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深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊

人工智能(AI)经以雷霆万钧之势从学术界潜入产业界的每一个角落,AI 已经不是科技公司创新创业的专属武器,因其价值之大,也成为了传统行业变革求新、提高效益的利器。AI 掘金志致力于传统行业 AI 应用的解读,帮助从业人士寻找最有价值的模式与落地路径,记录 AI 浪潮之巅的时代变迁。

未来,我们还将举办相关培训训练营,以及行业首创的 “首席数据官峰会”,搭建起数据科学家与首席数据官之间的桥梁。

AI 掘金志本周关键词:精细营销、未来医疗、智能金融

智能金融在智能投顾领域,国内传统金融机构是怎样开疆拓土的?

雷锋网消息,智能投顾正处于是垂髫之年,行业和产品还在成长期,不过诸多机构、个人都对其寄予厚望。花旗集团预计在未来十年时间里,智能投顾平台资产管理总额将达 5 万亿美元,呈现出指数级增长势头。据 HCR 慧辰资讯预测,2020 年中国智能投顾资产规模将超 5 万亿,按 0.2% 管理费计算,行业整体收入规模约在 104 亿。

有业内人士称现在是金融与科技的第三次大碰撞阶段,在借人工智能这次东风上,Fintech 公司似乎比传统金融机构借势得更及时。在智能投顾领域也是如此,盘点起智投平台,互金、智能金融服务公司十占八席,但事实上,不少传统金融机构也已经坐上席位。这一次,雷锋网着重描述传统金融机构的智能投顾版图,并简析产品差异。详情请戳 “阅读原文”。


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深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊(图1)

去年还说坚决不设直销银行的招商银行,今为何迅速转舵?

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2 月 17 日晚间,招商银行公告称,招商银行拟出资 20 亿元人民币,全资发起设立独立法人直销银行,初始注册资本拟定为 20 亿元人民币,招商银行持股比例 100%。在适当时机,根据业务发展的需要并在监管批准的前提下,可转让不超过 30% 的股权,以引进战略投资者。

招商银行说这是对 “未来银行” 的探索。所谓直销银行,是几乎不设立实体业务网点,而是通过网上银行、电话银行、ATM、电子邮件、移动终端等远程手段来与终端客户直接进行业务往来。

根据麦肯锡 2016 年 12 月发布的报告《中国银行业的明天在哪里》,2014 年,全球银行业的净资产收益率(ROE)延续了 2008 年金融危机后缓慢回升的态势,稳定在 9.5%。但是,过去一年股东回报率的回升却无法掩盖整个行业毛利下滑的现实。2013—2014 年,包含银行利差和手续费利润率的毛利水平拖累 ROE 达 185 个基点,银行不得不通过大幅度削减成本(贡献 169 个基点)来保持 ROE 的稳定。

所以这次拟设立直销银行的公告中,招商银行表示,设立独立法人直销银行是该公司把握创新驱动发展趋势、积极探索普惠金融和未来银行形态的重要举措,可有效降低银行运营成本,对现有业务模式和客群进行差异化补充,并可通过风险隔离将创新风险限制在可控范围。设立独立法人直销银行符合监管政策导向,符合国内外银行业创新发展趋势,也符合本公司自身业务发展水平。

事实上,招行设立直销银行的背后,是其对直销银行的基础技术——AI 的全面探索的成果,包括人脸识别、大数据挖掘、深度学习等等。

王维嘉:深藏在硅谷人工智能产业背后的机遇与陷阱

信中利美国创投创始管理合伙人王维嘉,本文是王维嘉博士做客 2 月 17 日江湖沙龙的分享,谈及他对 AI 在传统行业中的应用发展的看法,本文由雷锋网整理编辑。

王博士,怎么看一个应用公司的竞争优势呢?核心就是他能不能垄断行业的数据。如果不能垄断数据,这公司是没有技术的,绝大部分应用公司是没有自己的核心技术。

无愧最强双非:牛津大学5连录 西北大学三连录  港大BA8连录 科大经济6连击 国立李光耀+巴黎政治双硕士

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秒杀普通211的两所最强双非之一:你猜是哪家?

