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数说互联网

事件8:7大乱象阻碍行健康发展 互联网快速发展的同时,也呈现出很多乱象,包括:一是,对互联网概念认识混乱。二是,互联网务范围混乱。三是,突破监管法规的底线非法运营。 事件9:烧钱24亿培养用户移动支付惯 2014年1月3日,快的打车与支付宝、滴滴打车与微信支付通过现贴方式,培养用户移动支付惯。 截至5月17日两大打车软件停止乘客现贴,滴滴打车已贴14亿元,快的打车贴也超过10亿元。截止到9月,我国打车软件累计的账户规模已达到1.54亿。 事件11:跨界合成为新常态,超过26家上市公司通过合进入 普惠时代背景下,传统机构之间以及与互联网公司、通信运营商等“非同行”在竞争中跨界合,实现优势互,已成为互联网发展的新常态 今年以来,有至少26家上市公司通过合等途径即将或已经踏入互联网

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印度基于人工智能的在线送餐平台Swiggy获1亿美元F轮

此轮资将帮助Swiggy进一步开发其机器学和AI技术,扩展和发展核心技术平台 者 | 又南 官网 | www.datayuan.cn 微信公众号ID | datayuancn 近日,Swiggy 此轮资将帮助Swiggy进一步开发其机器学和AI技术,扩展和发展核心技术平台。 此轮资后,这家位于印度班加罗尔的初创企已累计获得2.555亿美元资。 此轮资的一个星期前,Swiggy的竞争对手Zomato刚从蚂蚁服获得2亿美元资。 Swiggy Access是公司新务的一部分,于一年前的11月推出,帮助餐厅在其尚未进驻的社区建立云端厨房。 Swiggy CEO Sriharsha Majety表示:“借助这笔资,我们将进一步填印度在线送餐领域的空白市场,构建差异化产品并开发我们的技术,竭力为用户带来最优质的订餐体验。” Illg充道:“Swiggy已经表明它有能力超越竞争对手并与其用户建立长期关系。”在上一个财政年度,Swiggy的收入上涨了500%,订单量自上一轮资以来几乎翻了一番。

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    2017 国际体验设计大会 :搭建互联网产品的体验创新方法库

    向参与工坊的同行伙伴们介绍了CDC在互联网方面的沉淀和探索。以下为现场内容的整理和报道。 ? 2017国际体验设计大会于7月12日在国家会议中心开幕 在工坊的开场介绍了互联网与传统的差别,互联网了传统的服务空白。 这个设计流程常见的流程没有太大的区别,但是每个部分都应入与相关的元素。 ? 我们把这个设计流程描述成一个通俗易懂的文字。这段文字也挂在我们部门内为通用的设计流程指引。 ? 与会者有来工商银行、平安证券、汇丰银行、蚂蚁服、华为等企,大部分都具有的工经验。 也有来自同样是互联网的同学表示“设计方法体系化的确是一个非常有效且强大的整体解决方案,收益匪浅”。 ? 更多行峰会内容请关注“腾讯技术工程官方号”

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    大数据投资周报(7月2日——7月7日:共13起)

    根据企提交的申请显示,此次的资除了用于产品研发工以外,还将用于大数据及云计算的研究以及数据中心的技术投资。 此轮资完成之后,企将继续其专利技术Eeva的研究工,为用户提供生育福利。 据悉,EdCast于2013年创办,主要通过社交分享、大数据分析以及流媒体服务等方式,实现企员工与行内专家的有效连结,从而为企员工提供在线知识学平台的教育企。 十二、专注体育大数据分析的“马拉马拉”宣布已完成千万元资 本文由“135编辑器”提供技术支持 日前,专服务于马拉松的APP“马拉马拉”宣布已经完成了Pre-A轮资,额达数千万元,专注体育投资的和同资本为本轮资的投资方 近日,360掌门人周鸿祎宣布领投了燕窝互联网品牌“小仙炖”的Pre-A轮资,据了解,小仙炖是一家依托于电商、微信等第三方平台线上销售企,为燕窝消费者提供滋教学和燕窝的制教学,整体采用“中央厨房+

