不帶錢不帶卡，只帶手機出門就能暢行無阻，這已是生活的常態。益普索釋出的《2019第一季度第三方移動支付使用者研究》報告顯示，移動支付在手機網民中的滲透率高達95.1%，截至今年1月，支付寶全球使用者數已經突破10億。你或許每天都會開啟支付寶，付款購物、領取權益、享受服務……但你或許不知道的是，在這個方便、快捷、智慧化的APP背後，有一群年輕的技術人，用智慧和創新讓它每天都變得更“聰明”一點。

 

2014年，第一屆天池大資料競賽落下帷幕，一支做個性化推薦專案的團隊從7000多支參賽隊伍中脫穎而出，摘得桂冠，並一舉獲得高達100萬元的獎金。

馬健就是這個冠軍團隊的一員，當年他還在攻讀碩士。這個參賽專案不僅幫他贏得了大獎，也奠定了他日後的職業方向。兩年之後的2016年，他闖過六輪面試，拿到了“阿里星”的Offer，進入支付寶人工智慧部，主攻業務演算法。

“阿里星”計劃起源於2011年，旨在吸引最年輕最頂級的技術人才加入，選拔標準嚴苛，每年通過者不過寥寥數人。但在支付寶的業務演算法技術部中，馬健遇到了好幾位“阿里星”：同校同實驗室的師弟王盛，同年入職的江少華，連江少華所帶的兩位實習生，也都先後成為了“阿里星”。

這些萬里挑一的年輕技術人不約而同地聚集在了這裡。“想做大事，想做能夠影響更多人的事。”馬健這樣描述自己初出校門時的夢想。

作為夢想的舞臺，支付寶無疑是足夠大的。截至今年1月，支付寶全球使用者數已經突破10億，這意味著支付寶的技術人敲下的每一行程式碼，所影響的都是數以億計的使用者。從另一個側面來說，在每一個使用者習以為常的掃碼付款、領取紅包、使用小程式服務等便捷操作背後，也是成千上萬的優秀技術人共同築起的智慧平臺作為支撐。

 

端智慧：支付寶上綁了很多卡，但唯獨不能“卡”

2017年，王盛在南京大學讀完人工智慧方向的碩士，加入了支付寶。

那正是支付寶的服務快速豐富的時期，除了掃碼付款之外，生活繳費、社會服務、理財保險、吃喝玩樂……越來越多的服務都可以在支付寶APP中一站式獲取。但服務多了，載入時就難免發生“堵車”，“卡”，成了使用者體驗的瓶頸。

王盛所在的團隊面對的一大挑戰，就是找出讓支付寶在提供海量服務的同時還能 “不卡” 的方法。

支付寶演算法專家 王盛

如果要對每一個服務的載入都進行優化，價效比很堪憂，於是團隊改變了思路：使用者每次開啟支付寶APP時，一般只會用到數量很有限的服務，如果可以只載入要用的服務，用不到的就不載入，就能極大地提升使用的流暢度。

然而問題來了：如何預先知道使用者可能要用哪些服務？

“猜”使用者的心思，這就是人工智慧和機器學習的長項了。

支付寶業務演算法團隊訓練了一個“智慧預載入”的模型，當你開啟支付寶，這個模型就開始預測你更可能使用什麼服務，並依此決策是否載入某些模組。“這項技術的關鍵難點，就在於如何既減少載入量，又能保證更多的人準確獲得所需的服務。”王盛說。

這不僅需要精深的技術，還需要對業務的深刻理解。比如，預載入開始的時間點並不是越早越好，很多時候使用者開啟支付寶APP只是為了掃碼付款，如果此時開始預載入，就會影響掃碼的響應速度。因此，預載入程式在使用者開啟APP一段時間之後才開始執行。

有了智慧預載入之後，支付寶模組載入量和卡頓率都減少了20%以上，服務準確率卻得到了進一步的提升。同樣的思路也被用在推送免打擾功能上，“用模型優化計算之後，推送的總量和對使用者的打擾都減少了，但點選量沒降。”王盛表示，這說明模型計算能比運營規則更精準地命中使用者的需求。

 

尤拉流控：告別“拍腦袋”，演算法幫忙做決策

每到支付寶大促活動時，使用者領權益領得很高興，運營同學卻很緊張。因為支付寶提供的權益種類豐富，數量各不相同，要以什麼樣的節奏發放權益，如何才能儘可能地讓更多使用者受益，這是個高深的技術活兒。

以前，節奏的把控全靠運營同學的經驗和判斷。一到大促，運營必須時刻緊盯資料，連廁所都不敢去。即使如此，靠“拍腦袋”做出的決策顆粒度仍然較粗，資源分配的曲線波動頻繁。

