在智能金融時代浪潮下，以技術為驅動力的度小滿堅持將科技與金融相結合，致力于通過以人工智能為代表的新技術為金融行業賦能。日前，由度小滿AI-Lab團隊編寫的兩篇論文更是分別入選了ACM MM和CIKM國際頂級會議。
多模態學習?，助力度小滿提升視覺風險技術實力
ACM MM是計算機科學領域中多媒體領域的頂級國際會議，涵蓋了多個媒體領域的前沿研究與進展，包括圖像，文字，音頻，傳感器等，被中國計算機學會(CCF)列為A類會議。度小滿論文中具有實體對齊網格的位置增強Transformer被ACM MM錄用。
在該論文中，度小滿的科研人員提出了具有實體對齊網格的位置增強Transformer。與之前的模型相比，度小滿的科研人員在不需要復雜規則的情況下，顯式地引入了目標檢測和OCR識別的視覺實體的連續相對位置信息。同時度小滿的科研人員根據物體與OCR實體映射關系，用直觀的實體對齊網格代替復雜的圖形結構。在該網格中，不同位置的離散實體和圖像的區塊信息可以充分交互。
該模型能夠整合目標檢測、OCR以及基于Transformer的文本表示等多種方法的優勢，增強算法對于圖像中場景信息的理解，更精準的融合圖像與文本多模態的信息，進一步助力證件識別、人臉與活體檢測等業務場景，提升度小滿在視覺風控方面的技術能力。
預訓練模型，可廣泛運用于獲客、信貸等業務場景
CIKM是由ACM主辦的信息檢索和數據挖掘等領域的國際頂級會議，由國際計算機學會ACM SIGIR分會主辦。CIKM成功匯聚了一批相關領域的優秀研究人員，交流信息與知識管理研究、數據和知識庫等方面的最新發展，在相關領域享有非常高的學術聲譽。度小滿論文中基于BERT的動態多粒度排序模型被CIKM錄用。
據悉，該模型有效地提升了長文本理解與排序任務的性能，特別是其中所用到的預訓練語言模型已經成為度小滿在自然語言處理方面的基礎架構，在獲客、信貸等業務場景被廣泛地使用，為業務模型提供了更加豐富的文本表示和精準的文本特征，在保障業務穩健發展中起到了十分重要的作用。
度小滿在科技創新上取得的研究成果無疑是值得肯定的，而這也是所有金融科技企業應有的發展態度。對于金融服務行業而言，提高創新技術在金融領域的整合運用，不僅可以創新和優化金融服務模式，更將帶給用戶更便捷、更可靠的服務。
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