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比如说美国有一个 VKP 我一天上四五次,每个月要定期捐款,中国有几个百科做得非常烂,原因是没有社区贡献的文化,美国这个社会是从一个小镇五月花,联邦 13 州从底到上建立起来的,有一大批自己出钱处理搞公益的人,整个社会是这样的风气,开源这件事情一定要有这样的文化。

中国大部分人说,我又不赚钱,给别人写了别人用,对我有什么好?这个问题的出现,导致于这次人工智能的开源框架一定是美国领导。

值得注意的是,未来这些开源框架就像今天的安卓一样,会在上面长出很厚的生态系统,会做出各种各样的库,所以说最后你已经没法和它匹敌了。

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今天开源这件事仍然是一个在竞争,各个大公司为什么要开元呢,都想把所有开发的资源聚集在自己的生态上面。

【我们名校人】第1期:如何携手好中介 成就深大两人三枚牛津录取?

现在的情况仍然是 Google,Google 上面的开发人员加起来是其他所有人加起来的 10 倍——其他所有人是 Facebook 这几家公司。其实就在这几家竞争。开源领域除了这几家公司以外,百度也出了这样一个东西,每个大学都有一些开源的东西。

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未来医疗 

IBM 一口气公布了 2 项合作,这是 Watson 将塑造的未来医疗吗?

2 月 24 日凌晨,IBM 中国官方微信告诉大家它将要做两件事:

与 CNYCC 合作

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与 Atrius Health 合作

据雷锋网所知,这两家机构均为非盈利医疗机构,是提供价值型医疗服务的行动者。

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回顾深大数理金融班申请故事上篇:深大数理金融班:守得云开见月明(上)
深大数理金融班:守得云开见月明(中)

深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊(图2)

在看过这几年来深大数理金融班的申请故事后,许多数金班的前辈们也有话说哦!一起来听听他们都有什么寄语给师弟师妹们吧~

人口健康平台:提供患者信息全景图

与 CNYCC(Central New York Care Collaborative,护理协作纽约中心)的这次合作将创建一个认知人口健康平台,用于连接纽约州中部 6 县的 2,000 多家医疗和社区服务提供商。

该认知人口健康平台上集成了 IBM 的多项看家本领。

IBM Watson Health 集成 CNYCC 的人口健康管理 (PHM) 系统中的多种数据:治疗场景 - 初诊治疗、急性后期护理、行为健康、社区和急性护理 - 以及超过 75 个电子健康记录系统、健康信息交流平台以及其他数据来源,聚合多样化数据,形成对患者病况的整体把握,包含临床病例、社会决定因素和行为健康。

Watson Care Manager 结合护理管理最佳实践与执行工作流,使护理工作者有能力创建个性化护理计划,兼顾各种健康相关因素,并让个人联合参与提高健康水平。

 WatsonHealth Cloud 中大量的健康数据,帮助临床医生找出类似患者的潜在风险因素。

并且,该人口健康平台将提供患者互动功能,打通从患者发现病情到医患互动、再到开展治疗的完整医疗流程。

互动护理系统:摆出临床证据,医患一起决策

雷锋网了解到,AtriusHealth 为 675000 多位成人和儿科患者提供了一个互动护理系统,以提供患者高质量、以患者为中心、协同式的护理。

据 Health Affairs 之前发表的文章,共同决策(即医生及其患者根据临床证据一起做出医疗决策)对患者、临床医生和医疗保健体系均益处多,例如提高患者对疾病的认知、缓解治疗过程中的焦虑、减少无根据的护理和成本浪费等。

深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊(图3)深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊(图4)
姜HL 数理金融班 17FALL

