撰文 | 王藝
編輯 | 藤子
12 月 17 日，歷時 40 天的 2017 京東金融全球資料探索者大賽落下帷幕。
本次大賽分為商業組和演算法組兩個組別，分別從商業及演算法兩個層面圍繞「登入行為識別」、「店鋪銷量預測」、「信貸需求預測」以及「豬臉識別」四個賽題展開角逐。
大賽於 11 月 6 日啟動，共有 4624 支團隊報名，經過選拔賽，最終有 36 支團隊步入決賽階段。決賽於 12 月 15 日開始，跨越 48 小時，商業組選手需要在三天兩夜的時間內提交商業計劃和 Demo，演算法組選手需要在規定時間內提交結果及程式碼。
48 小時決賽期間內，主辦方京東金融為四個賽題請來了四位導師對選手貼身指導——國際人工智慧聯合會理事會主席、香港科技大學電腦科學及工程學系主任楊強、紅杉資本中國基金專家合夥人車品覺、TalkingData 執行長崔曉波、微軟亞洲研究院城市計算領域負責人、美國計算機學會傑出科學家鄭宇。
京東金融 CEO 陳生強表示：「一年前我們就有一個想法，搭建一個平臺來發現更好的團隊、創業公司以及人才。我們希望把一些資料和場景連線起來提供給大家，讓大家能夠實現自己的技術理想，這就是我們舉辦這個大賽的初衷」
12 月 17 日決賽當天，演算法組經過演算法跑分，商業組經過路演，大賽最終決出 7 支獲獎團隊，分別是：
商業組- 冠軍：進擊的巨豬- 亞軍：翔創科技- 季軍：熵商科技
演算法組- 信貸需求預測賽題冠軍：小虎隊- 登入行為識別賽題冠軍：啦啦隊- 豬臉識別賽題冠軍：百變豬豬俠- 店鋪銷量預測賽題冠軍：小麻貓
更多關於本次比賽的資訊，請點選參見機器之心之前的報導。
學生組成的團隊打敗了行業老兵
獲獎選手中，商業組冠軍選手團隊「進擊的巨豬」是清一色的學生黨，他們憑藉「基於豬臉識別的保險行業的解決方案」打敗了包括多支從業多年的領域老兵在內的其他團隊，一舉奪得冠軍。
2017 JDD 商業組冠軍「進擊的巨豬」
隊長麻昊博對機器之心表示，團隊奪冠離不開好運氣，「合作和融洽，時間安排剛剛好，各方面得到很多人的幫助，楊強老師給我們很正確的指引，沒有走彎路，我們三個人也是非常的努力。」
機器之心從冠軍團隊選手的背景資料發現，三位隊員履歷很不簡單。隊長麻昊博目前就讀於香港大學，是一名商學院研究生。在此之前，曾任格蘭莫爾寢具有限公司 COO，還創辦了自己的諮詢工作室。
技術擔當楊劍飛目前是新加坡南洋理工大學博士二年級學生。早在 2013 年，楊就創辦了微軟俱樂部珠海分會；2014 年，楊供職於 DJI，擔任視覺工程師；並於 2017 年 8 月於新加坡創辦室內智慧感知企業 SensinTech，目前主要合作客戶包括西門子、新加坡航空公司、世邦魏理仕、思科等大型公司。此外，他還獲得了包含美國數學建模競賽一等獎、微軟 Image Cup 亞軍在內的十餘個獎項，並發表 EI 國際會議論文 10 篇，SCI 國際期刊論文 2 篇。
被團隊稱作「妹妹」的梁馨予目前是南京大學大四在校學生，曾在德勤、麥肯錫等諮詢公司實習，目前正在申請出國繼續深造。
用豬臉識別技術降低死豬理賠成本
由於團隊的題目是豬臉識別，最開始他們的商業構想也和大多數人一樣，看到豬臉識別技術聯想到透過監測豬的行為模式跟蹤豬的健康狀況。
為了進行客觀的市場調查，團隊成員梁馨予給養豬農場打電話，假借應聘賠保員的名義詢問豬場的具體需求。在電話調查後發現，豬的活動空間很小，這一想法很難落地。而在與養豬老闆的電話交流中，團隊發現當前死豬理賠流程繁瑣，出險成本高，且存在騙保情況。
根據國務院要求，作為我國農業佈局的重點專案，2020 年前要完成對死豬無害化處理的整體體系建設。保險是推進無害化處理的唯一有效抓手，因為農戶只有對死豬進行無害化處理，才能拿到保險理賠。
