病死豬補(bǔ)貼，約為每頭80元，但在實(shí)踐中無害化處理需挖坑、消毒、深埋等環(huán)節(jié)，保險公司承擔(dān)的花費(fèi)也不小。”
既然勘察員出險的成本最高，能不能減少這項(xiàng)“大頭”開支？“如果每頭病死豬都能精準(zhǔn)快速確認(rèn)，又省去勘察員舟車勞頓的成本，農(nóng)村病死豬保險的整個理賠過程將更高效、更賺錢。要省去勘察員往返的高昂成本，只在處理病死豬時派車出險1次，這就需要一種能夠遠(yuǎn)程操控的豬臉識別技術(shù)，精準(zhǔn)確定每家每戶的病死豬身份等關(guān)鍵信息。”在香港大學(xué)商學(xué)院研究生一年級學(xué)生麻昊博看來，豬臉識別技術(shù)應(yīng)用在保險公司理賠中能夠有效解決成本，大約能將每單的出險成本由6元降至0.6元，而操作流程只需要農(nóng)戶拍攝病死豬照片上傳，與交通保險處理快速出險上傳事故照片的方式如出一轍。
麻昊博所說的豬臉識別技術(shù)目前還沒有真實(shí)的商業(yè)應(yīng)用，他提到的方案實(shí)際上是2017年12月17日舉行的“JDD—2017京東金融全球數(shù)據(jù)探索者大賽”總決賽路演時的情景，而他所在“進(jìn)擊的巨豬”團(tuán)隊正是憑借這樣的豬臉識別AI技術(shù)方案獲得商業(yè)組冠軍。
豬臉識別技術(shù)的應(yīng)用僅限于保險領(lǐng)域？顯然不是，第16組出場的“豬之歌”隊隊長、中山大學(xué)學(xué)生陳鵬有自己的看法：“豬臉識別有三個特點(diǎn)，一是圖像識別，能識別圖像ID，防止造假；二是準(zhǔn)確率高，成本低廉，用一個攝像頭即可操作。三是數(shù)據(jù)可收集，收集后可做分析，商業(yè)用途廣泛。我們團(tuán)隊參賽的商業(yè)方案提出建立農(nóng)戶大數(shù)據(jù)征信方案。具體辦法是通過圖像識別技術(shù)，精準(zhǔn)采集牲畜的特征信息，建立養(yǎng)殖征信信息庫，通過跟蹤采集加數(shù)據(jù)分析，判斷養(yǎng)殖規(guī)模，牲畜的各種態(tài)勢，預(yù)測農(nóng)戶的分析，存在的風(fēng)險，打通養(yǎng)殖戶跟政企之間的橋梁，促進(jìn)農(nóng)業(yè)信貸保險業(yè)務(wù)。具體流程有幾步，首先是數(shù)據(jù)采集，采集之后到平臺上做識別、匯總、加工，基于采集的數(shù)據(jù)，生成一份獨(dú)有的征信報告。金融機(jī)構(gòu)可以拿著這份征信報告有針對性的授信，農(nóng)戶拿到這個授信后，有生產(chǎn)、養(yǎng)殖的積極性，再進(jìn)一步做信息采集，形成良性循環(huán)。
本次大賽指導(dǎo)老師、香港科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)及工程學(xué)系主任楊強(qiáng)表示，“以豬臉識別為代表的身份識別技術(shù)是目前圖形算法領(lǐng)域的重要問題之一，有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。例如快捷支付、登錄驗(yàn)證、安防監(jiān)控等。本次比賽在老張養(yǎng)豬這道難題中，加入了商業(yè)模式考題，實(shí)際上不僅考察AI大數(shù)據(jù)人才掌控豬臉識別技術(shù)的能力，也考察選手們將技術(shù)進(jìn)行商業(yè)化應(yīng)用的本領(lǐng)。”
本次大賽評委、微軟亞洲研究院城市計算機(jī)領(lǐng)域負(fù)責(zé)人鄭宇認(rèn)為，“關(guān)于大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)在金融等領(lǐng)域的應(yīng)用不止于豬臉識別，像有的參賽選手帶來的海歸貸，就是基于海歸人才在網(wǎng)上消費(fèi)、生活等大數(shù)據(jù)推出的信貸需求預(yù)測方案，實(shí)際上也很有新意。”
“還有些團(tuán)隊在計算機(jī)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有所突破，提出通過電商網(wǎng)站的差評信息進(jìn)行分析，形成銷售報告再反饋給客戶或者商家，創(chuàng)造商業(yè)溝通的機(jī)會和市場。例如，同濟(jì)大學(xué)航空與力學(xué)學(xué)院研三的學(xué)生俞小強(qiáng)代領(lǐng)的‘強(qiáng)到不服不行’隊就采取的同類技術(shù)進(jìn)行店鋪銷量預(yù)測相關(guān)方案開發(fā)，我覺得帶有一定創(chuàng)新性。”大賽評委、紅杉資本中國基金專家合伙人車品覺說。
京東金融CEO陳生強(qiáng)介紹，12月17日由京東金融舉辦的首屆“JDD—2017京東金融全球數(shù)據(jù)探索者大賽”總決賽，旨在更好地聯(lián)接金融機(jī)構(gòu)與科技公司，挖掘全球頂級人工智能高手。本屆大賽在中美兩地同步進(jìn)行，歷時2個月，大賽設(shè)置了聚焦行為識別、店鋪銷量預(yù)測、信貸需求預(yù)測和豬臉識別，每道賽題均設(shè)算法組、商業(yè)組。本次大賽共吸引來自全球的4624支團(tuán)隊報名，其中算法組3783支隊伍，商業(yè)組841支隊伍，參賽選手總數(shù)近1萬人。此次大賽36強(qiáng)齊聚京東總部，進(jìn)行48小時的封閉線下決賽，技術(shù)組賽題冠軍和商業(yè)組總冠軍均將獲得30萬元的單項(xiàng)大獎或者分享1000億元投資基金的機(jī)會。
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