香港中文大学 金融

【总体】

多了解一下优秀学长学姐的发展轨迹,哪一步在做什么,实习做了什么类型的,硕士读了哪个program的,工作机会是怎么找到的(实习留用还是校园招聘),然后有针对性地去做这些事情。比如,有的工作(行研)一般都是实习留用的,如果想做这方面的就不要浪费时间在秋招上,身边挺多朋友迷信校招然后投入大量时间最后回报不好的。

【选课】

其实如果不是下定了决心做量化和统计类编程工作的话,计算机和数学的课对未来工作帮助其实不多。因为一般来说工作都是hardcore的编程,或者不编程,稍微会一点点但是又不精通的话,是用处不大的。

尽管存在诸多好处,许多医生仍然表明很难将共同决策融合到他们与患者的直接互动中。这种设想的难点在于:将临床证据清晰明确地摆在医生与患者面前。

【就业】

可以根据自己的背景(实习经历、学历)出发,结合学长学姐的就业情况,给自己先找准一个定位。定位有时候比努力疯狂海投更重要。

【专业方向】

有一种解决方案可以解决这个问题:总结出影响患者健康状况的关键点(关键词),整合相似的患者人群,描述这些人在不同治疗选择下的转归结果。

如果想清楚以后要往统计编程量化的方向走,就一定要读比较大量学习计算机编程的专业(比如港大统计这样的);如果想定了以后不做编程的工作,就读金融。这两条路一定要想好,不然可能花很多时间学了一项技能,最后工作却又用不上全都白费了。

深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊(图5)深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊(图4)
刘ZY 数理金融班 18FALL

香港大学 金融

香港大学 会计(41850港币奖学金)

这个工作 Watson 可以胜任,其有能力处理医患互动过程中生成的海量数字化信息。

不放过任何蛛丝马迹,IBM Watson 将利用医学影像诊断心脏病

要治疗心脏疾病,就必须有一个精准的诊断,但对医生来说,长期坐在那里听听诊器或看心电图又有些不切实际,因此有时他们会漏掉一些不起眼的小问题,而这些小问题可能是治疗心脏疾病最棒的突破口。

IBM 认为它们能通过人工智能帮医生解决这个小烦恼。对,你没猜错,它们旗下著名的 Watson 又掌握新技能了。

诊断心脏疾病是 Watson 健康医学影像项目的一部分,全球参与该项目的医疗组织已达 24 家。

诊断心脏疾病对 Watson 来说是个完全不同的挑战,因为这是它首次查看复杂的医疗数据,其中包括超声波图像、X 光图像和其他不同类型的医学影像。Watson 将首次坐上主治医生之位,判断到底那个病人患有主动脉瓣狭窄,此类病人术后依然需要随访护理。

即使忽略它在癌症研究上的贡献,这也不是 Watson 首次涉足医疗行业了。这个明星 AI 平台此前不但发现了与渐冻人症(ALS)有关的基因,还在研发新药上颇有建树。当然,Watson 在成长为大医生的路上并非一帆风顺,最近它在 MD 安德森癌症中心参与研究时就犯了处置失当的错误。

对心脏病专家来说,主动脉狭窄是最难诊断的病症,但该病症会阻碍血液流动,对病人来说是最为致命的。

在某些情况下,医学影像非常具有 “欺骗性”,稍不注意,医生的判断可能就会被干扰,而 Watson 的 “慧眼” 并不会,它会成为一个精确的翻译器,将医学影像中展现的问题清楚准确的列举出来。

香港科技大学 经济

Sentara Healthcare 的心脏病专家 Jaime Murillo 表示:“借助 Watson,我们希望能将诊视过程标准化,这样就能提高诊断的准确率,而病人是最大的受益者。”

