专题：分论坛六

本次分享将介绍TutorABC对在线教育的认识，比较在线教育同其它形式教育的差异性，以及在线教育要解决的问题。从大数据团队的构建、数据平台的架构和落地、大数据分析和人工智能如何结合大数据平台落地，讲叙TutorABC大数据和AI的快速成长之路，以及在实践过程中，如何通过大数据分析和AI解决在线教育的问题，并不断提升学习效果和客户满意度。

听众受益

1. 了解在线教育试图解决的问题并在哪些方面要有投入；
2. 希望实践将大数据分析和AI快速落地到本公司业务的团队。

谈起人工智能，大家首先想到的是图像识别、语音识别、机器翻译、机器人这些技术，然而人工智能所涉及的应用场景和商业价值却远不止此。在日常的经营和管理中，任何一个企业都会面对客户关系的管理，都有销售数据需要分析，都会在生产、销售、运营和管理的各个环节中面对不同的决策问题，基于人工智能的新一代商业智能技术就是利用现在飞速发展的机器学习和数据分析技术，对企业商业化过程中面临的各种问题给出自动化的智能解决方案，从而驱动业务增长和企业发展。

本次分享，我将结合微信实际使用中的具体应用案例与大家一起探讨商业智能驱动业务增长和企业发展的技术细节。

听众受益：
1.了解如何整合数据并用模型对问题作出预测
2.如何用机器学习方法对预测结果进行解释和分析
3.用自动化和数据分析的方法对分析结果进行有效验证

在大规模互联网金融服务的实现过程中，为了效率和可扩展性，用户在没有面对面授信的过程中就可以得到上千至十几万元的资金或服务，这就造成了欺诈的泛滥，而且因为暴利的存在，黑色产业链的欺诈套路非常完善。

金融科技公司是怎样用大数据和机器学习来降低欺诈风险，在不影响用户体验的情况下，提升黑产的欺诈成本？在面对欺诈样本极少、样本极度不平衡以及标注成本很高的前提下，如何使用主动学习（Active Learning）技术解决识别欺诈用户的模型训练难题？随着信贷黑产的猖獗发展，团伙欺诈、黑产中介、代办包装等恶意骗贷的预防场景越来越关键，如何利用金融知识图谱和图谱挖掘技术识别欺诈团伙、黑产中介，做到提前预防？

本次演讲将带你探索主动学习、图谱挖掘等技术在金融科技公司反欺诈方面的应用，深入讨论Active Learning在反欺诈场景下的挑战与收益，以及一些实际反欺诈案例。

听众受益

1. 了解Active Learning是什么；
2. 了解Active Learning在反欺诈场景下的挑战与收益；
3. 了解AI技术驱动下的反欺诈实践。
 

从AlphaGo击败围棋世界冠军开始，人工智能技术越来越多的走进人们的日常生活。在教育领域，人工智能技术又是如何帮助老师和学生的呢？在日常的教学中，老师和学生都花费了大量的时间和精力在作业上，可是往往效果不佳，并且效率低下。以英语学习中的口语和写作为例。老师需要花非常多的时间去批改口语和写作的作业，然而即使这样，学生们仍然无法得到专门的指导和反馈。

先声教育以语音识别和语音测评技术为基础打造了智能语音测评系统，实现了口语作业自动评判，并能第一时间对学生的发音问题给出反馈。此外，先声还运用自然语言处理技术实现了英语作文自动批改，不仅可以为作文打分，更会对学生的拼写、语法、用词等错误给出修改建议。本次分享将介绍先声的语音测评和写作批改技术的发展历程、技术原理、算法选择等问题，并与大家一起探讨未来人工智能技术如何更好得同教育相结合。

听众受益

1. 了解人工智能技术在教育领域的应用场景；
2. 学习如何通过语音识别和语音测评技术对学生的英语口语水平进行自动测评；
3. 学习自然语言处理技术在写作批改系统中的应用；
4. 了解人工智能技术目前在教育领域仍然面临的问题；
5. 思考人工智能技术未来如何更好的帮助老师和学生提高效率。