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    百度如何用人工智能做?| KDD China

    AI科技评论按:在周日于深圳举行腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会上,百度服务事群组研发负责人、KDD China副主席沈抖博士介绍了百度各场景背后的人工智能技术和方案,包括安全防护 任何行都存在获客的问题——低成本地获得想要的客户对务经营的用不言而喻,同理。领域要想做好获客,大概是这几个方面: 第一,得知道其有这个需求; 第二,得有通道去抓获。 这里列了很多模型,真正在做的时候,整个用户的生命周期里面,每一个阶段都会有很多模型来支持。这也是为什么这个需要大量机器学、数据挖掘、人工智能等专人才。 行为风险模型的使用,比如说现在的教育贷款,用来帮助资比较短缺的学生投资自己的,上个班之类,但如果放贷后发现,这个学生基本不上班,还经常在BBS上讨论游戏攻略,那应该赶紧把钱要回来了。 虽然这讲的是百度,但其实不止是百度,这也反映出来从互联网,到科技科技,整个演变过程,其行前景都是要用好大数据、人工智能这些技术。

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    脱虚向实,数字技术让乡村资“活”起来

    基于数字技术和数字经济背景下的数字普惠,颠覆了传统的“二八定律”,具有网络外部性,从可得性、成本等方面弥传统服务的缺陷,助力三农问题的解决,催生数字市场的长尾效应。 推动乡村数字普惠,建设“零接触”信贷高速公路 为普惠的重要主体之一,涉农机构的变革发展在支撑农村经济社会发展、服务“三农”政策中发挥着至关重要的用,其中信贷务更是成为解决农村信贷供需矛盾 ,也需要通过丰富的科技力量储备或与科技公司合进行齐。 在实施路径上,涉农机构可以深化与科技企的合,通过技术创新形成联防联控的机制,从工具、数据到算法能力上相互联动,取长短。 此前,腾讯天御就协助某银行建设了线上信贷务系统,针对银行务特征,通过联邦学技术联合银行构建了专属的反欺诈模型、风险画像模型,风险识别效果比通用模型提升20%。

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    AI资讯 | 腾讯云助力机构数字化转型,搭建陕西信合AI服务平台

    领域,越来越多的机构产生数字化转型的刚需,逐步迈入“银行4.0”时代。 腾讯为各行各数字化转型的助手,正在依托自身在产品、生态等方面的领先优势,以腾讯云的技术为底座,全力推动的数字化升级。 以陕西信合为例,为机构遍布城乡的现代化机构,陕西信合在陕西经济尤其是“三农”和县域经济的发展中,担当着主力军的重要用。 01     释放行内数据价 从数据价值方面来说,AI服务平台能够进一步行内现有数据分析建模能力的短板,助力陕西信合的机构实现模型开发和运行的统一管理。 02     降低务运行成本 从运营管理方面来说,该平台一方面可通过票据智能识别,风险预测等务应用,进一步降低人员成本,提高陕西信合整体运营效率,另一方面则可以通过智能准备、流动性预测等智能资管理应用

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    FinTech创的两大势力,以及他们各有千秋的数据应用模式 | TCFA纽约年会直击

    科技更多的是优化了解决方案,比如以前贷款是人为地去配对借贷双方, 有了科技以后,可以用数字化的手段去更便捷地找到合适的配对。 而在中国,科技是填了传统机构服务的空缺。 不过归根结底,科技的逻辑基础还是,并不会因为加入科技,而否认了相关因子对信用评级的决定性用。 智能投顾技术在慢慢成熟,用户需要时间去学和接受这个转变 这两年,智能投顾已经变成了科技的另一个主要落地场景,正吸引着一批创公司的引入。 这次来参加TCFA会议的有很多正在传统公司工的从人员,也有在科技领域进行变革创新的创人员和寻找科技领域下一个独角兽的投资人,当然还有摩拳擦掌想要进入或寻求职转变的求职者和学生 者最关心的是未来两年的行环境和关注焦点会发生怎样的变化,创人员在寻求与传统公司的合机会,求职者们则关注在转型中的机构对人才又提出了什么样的新要求。

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    2018年Fintech科技关键词和入行互必懂知识

    新人进入互联网圈需要学什么? 首先应该是先了解Fintech发展现状、其次需要学工程数学基础、数据挖掘与应用、量化策略设计、NLP应用设计、Excel数据分析,数据库建模、机器学,互联网概述等。 学科技需要一定的基础学科知识,例如:基础数学、会计学、学、计算机知识、概率统计、线性代数、python入门课程等,可以提前学。 产品设计和产品研发就是两个不同的知识体系,基础学科知识好好学是基础,上层的务和岗位知识还需要工前进行充和针对性拆解学科技和互联网到底有什么区别? (3)基于安全技术的服务 生物识别在领域的应用处于一种“充手段”的用,与传统身份核验等手段的关系属于配合而非取代,其在支付领域的应用逐渐从早期的身份认证走向支付,已经进入实用化阶段。