Watson 影像部门副主席 Anne Le Grand 称,临床影像检查是 IBM 首次提供认知影像,此前它们钻研该技术已经超过 10 年时间。

香港中文大学 金融

“我们所做的主要工作就是对医疗数据的回顾性分析,IBM 能帮助临床医生回到过去,找到那些曾让医生感到遗憾的典型病例。”Le Grand 说道。

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【方向的选择】

Watson 将大量阅读心脏病专家的医疗报告,通过与其数据库中数据的对比,对病人的心脏影像进行分析。在一项初步研究中,IBM 对这项技术进行过测试,虽然它们拒绝透露详细数据,但它们认为 Watson 的加入确实让心脏疾病诊断有了巨大的飞跃。

除了判断到底哪些病人需要随访护理,Watson 还会对患者群体进行集体扫描,找到那些同样需要接受随访护理的人群(这些病人的医学影像可能并未经过 Watson 的筛查)。随后,通过 AI 的分析,Watson 会为病人提供预见性护理,将病人面临的风险降到最低。

第一点是解决信息不对称,我觉得对我帮助最大的一个方式就是和师兄师姐等前辈们的交流。因为他们作为过来人,对专业领域认识和各个方向的见识大概率是更多的,像我对金融业不同领域的初步认识和读研想法的萌发都是受到师兄师姐以及老师们的启发。现在回头来看,真的是很感激他们。另外一种方式就是靠自己去寻找很多信息,现在获取信息太容易,***、论坛、知乎这些地方基本都有,平日里有事没事多关注多积累,慢慢的就会形成自己的潜意识。

第二点是认识自己。这个话题很虚,但是其实差不多大二的时候基本上都能有个判断。我举个例子,相信很多数金班的小伙伴和我一样入学后选择这个专业是觉得它很好,不论是学习资源还是就业前景。但是我在大一学习了一些专业知识和了解这个行业的领域之后慢慢发现也许这个方向并不是那么的适合我,于是开始思考其他的方向。而像我有一个直系师弟,在学习的过程中就发现自己很喜欢统计与数据分析的方向,之后打算往这方面发展,所以早早规划并跟名校工坊的老师联系,现在进度也是比较顺利。我觉得就很好,认识到了自己的兴趣和能力之后做起准备来真的会高效很高,起码少走很多弯路。

我觉得在选择了一个大方向后自己就可以有针对性地去提高了,比如:

目标:数据分析师等

要求与行动:

Le Grand 表示:“Watson 的功效是双重的,它不但能提升诊断的质量,还能保证诊断的一致性。”

未来,Watson 在医学影像上的技术积累不但能用到心脏病上,还能推广至乳腺癌、肺部、眼部和脑部疾病上。在不久的将来,IBM 计划让 Watson 涉足除主动脉狭窄外其他九种心脏疾病的诊断。

今年晚些时候,该技术将成为美国大部分保健医生的标配。

硬创公开课 | 如何用云计算模式,实现生物信息分析

1、研究生及以上学历:研究生去统计、数据科学、商业分析等方向深造;

雷锋网按:当基因检测变得越来越普及,所得数据越来越多,对数据解读的需求也由此诞生,而这就是生物信息技术的作用。本文整理自华点云技术总监于伟文在雷锋网硬创公开课上的演讲,主题为如何用云计算模式实现生物信息分析。

于伟文,高级工程师,上海华点云生物科技有限公司技术总监。是北京航空航天大学国家示范学科——“移动云计算” 专业的首批毕业生。拥有十余年 IT 领域从业经验,主要关注于临床、生物、金融等领域。作为课题负责人,曾主持过国家 “十一五” 重大专项子课题;参与多项国家自然科学基金、国家重点实验室专项信息化建设项目。在 Nature 子刊、SCI 等权威刊物上发表学术论文 10 余篇。

公开课视频如下:

2、具有良好的编程能力:熟练掌握Python等软件,熟悉SQL数据库,修读相关课程(包括自修网课);

精细营销

今日头条的引擎是怎么样工作的?

