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在达观数据主办的“2018长三角人工智能应用创新张江峰会”上，荣幸邀请到了平安金服创新技术部产品总监赵静芝。她分享的主题演讲《弱智能时代，不看特效看疗效》关于如何利用人工智能技术来提升企业的业务效果和财务收入，其中生动具体的案例和多年的经验总结，赢得现场一片好评。 以下内容根据现场演讲整理，内容略有删改。 平安金服是平安集团旗下的一个子公司，也是他的后援平台公司。售后、风控、后台管理都是我们的主营业务，平安集团的客服中心也在平安金服。我们团队是创新技术应用团队，侧重于新技术的引入、在金融场景的应用推广。 关于人工智能在企业中的应用，首先讲三点共识。   1 一是“远程化、线上化是智能应用的基础”。人在面对面没有理解偏差的情景下，智能理解的作用会稍微弱一些。正是因为远程化、线上化、没有面对面的接触，所以更多新的技术、智能技术就派上用场。 在这么多年的新技术应用当中，我们发现并没有什么AI技术可以马上拿来用，可以直接产生业务价值的。中间要经过很长时间的业务训练、业务积累，才可以达到业务效果。   2 第二个共识是“场景+模型+业务积累才带来业务价值”。在这个弱智能时代，我看到很多酷炫的演示效果，比如索菲亚机器的和谷歌的人机对话，他们背后经过了很多人工打磨，这能不能复制到其他场景当中去呢？答案是否定的。每个行业都有特点，人工智能基本上不能随便复制和立即应用。   3 第三个共识是，我们在弱智能时代，要做一些实际的能产生业务价值的应用，而不要到未来某一天高智的时候才去用。 客服中心经历了几个重要的技术应用阶段。15年前我们做了智能导航，用语音识别和交互进行话务引导和服务。17年AI最火热的时候，进行了各种AI应用的探索，达到的效果是辅助人工，让新人变得更聪明一点。希望到19年之后，经过一些积累和不断的技术的深化，能真正地代替人。 提升效果利器：语料+预

    人工智能的发展在运算智能和感知智能上已经取得了很大的突破和优于人类的表现，而在以理解人类语言为入口的认知智能上，现在计算机已经可以实现哪些事情，未来这方面的突破和技术落地又集中在哪里？       5月25日，在达观数据主办的2018长三角人工智能应用创新张江峰会上，汇聚了中国领先的人工智能企业的创始人和管理者，SAP、真格基金、云知声、七牛云、安永、沪江、喜马拉雅、森亿智能、平安等企业都在大会上进行了分享讨论。达观数据创始人陈运文在会上进行了《人工智能与阅读理解》的演讲。   本文对分享的精彩内容进行了整理，在不改变原意的前提下有删改： NO. 1   原始社会文字承载与理解的方式 汉字最早诞生的时候是刻在甲骨上，人类发明文字之前和动物一样，只能把掌握的信息、对于自然界的了解通过我们的基因传给下一代。但基因能承载的信息非常有限，它没有把更多的智慧传承给下一代。 荣幸的是人类各个民族都发明了自己的文字，在人类的文字诞生以后，我们通过文字记载的方式把人类更多的智慧，一带一带的传递下去。人类对于文字的运用和理解已经有几千年的历史，计算机诞生以后，能不能让计算也像人一样，帮助我们更好更快的进行文字的阅读、理解和分析呢？ 我们现在这个时代，信息化程度已经非常高了。各行各业所有的文档，不管是word、PPT、pdf、邮件、微信，大量的信息都在以文字的方式承载和传递。我们平均每个人每天，有接近1/3的时间用在和文字打交道上。 NO. 2   计算机阅读与人类阅读的异同 各行各业的工作岗位都进行着文字的阅读。比如，人事每天要看大量的简历，财会人员每天要看大量的报表，法务人员每天要审大量的合同、起草协议，市场人员每天要做活动文案和新闻稿件的写作。这些工作，有时耗费了非常多的精力和时间。 计算机和人相比有

