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      深耕AI領域前沿技術 度小滿三篇論文被國際學術會議CIKM 2022錄用

      數字經濟時代,金融行業對于創新技術的需求愈加迫切。多年來,度小滿持續加強對預訓練模型、序列建模等前沿技術的布局,不斷取得新突破、新成果。如今,憑借強勁的技術實力,度小滿已有多篇論文被國際頂級會議錄用。


      (資料圖)

      AI技術能力雄厚,度小滿多次在國際頂會發表論文

      近期,第31屆ACM信息與知識管理國際會議(The 31th ACM International Conference on Information and Knowledge Management,CIKM 2022)公布的錄用結果顯示,度小滿AI Lab的三篇文章被錄用。據悉,CIKM創辦于1992年,是全球信息檢索和數據挖掘領域的頂級學術會議之一,享有較高的學術聲譽。度小滿已多次在CIKM、ACM MM、CVPR等國際頂會發表論文,其AI前沿技術能力已堪比國際一線機構。

      (ExpertBert框架圖)

      度小滿這次被錄用的三篇論文,分別在預訓練模型、用戶表示、序列建模等NLP任務相關算法上取得突破性進展。三篇論文題目分別為ExpertBert: Pretraining Expert Finding(ExpertBert:用戶粒度預訓練框架,快速匹配高質量回答)、Efficient Non-sampling Expert Finding(ENEF:高性能、低計算復雜度的「非采樣」專家發現模型)、Deep View-Temporal Interaction Network for News Recommendation(DeepVT:視圖與時序模式交互,全面、精準預測用戶畫像)

      創新技術取得新進展,度小滿已將其應用在實際業務中

      在度小滿此次的三篇論文中,用于專家發現任務的ExpertBert模型,彌合了預訓練目標與下游建模任務的差距,能夠精準識別潛在的信貸需求;ENEF模型,基于非采樣策略進行專家發現,增強了問題和用戶表示的魯棒性和穩定性,成為CQA領域兼具性能與效率的最優方法;DeepVT模型,全面有效地捕捉和融合視圖和時序模式,使小微客群的行為預測更精準。

      度小滿AI Lab負責人楊青表示,這些算法與金融行業的用戶行為預測高度相關,對于風險評估,信貸獲客和老客經營等信貸業務至關重要。目前以上創新技術已在實際業務上落地應用。

      度小滿AI Lab團隊撰寫的三篇文章聚焦預訓練模型、用戶表示、序列建模等前沿技術,為加快攻克金融科技難題,推動創新技術在金融領域的落地應用提供了有力支撐。未來,度小滿將繼續加強技術研發與創新,以科技破解金融服務痛點,助力實體經濟高質量發展。

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