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    机器学和应用统计学在的应用

    为一个半科技半财务从者,今天我想谈谈人工智能应用在领域的一些现象,以及我的一些观察。此处的人工智能特指以机器学和应用统计学为主的模型,只是人工智能下的一个分支。 让一个计算机背景的人开发领域的数据模型,难度可想而知。为一个计算机背景的从者,我个人对于/经济学的理解还处于比较肤浅的状态,只理解基本的概念和原理。 总结 机器学对于的改变可能还需要取决于跨领域人才量上升。一方面,计算机科学家从科技公司转向公司,着手解决落地问题。另一方面,领域培养出了足够多的能够理解机器学的从者。 换个角度来看,者不该盲目转行到科技领域从事数据工,而应足相关知识,让人工智能在领域更好的落地,从而带来更大的价值。 商转载请联系者获得授权,非商转载请注明出处。

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    一路财富创始人吴雪秀:把资深理财顾问的贴身服务提供给普通大众?AI+大数据能做到

    在过去的5年时间里,为独立的第三方财富管理平台,一路财富不断将科技与进行创新合,用前沿技术驱动务与模式构建了资深顾问与AI并行的核心投顾体系。 互联网技术与务的深度结合有效地扩大了服务的范围,提高了务效率,使务中的交易成本大大降低,务量呈现快速增长的势头。 ,而另外一方面企也需要与合伙伴进行优势互,一起来分析市场提升产品的附加值。 五年以来,一路财富不断拓展合渠道,重视与高等院校的战略合,与多方达成数字实验室项目合意向。 吴雪秀告诉记者,接下来,数字实验室将基于机器学的智能投顾相关的量化投资逻辑优化、中产家庭资产全面配置智能化、行大数据共享机制建设、监管技术、区块链应用、用户行为深度分析、智能客服等进行进一步研究

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    从企关心角度,梳理“北上广深杭”五市惠企政策

    对受疫情影响的本市各类企,对在停工期间组织职工(含在企的劳务派遣人员)参加各类线上职培训的,纳入各区地方教育附加专项资贴企职工培训范围,按照实际培训费用享受95%的贴。 4.提高资便捷性。加强服务快速响应机制和网络建设,开展“网上畅工程”快速对接服务,充分发挥银企对接系统用,提升服务可获得性,降低服务成本。 3.加强资担保支持。进一步发挥本市政策性资担保基用,确保2020年新增政策性资担保贷款比上年度增加30亿元以上。 疫情防控期间,政策性资担保机构的担保费减免30%,对符合条件的其他合担保机构给予一定的担保费贴。 我们也建议各中小微企主和创者们,主动去查阅和学这些政策的原文,主动去和所在地相关部门沟通了解政策落实的方式,主动去反馈你们的困难和需求。

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    科技:务线

    我在科技行服务的务主要是信贷务。 信贷务,是一种基于信用的贷款务,属于机构的资产性务。我接触的产品形态,小额信贷、大额信贷、消费贷、小微企贷、信用卡循环授信等。 02 其它科技所服务的其它务线,我只算了解而已。比方说保险务、理财务、支付务、担保务、助贷务等。但是,信贷务的数据科学工思路、方法、经验,还是可以做迁移和应用的。 5 务流和数据流是什么,以及如何相互用? 总之,科技所服务的务线众多。 务知识的学、积累和应用,可以让我们的数据科学工接地气,有价值。 我是陆勤,在科技行从事数据科学工,也是一名终身学者。我工过的内容主要包括数据清洗和准备、风控评分模型、数字营销模型、风控策略分析、数据建模环境构建和维护等。 科技专辑 1 科技:科技与数据科学概述 2 科技:技术栈

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    学如何应对人工智能和大数据?

    孙志超老师已经从大数据角度谈了一下现阶段的发展对于的影响,为一个在服务类公司从事AI相关的工的人,我想从AI方面谈谈对于可能有什么影响。 同时学的进一步发展也需要专人才继续探索。因此完全是需要继续学的,但有所侧重的充计算机知识可以为个人和社会带来更大的价值。 为什么AI不能完全替代学的各种模型? A. 无法很好的用AI来定义一个问题 现阶段比较被商化广泛应用的机器学还是监督学,而监督学要求有明确的问题定义。 AI从者和者缺乏有效沟通 在很长的时间里面,计算机和学之间的联系相对比较薄弱。为一个CS背景的人,我个人对于/经济学的理解还处于比较肤浅的状态,只理解基本的概念和原理。 我们需要各个领域专家来告诉AI从者行的痛点,我们需要项目经理来领导各行各的AI化。 对于已经从者,掌握一些基本的软件操技能,遇到新的系统能很快上手,就可以了。

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    招聘|实战AI量化,卡方科技邀你入局「算法交易」