消费互联网和企业互联网领域的认知隔阂由来已久，踏入所谓的DT时代后，黑科技滋生的速度仿佛跟不上人们对自动化、智能化美好生活的向往速度。在极客网看来，大数据、AI的应用才刚刚起步。在占据传媒头条的人脸识别、刷脸支付等锦上添花型应用的背后，大家似乎忽略了一个现实：占据人们大部分学习工作时间的文字文本，也还存在大量需要被AI化的地方。尤其是在企业级市场，倘若职员们能够从日常繁复的文字工作中解放出来，那将是一个多么令人兴奋的场景！ 近日，达观数据的CEO陈运文接受了极客网的专访——一个曾经打卡于百度、盛大和腾讯，后率兄弟团队创业专注于文本智能处理的复旦大学计算机博士——讲述他是如何一门心思将算法和算力“浪费”在“古典”的文字文本智能处理（相对图像和视频）领域的。 “ 金融机构过半员工在与文本合同打交道，其实他们90%的工作可以交给计算机 ” 概念可以一日千里，落地却总是慢条斯理。陈运文说，一个金融机构里有超过一半的员工日常是在和大量的文本合同打交道，把这些工作自动化，以后就不需要人来做，而主要由计算机去完成。“过去两年里，我们就是在这个领域投入大量技术能力，做核心的技术攻关。” 他指出，金融机构里有大量的员工需要审核合同里的流程，他们要去审核合同是否存在问题，比如数字是否一致？有没有法律漏洞？有没有不合企业规范、不合金融行业监管要求的地方？经过大量训练后的计算机，则可以完成其中的绝大部分工作，处理完后再交给人去把关。 “计算机阅读文字的速度是人类的500倍以上，让计算机来做文字类工作非常迅速、效率高、效果好。”技术出身的陈运文自信地告诉极客网，“目前文字类工作100%是人在做，未来我们希望和文字相关的工作，90%都靠计算机来做，最后把关的10%交给人类。” “50%员工日常工作的90%由机器去完成”，相信企业经营者都知道这背后意味着什么。而且可想象，这样的场景绝不仅限于金融行业，包

2018年5月10日，全球人工智能产品应用博览会在苏州国际博览中心成功举办，大会发布了创业邦《2018中国人工智能白皮书》及《2018中国人工智能创新成长企业50强》榜单。上海浦东人工智能创新企业达观数据荣誉入选。     本届全球智博会由国家科技部、国家工信部、江苏省人民政府指导，苏州市人民政府主办、苏州工业园区管委会承办，大会主题为“智能体验·智慧生活”，聚焦人工智能产品应用领域，力求呈现最前沿、最尖端的人工智能产品和科技成果，意在通过全球智博会这个平台，汇聚人工智能领域在全球的高端人才、技术和产品，活跃产业氛围，沟通企业桥梁，交流创新思想。本次会议是中国人工智能领域少见的高规格峰会，同时也向世界展现了中国人工智能企业的最高水平。 人工智能备受关注，文本处理引领产品变革 2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启，资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。创业邦研究中心的本次评选通过观察行业风向，助力创新企业发展，对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出《2018中国人工智能创新成长企业50强》。     达观数据的文本智能处理平台准确高效的文字处理表现，入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今，一直致力于为企业实现文本自动化处理，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。创始团队在文本挖掘领域已有10余年积累，多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖，拥有30多项国家发明专利，并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资，成文中国文本智能处理领域的领跑者。 达观数据：企业的文本智能处理专家 除了领先

在前不久InfoQ主办的Qcon全球软件开发大会上，达观数据创始人陈运文博士受邀出席发表了《文本智能处理的深度学习技术》的演讲。深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。 人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本，达观数据所专注的是文本智能处理领域。文本智能处理，亦即自然语言处理，试图让机器来理解人类的语言，而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体，不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象，它的主要应用主要是在智能问答，机器翻译，文本分类，文本摘要，标签提取，情感分析，主题模型等等方面。     自然语言的发展历程经历了以下几个阶段。这里值得一提的是，关于语言模型，早在2000年，百度IDL的徐伟博士提出了使用神经网络来训练二元语言模型，随后Bengio等人在2001年发表在NIPS上的文章《A Neural Probabilistic Language Model》，正式提出神经网络语言模型（NNLM），在训练模型的过程中也能得到词向量。2007年，Mnih和Hinton在神经网络语言模型（NNLM）的基础上提出了log双线性语言模型（Log-Bilinear Language Model，LBL），同时，Hinton在2007年发表在 ICML 上的《Three new graphical models for statistical language modelling》初见其将深度学习搬入NLP的决心。 2008年，Ronan Collobert等人 在ICML 上发表了《A Unified Architecture for Natural Language Processing: Dee