把媒体内容分发给用户,“你关心的才是头条”,对于今日头条这个产品,相信大家都不陌生。那么,你是否好奇过,今日头条是如何做到,向每个读者推送不一样的、据称是符合读者每个人不同兴趣的内容的呢?每个人产生的阅读数据,还有哪些效益呢?今日头条算数中心执行总监刘志毅在日前于深圳北京大学汇丰商学院举行的 “数据之美” 论坛上做了介绍。

首先,数据从哪里来?

虽然对于头条来讲,其用户量、用户的粘性时间已经足够大了,但是,要怎么样精细,怎么样的数据才是可信赖的,怎么样的数据是可复用的?

对于数据所产生和获取的流程,今日头条算数中心执行总监刘志毅抛出一道小问题来介绍:

现在面前有很多颗糖果,然后有两个人要把这个糖果的数量数清楚,有一个人他会加减乘除地来数,3 颗 3 颗数,5 颗 5 颗地;还有一个人就很笨,只会一颗一颗,永远一颗一颗地数,那问一下,是哪一个人能够先把这一大堆糖果数清楚啊?

3、专业基础扎实:好好学专业课、多选修相关高阶课程或创新短课、积极参加数学建模大赛(国赛、美赛等),研究生阶段努力做好几个projects;

事实上,按正常的逻辑确实应该回答 “第一个” 的,“但是在互联网公司,答案是第二个,因为虽然是一颗一颗地数,但他一秒种可以数一万个,所以他更直接更快速。” 这是机器学习发展到今天的成果,机器分发的效率一定大于人工分发。在 2016 年的年终,易观发布的第三方数据显示,如今机器分发的比例已经超过了人工分发。

分发糖果与分发内容逻辑是一样的。那么,这背后,头条具体的引擎是怎么样工作的?这时候需要把文章和用户两端的数据连接起来。

据刘志毅解释,

首先文章进入机器引擎后,头条需要机器识别它们的关键词,识别其涉及到的内容领域,用户对它们的反应,然后把结果放到一个特征向量空间中。

与此同时,用户端也发生了同样的变化。

4、相关实习经验:争取券商、基金、银行的风控与金融科技类/互联网数据分析岗的实习。

“然后我们去看这两个向量,怎么样匹配度最高,然后就推送给他。”

具体来说,这些用以匹配的数据变量可能包括几个大方面的特征:

以上是一些我的思考,希望有所启发。

首先,这个用户,他的性别兴趣,年龄地域用的手机是什么?

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【实习的相关建议】

本科期间一定要重视实习。我身边不少同学朋友都是在高年级找实习或者现在找工作时后悔本科浪费了很多实习的机会,而且这种需要时间投入的东西不好突击,行内人士也判断得出你的真实情况。现在金融和互联网行业就业市场竞争非常的激烈,岗位供求关系已经严重失衡,名校研究生一抓一大把,作为深大学子,想要在申请研究生、找实习找工作时有些竞争力,实习是个很重要的切入点。

首先,好的实习可以帮你做能力的信用背书,提升自己的综合背景与软硬实力。第二,通过实习你能真实体验到金融行业不同岗位的工作内容,来判断自己喜不喜欢这个岗位、这个岗位适合不适合自己才更有依据,有时候实习就是一个排错的过程,不喜欢可以及时止损。实习的试错成本肯定是小于今后去转行跳槽的。第三,实习就是一个积累行业人脉的机会,你的下一份实习很可能就是这一份实习时的领导帮你推荐,这个道理想必大家都明白。

家乡是哪里?关注什么东西?会点什么样的广告?

至于找实习的话,大家平时可以多关注关注一些***,比如说深大金融俱乐部、金融小伙伴、candy实习吧等等,然后就是一些论坛,像应届生bbs、荔园晨风上都有一些实习招聘信息,另外一些微信群、师兄师姐、亲朋好友都是信息来源。在深大读书的一个好处就在于深圳的实习机会很多,但是学校不多,所以找一份好实习相比北上广来说要容易不少,大家要发挥这个小优势,自己多多上心去找。

然后他目前处在什么样的环境?今天有没有下雨?用 WiFi 还是用 3G,4G,2G?