    逐步与科技深度合成为趋势的背景下,卡方科技汇聚来自海内外知名对冲基、投行、券商的资深从者,投入亿元级研发成本支持算力优化,构建了新一代全务全生命周期智能投资交易平台体系。 ; 挖掘中高频因子,并建立模型预测股票中短期的价格变化; 分析tick-level数据,研究市场微观结构,结合预测信号寻找交易逻辑并回测其表现,开发上线交易策略,跟踪实盘表现并持续优化; 研究分析海量数据 岗位要求: 国内外知名院校本科以上学历, 计算机、电子、数学、物理、统计、工程等相关理工科专,工经验不限; 数据高度敏感, 数学功底扎实, 具有探索精神和良好的动手能力; 有kaggle等大数据竞赛经验 岗位要求: 本科及以上学历,2022年及以后毕,统计、工程、数学、物理、计算机等相关专; 具备扎实的数理逻辑能力和统计学基础。 公司福利 薪资架构:内头部底薪与年终奖; 上海落户:支持有落户需求的同事进行快速落户申请 高端商医疗保险、应届房、加班贴等; 专属饮品吧无限量提供咖啡与无糖快乐水,零食持续更新; 多样行交流活动机会

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    【案例】大型持牌消费公司——智能风控体系构建

    数据猿导读 整个态正在技术、资本和市场的共同用下发生数字化重构。面对剧烈变化的市场竞争格局和趋严的监管政策,机构纷纷通过引入先进技术强化其核心竞争力,提升其原有体系的效率。 ? 本篇案例为数据猿推出的大型“大数据主题策划”活动(查看详情)第一部分的系列案例/征文;感谢 氪信 的投递 为整体活动的第二部分,2017年6月29日,由数据猿主办,上海信息协会、互联网普惠研究院联合主办 把难点分解,可以看到需要三个因素的合力用,包括成熟的机器学技术、深厚的领域知识以及支持机器学建模的平台,缺一不可,而对机构来说,这一整套在大数据生态体系上的经验尚不丰富。 事实上,深度学在这块的价值是在于对专家经验体系的充,在处理人工难以固化为特定风险知识或规则的基础上予以最大弥。 企介绍: 氪信CreditX是一家独立的第三方人工智能公司,致力于在风险领域运用高维数据处理和机器学技术,为企机构提供场景化的风控解决方案和产品体系。

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    从零开始学量化(一):量化如何入门

    为在校生,进入量化行的途径一般是首先自己在学校能掌握一定的量化基础,然后去企找实,最终通过实/秋招留用。实一般是去卖方研究所工组、买方私募公募资管自营等各种机构,这里不介绍,可百度。 编程好的基础上,还需要有很强的数理逻辑能力以及分析能力,这些是可以后期通过学和实践获得的。 数据建模能力 数据建模能力覆盖面非常广,因为模型很多,模型、统计模型、机器学模型等等,都有可能应用在量化中,但为初学者,建议不要好高骛远,上来就学深度学啥的,会了也不一定用得到,从最基本的回归开始比较好 - 数值分析:各种非线性方程的数值解法、蒙特卡洛模拟的理论以及实现,用蒙特卡洛方法模拟股价波动是工程课上的基本操,虽然实际我还没用过。 ? - 工程:工程是比较泛的说法,具体来说,可以看期权、期货及其衍生品那本书,主要掌握各种产品的特点及定价方法,当然如果是做权益量化,BSM也用不到。

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    抛弃爬下来的灰色数据,有门槛的风控怎么做?

    大数据文摘者:魏子敏 风控领域的竞争在今年忽然激烈起来。众多初露头角的企,正在这两个方向展开厮杀--数据获取能力和算法技术。 就在几个月前,前一个赛道开始堵塞。 风控的核心客户是互联网企、互联网以及机构。这些机构的共同点在于存在大量的账号。 风控行的黑产链条:这是一场全球的战争,中国是更艰难的战场 在风控领域和慧安科有着同样态度的还有一家硅谷的公司——DATAVISOR。 在谈及创初衷时,黄铃称,“我在人工智能算法和网络安全领域做了很多年的研发和实践应用,我希望我以前积累的这些技术和经验可以在风控和反欺诈领域起到实际的用,能提供一套系统和服务,为我们的和互联网的产品保驾护航 ,能够给我们的互联网和实现一个更加安全、诚信和公正的环境。

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      数学作业批改(HCM)是腾讯云推出的速算题目智能批改产品。数学作业拍照批改,支持各种数学公式(比大小)、符号识别,能识别竖式、分式、脱式以及四则运算多种题型。

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