當前保險業的理賠流程是，養殖戶發現死豬後向保險公司傳送理賠需求，保險公司將需求同步給無害化處理廠，並派勘察員到現場核查情況。勘察員認定情況無誤後，無害化處理廠回收員到達現場回收死豬。
由於我國農戶非常分散，且中小養殖戶居多。因而在保險理賠的成本結構中，除理賠成本之外，出險成本佔比很高，達到 30%-40%。以國家第一批重點無害化處理試點基地高州市為例，當地平均每頭豬的出險成本高達 6 元，佔保費收益的 30%。
儘管近幾年在生豬養殖保險行業，整體保單額度在不斷提高，整個行業卻在虧損。2016 年，在國家補貼 80% 的基礎上，中國農業保險依然累計虧損 16 億。
過高的出險成本，不利於保險的推動，更不利於國家無害化處理目標的達成。
因此，團隊鎖定保險行業，希望利用機器學習和深度學習，透過豬臉識別技術簡化出險流程、降低理賠成本。具體說來，團隊利用豬臉識別技術，把傳統的需要人力線下走訪識別死豬的出險理賠方式轉移到線上，取代保險勘察員上門核查的操作步驟。養殖戶將死豬照片上傳給保險公司和無害化處理中心，保險公司的勘察員只需坐在辦公室就能進行核查。不僅節約成本，還能夠縮短理賠時間。
商業模式層面，團隊計劃分為三個階段。第一階段，以技術服務商的身份打入生豬養殖系統，以低於出險成本的價格向保險公司推薦豬臉識別技術。當拿到養殖戶的資料，資料量有一定積累的時候，進入第二階段——聯合保險公司和無害化處理中心搭建豬聯網系統，成為賣豬肉的垂直電商。第三階段，在積累足夠多的徵信資料之後，可以選擇做農村消費金融。
「以非常保守的資料估計，第一階段鑑定費可以每年拿到 2000 多萬的收入；第二階段做垂直電商，平臺收入可以達到 5.6 億；第三階段做消費金融，單考慮放貸可以到 10 億的規模。」隊長評估這三個階段的市場規模時說。
隊長：楊強最愛問「有資料嗎？」
對於該團隊的商業計劃，導師楊強表示，豬臉識別賦能於農家金融保險是人工智慧賦能金融保險的一個具體體現。
「我跟他們交流的過程中，發現他們一開始就把目標聚焦在死豬的無害化處理。我給他們提的問題是你們知道無害處理到底市場有多大嗎？在裡面有多大的空間可以施展？他們做了深入的調查，發現果然有很大的空間。」楊強說。
隊長透露，決賽剛開始的時候，團隊對於比賽所要演示的商業模式還沒有很成熟的想法，初次與楊強導師溝通時只說了一些觀點。
楊強提出了一些質疑，例如「這個想法到底能不能賺錢。」當時團隊沒有直接的資料，經過一夜的資料驗證，第二天團隊與楊強溝通時，導師依舊沒有被說服：「你首先要自己說服自己。」
楊強認為，商業思考不能侷限在短期內的經濟效益，而是要考慮長遠的發展模式。團隊按照導師的建議對路演商業計劃進行了修改，最終拿出了獲得導師及評委認可的商業方案。
「楊強老師是很直接的人，他問得最多的就是『有資料嗎？』比如市場空間有多大，他都要求我們拿出資料來。」獲獎後，團隊向機器之心談到，導師楊強在決賽過程中給了團隊很大的幫助。
實際上，楊強除了在商業模式給予很多幫助之外，作為遷移學習的學術帶頭人，對團隊的技術細節也十分看好。
出於諸多方面的考慮，例如生豬平時是睜著眼睛，死豬是閉著眼睛，團隊使用了遷移學習技術。技術擔當楊劍飛介紹道，團隊的模型只需一張訓練照片就能對豬臉進行對比，且不需要重複建模，具有耗時短、資源需求小的特點，且精度可達 99.8%。
這不僅得到了楊強的認可，評委創世夥伴資本創始主管合夥人周煒也對團隊的技術讚賞有加。周煒表示，「有一個史丹佛出來的公司，應該馬上可以用到你們的技術。」但對於具體公司資訊，他並未過多透露。
最後，在總結本次大賽時，陳生強表示，比賽還會持續。「我們希望這個活動能夠持續地辦下去，今年是第一屆，明年是第二屆。我們會總結今年的不足，在明年提供更好的場景、題目、資料去滿足整個比賽的需要。」陳生強說。