【祝福语】

最后我想说的就是现在深大越来越好了,师弟师妹越来越强了,珍惜在深大这几年的时光吧,真的过得非常快,找好方向后就做只早起鸟,提高执行力踏实前行就好,不论选择了什么方向,不后悔就是对自己本科四年的完整交代。祝愿师弟师妹们都能度过充实而快乐的深大时光,同时也祝名校工坊的各位师弟妹能够如愿拿到dream offer,前程锦绣。

这个文章本身是一分钟之内的快消息,还是几年之内看都不算失效的消息?用户的反馈对他们是什么样?

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林YC 数理金融班 18FALL

香港大学 数据科学

这个文章有什么样的关键词…… 等等

香港科技大学 经济学

这些数据将产生一个百亿级别的特征,今日头条最终根据特征判断用户的需求,把内容呈现到每一个人不同的手机屏幕上。

但是,这还不是最技术范的地方。数据部门真正做的事情是,“从刚刚所描述的这个过程中积累出来一些东西,然后让他去发挥价值,” 刘志毅说道,这才是数据挖掘的价值所在。

【关于硕士专业选择】

“这只是我所想要表达的数据维度的 1%,”

从本科的学习情况基本可以发现适合自己的方向,如果不能确定,那就去实习。在实习中,可以对不同岗位或者行业有更深的理解。如果对概率统计等数学理论感兴趣,可能你适合统计、金工、金数和BA等专业。如果对coding有兴趣,那么恭喜你,还可以选择DS或CS。对我而言,数学课程成绩还行,在实习后,对STEM也比较感兴趣。选专业时NA哥推荐HKU的DS,这个专业就业面比较广(后来硕士同学的毕业去向也验证了这一点),对口金融科技、大数据、人工智能等领域。综合考虑后,我最终选择了DS。总之,行动力是我的考虑的第一大权重。

【关于选课】

课不在多而在于精。对于有意向的硕士项目,可以了解该项目有没有先修课程要求,针对性地选修课程。如果没有符合条件的选修课可以提绩点,也可以在在线教育网站可以修读课程,然后考试获得相关证书也很有帮助(此处要感谢丫哇拧的建议)。

【关于实习】

实习算是我比较薄弱的点,勉勉强强凑够3段实习,但不算特别出彩。建议在大三开始就有意识地关注日常和暑期实习招聘,准备面试。实习期间掌握岗位的工作内容,多向同事请教他们的工作经验,及时总结记录,对于以后的面试会有帮助。  

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陈ZK 数理金融班 19FALL

牛津大学 数学与计算金融

伦敦大学学院 数据科学与机器学习

用户点击什么文章?没有点击什么文章?

新加坡国立大学 计量金融

(上海交大合办项目)

新加坡国立大学 计算机

点赞还是点踩?

新加坡国立大学 统计学

阅读速度快不快?完成多少比例?

香港大学 商业分析

对某一个话题产生了持续性的还是短暂的影响?读完之后有没有讲到什么评论?

香港科技大学 商业分析

那他用的是什么样的手机在读你的东西?是什么样的手机的什么型号?去年用这个型号,今年是不是还用这个型号?

VIP用户反馈 | 深大上牛津 大学四年助力规划 成就名校梦

【我们名校人】第1期:如何携手好中介 成就深大两人三枚牛津录取?