2018年5月9日，以中国宏观经济研究院、国家信息中心中国创新创业发展研究中心、上海市浦东新区人民政府为指导单位，由浦东新区科经委、陆家嘴金融城发展局和中国金融信息中心联合主办的“金融科技•数造未来”为主题的浦东企业发布会在浦东新区中国金融信息中心成功召开。达观数据创始人陈运文受邀出席了本次会议，并分享了达观数据在金融领域针对企业文本智能处理的解决方案。 达观数据文本智能处理平台惊艳金融行业 全球技术进步引发了新一轮金融创新浪潮。科技、创新、金融是金融科技行业必不可少的三个要素。在金融领域，无论是银行、保险还是证券、信托都积累了大量的文档资料。达观数据创始人陈运文现场和大家分享了达观针对金融企业业务场景开发的关键信息抽取系统、文档智能审阅系统、知识搜索平台和智能推荐引擎四大文本智能处理产品。 达观数据在文本挖掘领域已有10余年积累，多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖，文本智能处理平台融合了机器学习、深度学习等多种前沿人工智能技术，通过深入了解金融企业业务场景需求，已成功服务了招商银行、浦发银行等多家国内知名金融机构。 斩获荣誉企业，深耕金融行业 活动尾声中国金融信息中心总裁助理潘恒宁先生和浦东科经委严处长为达观数据等优秀企业颁发了“荣誉企业证书”。 科技强化了金融机构业务运营保障能力及管控信息风险的能力，提升了金融机构服务质量水平。如何利用先进的技术解决行业发展“痛点”、完善服务体系、成就客户价值，变成了行业发展转型的关键，也必将为上海经济乃至全国经济发展带来崭新的机遇。达观数据将继续利用领先的技术优势，推动金融行业智能化转型。   5月25日，由达观数据主办的2018长三角人工智能应用创新张江峰会明星嘉宾汇聚，来自真格、微软、复旦大学、沪江、喜马拉雅、图麟科技、森亿智能、云知声……等国内知名企业大咖现场等你，全天400

  2018YSSNLP第十五届中国自然语言处理青年学者研讨会（以下简称YSSNLP）于2018年5月初在南京大学顺利举办。为促进自然语言处理领域国内外同行的交流，本次研讨会邀请了一些国内自然语言处理领域的青年专家和特邀专家。达观数据在NLP领域的技术研发和应用成果受到青年工委的高度认可并获邀演讲，达观数据联合创始人、自然语言处理技术青年专家高翔出席会议并做“文本智能处理的深度学习技术”演讲。 YSSNLP YSSNLP是由中国中文信息学会的下属学术组织青年工委主办的学术交流会议。自04年创办以来， YSSNLP已经成为了国内NLP领域产学界的最重要盛会之一，旨在促进NLP领域国内外学者间的学术互动，加强研究人员与企业界和政府相关部门的交流对话，共同促进整个NLP产业的提升。     达观：技术驱动 作为国家级高新技术企业，达观数据为企业提供可私有化部署的文本自动处理系统，让计算机自动去处理日常工作中出现的各类文本形式。在学术界，专家注重人类进行文字阅读理解的复杂过程和算法实现，而在应用界，企业更注重产业间对文字自动处理的需求并制定简单高效的解决方案。达观数据结合二者精华，对企业文本自动化需求把握精准，在实际工程中运用不断尝试，从挫折和实践中总结深度学习规律，不断完善处理中文信息的能力，已赢得诸多大型企业信任。     - 达观数据传承会议精神，面向国家需要，面向国际科学发展趋势，全国科研学者深度讨论如何开展企业研究工作,探讨创业青年应该如何为国内NLP领域的发展尽一份力量。达观数据和中国中文信息学会愿景目标相同，意在建设成为国内中文智能信息处理领域最佳实践平台以及高层次科技人才培养的重要平台。也期待有志青年加入。     青年同道，携手而行，共同为自然语言处理的研究做出贡献！ -   &nb

我相信2018年，人工智能将开始成为主流，并无处不在地影响我们的生活，为我们带来新的、有意义的改变。 —— 贺乐赋 微软全球资深副总裁 人工智能可以协助人类做很多工作，而且快速、高效、稳定。引入先进的人工智能技术，可以让企业从行业信息化市场进入到行业核心业务市场中。 —— 达观数据 创始人 陈运文 2018人工智能落地元年 大数据是人工智能发展的核心，通过把不同的数据聚合在一起，通过算法以及算力的支持，提炼出数据核心价值，是成就人工发展的必经路径。 我国国务院也发布了新一代人工智能发展规划，计划到2020年初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。 文字自动处理、视觉智能、人脸识别、图像识别、智慧型医疗体系建设、智能AI音响、个性化定制教育等已经在我们的生活中有了广泛的应用，国内也涌出了在人工智能落地化应用中优秀的企业。 让我们一起看下这些企业在进行人工智能的落地化应用中结出了怎样的果实？ 达观数据是全球领先的文本智能处理专家，是一家专注于企业知识管理和文字语义理解的国家高新技术企业。 达观数据为企业提供完善的文本挖掘、文档智能审阅、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服务，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。 云知声，是一家专注物联网人工智能服务，拥有完全自主知识产权、世界顶尖智能语音识别技术的高新技术企业，总部位于北京，在上海、深圳、厦门设有子公司，目前员工超过300人。 云知声利用机器学习平台（深度学习、增强学习、贝叶斯学习），在语音技术、语言技术、知识计算、大数据分析等领域建立了领先的核心技术体系，这些技术共同构成了云知声完整的人工智能技术图谱。在应用层面，AI芯、AIUI、AI Service技术架构支撑起云知声核心