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TalkingData:生物识别技术前景广阔但还需找准方向

导读: 崔晓波介绍,“TalkingData是一家数据型的公司,我们现在覆盖的领域比较广,既有金融,包括银行、券商、保险,包括私人银行等,也有地产、零售、快消、航宇、政府等等,相对来说跨得行业比较多的公司。

崔晓波介绍,“TalkingData是一家数据型的公司,我们现在覆盖的领域比较广,既有金融,包括银行、券商、保险,包括私人银行等,也有地产、零售、快消、航宇、政府等等,相对来说跨得行业比较多的公司。对消费金融这件事情其实我们是这么看的,因为我们服务很多金融企业,我们服务的这些金融企业既有传统银行,包括它的网络经营信用卡的部门,又有互联网公司。”

崔晓波认为,大数据主要应用在两个方面,第一个是大数据模型定律。前一段时间,我们跟一家互联网金融做了模型去验证了,包括失信人群和守信模式基本上是类似的,跟这个基本相关,我们做营销策略包括风控规模的时候,都是跟这个大数据相关。

第二个是在跨界本身。崔晓波指出,其实数据不应该只是在消费金融,而是应该在消费者金融领域,是研究人的。人有很多属性,既有金融属性,也有很多其他属性。我们在2014年跟几家信用卡银行尝试做用户分群,尝试把信用卡用户跟游戏用户进行交叉,利用信用卡的一些积分去兑换一些游戏币,你会发现效果非常好,对沉默客户的唤醒有非常明显的效果。

关于生物识别技术在消费金融领域的应用,崔晓波认为,这是一个特别混淆的概念,在这个文字底下包含了多种技术。“本来我们现在看到比较成熟应用的是图象对比,更多甚至是人像比对的技术,而实际的智能产品里面也应用比较多。因为深度学习的技术,本身讲逻辑上是有缺陷的。基本上我们看人群,一百万的人群是无法判断人脸的。”

“第二个,我们现在研究两个方向,从图象上。第一个是情感,我们在大时代地区,对这个地区的人的情感指数进行搜集。第二个是把火警数据跟社会数据做打通。第三个是在其他商业用途里面,像以前大家着重在人脸识别,但是现在在零售业,更多是在做一些穿衣风格的,比如是衬衣、衬衫还是一些其他的检测。”崔晓波进一步表示。

他介绍称,在人工智能运用方面TalkingData与业内机构也有很多合作,探索了非常成熟的应用,或者大家觉得这是特别有前景的应用。但是总体上,整个行业还是没有找到方向的问题,基本上看不到人工智能的未来。“包括现在几个顶尖的斯坦福的团队,也给我看了一个魔镜,有点像直播里面的对网红做的一些化妆或者扭曲的一些东西。还看到另外一个,可能有点商业价值的,用图象和深度学习的方法摘苹果,通过判断苹果和枝叶的距离,然后有一个机械臂会把苹果摘下来。因为美国的苹果检测是比较严的,枝不能掉,还不能有任何的痕迹,而且那个杈规定长度,在这些领域还是比较成熟的。”

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