……

牛津?!为什么不能是我们?!讲述深大4位学子5枚牛津大学录取背后的故事

刘志毅称,“这样的信息都会作为这个用户的组合特征的一部分,然后我们去提取这一部分来把它作为数据的样本进行分析。”

毕业证已经在从英国飞来的路上了,学生生涯大体就这么结束了,真是感概。坐在阳台边上,感受着深圳初冬的清冷,捧着一杯暖暖的温开水,想着要写点什么给大学的自己,于是有了这篇文章。

很多人可能并不知道我刚进大学是一种怎样的状态,才能给大学学习积累下些许基础。简单来说,刚进大一的我,其实还在抑郁的状态,整个班上,我基本上谁也不认识,谁也不想认识,还没从高中的压抑状态中缓解过来。所幸深大的环境真的很好,文山湖很治愈、图书馆很安静、同学很有爱。我随身带着耳机,循环听着自己喜欢的歌曲,或在图书馆,或在文山湖,活成了一个人。那个时候,算是真正做到了心无旁骛,无所喜欢无所畏惧。也是这样子,才给了自己真正思考的时间和空间。真想对那个时候的自己说:你做的已经很好了。

大二的时候,已经慢慢在班级崭露头角,不过我好像并不怎么看重成绩排名,比较让我看重的是优秀成绩带来的奖学金福利hhh。大二的时候,也开始慢慢接触各种比赛,商战赛、挑战杯、数学建模……非常感谢班长大佬,拉着我走进数学建模的大门,被带飞!往后便是各种赛事接踵而来,慢慢积累经验,慢慢丰富自己。不过,回过头来,还真佩服自己搞定了这么多,以后就可以拿着这些东西,对小孩子坑蒙拐骗一整套了(奸笑脸)。有些遗憾的是,社团活动参加少了,辜负了飞盘大佬嘉哥各种活动组织各种跑,再来一次,我也是足球场上的飞盘健将,不过说到底,飞盘社申请足球场地真不容易,也不知道现在咋样了。

深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊(图12)

大三的时候,课真多!!!!!强!也是最最忙的一年,我都数不过来有多少课,都堆在一起上了,不过是好事,总比堆在大四上好。神奇的是,这一年是最忙的一年,绩点反而是最高的一年(微微得瑟,飘了)。这一年,真的做了好多事情,一个学期10门专业课,还难,然后初步做好接下去出国和保研的规划,签下了名校工坊,同时搞定了GMAT,拿下了第一个拿的出手的雅思成绩,拿到美赛一等,参加新加坡访学,还有国赛、亚太杯等,迷醉之多的一年,貌似大学巅峰了。

数据到哪里去?

大四,大学的最后一年了,整体上并没有大三那么忙,却反而比大三焦虑得多,毕竟真真实实地面对的升学的压力,恍如高三般的阴影。不过好在,经历过一次抑郁,便已经慢慢掌握了调节自己的节奏,让自己得以坚持这一趟马拉松式的长跑。大四下的时候,开始各种考场到处飞,再次去香港考雅思(背口语真的恐怖心累),然后去广州笔试面试。面试居然要我英文解释偏微分,磕磕巴巴的我,捂脸。最后最惊喜的便是,我居然真的拿到了牛津的offer!这里真的真的非常感谢NA哥团队的带飞,我当时还是在名校深圳办公室搞起的面试,强,稳的一批(曾大佬的口头禅)。

深大数理金融班:守得云开见月明(下)之学长学姐有话说传统金融机构如何征战智能投顾、IBM 在未来医疗的路上停不下来 | AI 掘金志周刊(图13)

知道了数据怎么来之后,数据要到哪里去,产生怎样的价值?这又是一场好戏了。

据雷锋网了解,今日头条曾推出了 “今日头条媒体实验室”,这个实验室的作用,相当于差异化内容创作的 “参谋”。就是说,其将通过每一篇文章的传播数据去告诉不同的内容的写作者创作者,假如想要影响某一个特定的人群,需要怎么样创作内容,并且在什么样的平台上,以什么样的方式在什么样的时间点发布是效率最大化的。