“這種線上資源分配，可以在演算法上轉化成一個線性規劃的問題，再使用數學工具來做優化。”支付寶演算法專家馬健說。

支付寶演算法專家 馬健

深入理解業務的特性、將之抽象成數學問題去解決，充滿挑戰但富有樂趣。他所在的團隊，針對線上資源分配問題，花了半年多的時間開發了一套演算法，涉及複雜的數學原理，團隊用著名數學家尤拉的名字為它命名，叫做“尤拉流控”。

“尤拉流控”技術架構

2019新春五福刮刮卡上線時，這一演算法代替運營控制權益發放的節奏，精度細緻到秒，整個過程平穩絲滑，使用者幾乎不會感知到權益池的波動。在模組化和元件化之後，今後各種涉及線上資源分配的營銷業務都可以直接呼叫這個演算法元件。

此外馬健還設計了一套演算法，這種演算法能自動學習很複雜的特徵組合，不僅是特徵的簡單組合疊加，還可以在高VC維，進行特徵之間各種複雜運算元的高階組合，整個過程不依賴於梯度。“而且它能生成複雜的公式，這公式本身可能就描述了一定的業務含義，能讓業務同學獲得新的靈感，從而對業務邏輯進行優化。”馬健說。

 

智慧文案：讓人工智慧為你做創意

相比於馬健和王盛，江少華的工作看上去更“詩意”一些，他主要做的是打造一個螞蟻的首席AI文案創作官，利用人工智慧來寫文案。

“不止一位運營同學跟我說，想文案想到髮際線後退。”江少華說，說起文案，每位運營可能都有一段血淚史。他們迫切地需要一種技術來幫他們擴充思路，並且為投放決策作出參考。“支付寶小二、金融、財富號、線下商家等，都對智慧文案有需求。”

支付寶高階演算法專家 江少華

然而中文是一種博大精深的語言，措辭的些微變化就能帶來天差地別的效果，外國人學習起來都不輕鬆，AI能學會嗎，效果會好嗎？

在正式接手智慧文案專案之前，江少華用了兩年的時間做技術沉澱，第一年支援財富線做資訊feeds流推薦，第二年潛心研究NLP的技術創新，第三年一開始，就經歷了幾場大促：人傳人紅包，15天到店瓜分15億紅包，團隊一邊為運營提供支援，一邊將這些大促活動作為練兵場，積累下的經驗都沉澱成了平臺能力。

到了2018年底，新的挑戰來了：2019新春五福刮刮卡專案找上了他們，和之前發紅包的活動不同，五福刮刮卡涵蓋了多種權益，現金、優惠券、會員卡……而且廣泛覆蓋電商、餐飲、文娛等各條業務線，需要根據業務的不同特性生成不同的文案，對於一直主要在“學”金融業務的智慧文案平臺來說，這個任務有點“超綱”，同時對生成模型的通用性提出了很大挑戰。 

“10月接到任務，新年就要上線，總共只有不到三個月時間。”江少華回憶起當時的情形，業務演算法團隊聯合AI團隊一起做能力升級，花了一個多月，在文案生成模型方面取得了很大的進展。最終效果而言，點選率提升15%，核銷率提升20多個點。

智慧文案應用在“新春五福”

“技術要賦能業務，最重要還是給業務帶來改變、帶來效果。”江少華說，起先運營同學多少有些顧慮，會不會過多佔用系統效能？實際效果怎麼樣？但在看到效果之後，“大家就其樂融融了。”

幾經實戰大考，現在智慧文案平臺的生成能力已經可以覆蓋到幾乎所有的類別：旅遊出行、保險、娛樂、餐飲等等。各業務線的運營可以“自助”地在平臺上生成文案，無需技術同學專門除錯配置。更神奇的是，這個平臺不僅會寫文案，還能寫出不同的風格，同一語義可以生成五條不同風格的文案，任君選擇。目前它正在“學”做影象創意，一鍵生成圖文並茂的未來已經不遠了。

 

人工智慧：一種理解世界的視角

 “網際網路的各項技術發展一直很快，而其中，機器學習是跑得最快的。”馬健說。之所以快，是因為有效，在推薦、搜尋、營銷等場景下，機器學習都帶來了相當大的飛躍，五年前難以想象的刷臉支付，也在機器視覺技術一日千里的飛速發展之下變成了現實。

實際需求不斷出現，技術的發展不斷提供解決方案，但解決業務需求和提升業務指標，絕不僅是技術唯一的任務。“演算法的目標不僅是完成業務的指標需求，而且能從更高更深的層面理解業務特性，發現一些非平凡的模式和資訊，對業務設計以及決策產生正向的、重要的影響。”馬健說，這才是技術的深層價值。

“技術人不能僅盯著眼前的問題，要有更高的視角和更廣的視野。”三位“阿里星”不約而同地提到這一觀點，“人工智慧不僅是解決問題和優化服務的工具，更是創新的源泉，許多當下無法想象的能力，都會經由它們來創造。它們蘊藏著面向未來的無限可能。”