接下来的便相对放松了一些,继续准备雅思,然后准备两篇论文,然后继续坐等其他学校的各种offer。说是轻松,其实贼挣扎,写论文的过程中下载不到数据,或者数据量太大发现自己压根处理不过来,脑子要炸,最后还发现代码写了个大bug。还记得自己有次在南区,下着小雨,就走在路边,心情无比的神奇,一会焦虑一会看开,烦得要死,干嘛要这么烦呢,所以烦到极致我就全都抛之脑后了(像极了我大一基本完全不看微信,啥都不管),做的怎样就是怎样,该咋写咋写,该咋整咋整。我本来就是一个不喜欢折腾的人,好像不小心折腾了老大一圈,回过头一看,我去,这是我吗,真难以置信,哈哈哈哈,结果太棒了!!!最后,总结一句话,折腾都是会心累的,有付出就想得到回报,所以自然就容易患得患失,真不可避免。最后保持平静心态很重要,马拉松长跑最重要的就是节奏,保持心态,睡个好觉。说的简单,做得难,不过,能够抱着一种“蒙”的心态有规划的去做事情,把自己当小孩,蒙一蒙自己(奸笑),挺不错。

刘志毅举了这样一个例子:以美国总统选举为例,在中国希拉里一直热度是领先,但是跟美国人投票不一样。最后希拉里败选,但是她败选之后,在头条平台上面的热度也降得非常快,这个可能跟中国人对美国时政事件的关心规律有关系,那么,媒体则会依据这个来进行内容创作。

后来大学生活结束,飞往英国牛津。世界仿佛刚刚展开,在行走于阅读间,我们不过在学着成长(此句盗用唐同学)。还有一句木心先生说的,是啥来着——“不知原谅什么,诚觉世事皆可原谅“。

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另外一个是,数据也许可以呈现出人类作者意想不到的角度:在今日头条与南方周末的合作中,大家都关心学区房房价的问题,但数据显示——在这些事实之外,跟学区房同时出现的概率最高的词中间,“离婚” 排在前 3 位。

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申请最重要的事情,就是听从自己的内心,找到自己愿意努力并在未来为之奋斗的方向。对金融经济感兴趣的,多找相关实习,并提升数学方面的背景;对数学或者计算机感兴趣的,可以积极参加竞赛,并确保本科以优异的成绩修完所有的核心专业课,有条件的还可以找老师参与项目或者参与论文的撰写。如果从就业角度看,有条件的同学可以去申请数据或者计算机相关的专业。金融行业竞争很激烈,以我的亲身经历

这就是计算机辅助报道的一种方式,也是大数据、AI 带给传统行业的变革。

AI 带给商业市场更多机会

除了反哺媒体创作,阅读数据还有哪些想象力呢?

透视市场潜力

雷锋网此前报道,在一些数据密集型的产业,都成为了 AI 产业应用孵化的首选之地。接下来看了 OPPO 和 vivo 的案例,你就不会奇怪了。

众所周知,去年,手机市场一个关注度颇高的话题是:大家发现主流手机品牌不那么景气了,包括苹果,但是有两家厂商非常受关注——OPPO 和 Vivo。

“OPPO 跟 Vivo 做了一件很有意思的事情,他们在 345 线城市的用户很多,但是他们请了很多跟一二线城市的口味更匹配的代言人来作为宣传他们品牌的代言人。这是他们根据通过阅读数据产生的决定。他们充分把握住了 345 线城市对于手机的需求。”

雷锋网了解到,根据头条阅读的数据发现,345 线城市对于手机的具体参数、性价比方面表现得不那么敏感,但对于手机的体验的介绍,却是阅读量远高于一二线城市的。“所以当 OPPO 没有把大部分的推广和宣传经费放到线下的渠道去影响 345 线城市的时候,他后面的成功,也是在阅读数据上能够发现的奇妙的地方。”

总的来说,刘志毅表示,AI 之所以影响人类各行各业,是因为,“阅读其实是一种人们对于自我归类的一种方式,所以头条上面阅读数据其实是人在不同的组别中间自我归类的一些信息,这些规律的信息产生了我刚才所说到的所有的价值。”

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