仅一家中国公司，循环智能联合创始人在人工智能顶会NeurIPS 2019做Oral演讲

2019-12-13
公司动态

循环智能联合创始人、AI和产品负责人杨植麟在演讲中
Video：https://slideslive.com/38921795/track-2-session-6

加拿大温哥华，人工智能领域的顶级会议 NeurIPS 2019 正在进行。从所有 36 组 Oral 演讲者所在的机构统计来看，以 Google、微软、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、MIT等为代表的美国公司和大学仍然遥遥领先，循环智能（Recurrent AI）是其中唯一一家来自中国的机构。

当地时间 2019 年 12 月 12 日下午，循环智能联合创始人、AI和产品负责人杨植麟博士上台做了 Oral 报告，介绍自然语言处理领域的前沿算法模型 XLNet 的最新进展，并宣布 XLNet-2 即将到来。

据了解，NeurIPS 2019 大会共接收了 1428 篇论文，其中获得 5 分钟短演讲（Spotlight）机会的论文共 164 篇，占投稿论文的 2.4%；获得 15 分钟长演讲（Oral）机会的论文共 36 篇，占投稿论文的 0.5%。

据媒体统计，从被 NeurIPS 2019 大会接收论文的作者所在机构来看，国内工业界中，腾讯和阿里巴巴参与了超过 10 篇论文，百度、华为、京东、商汤、字体跳动、滴滴、旷视参与了 2 篇或以上论文。循环智能联合创始人、AI 和产品负责人杨植麟同样也有 2 篇作为第一作者的论文入选，其中 XLNet 论文获得 15 分钟 Oral 报告的机会。

当地时间 12 月 11 日晚间，杨植麟博士还出席了将门创投主办的《NeurIPS 2019 群星闪耀精英之夜》，并发表讲话，希望吸引更多 AI 研究人才加盟循环智能。

唤醒对话数据的价值

发挥数据的价值，已成为几乎所有企业都认同的发展理念。企业相信他们与客户之间交互产生的沟通对话数据是有价值的，只是缺乏利用这些数据产生业务价值的最佳实践。

很多企业出于应对监管和法律风险的原因，存储了大量销售与客户、客服与客户沟通的录音、文本记录。目前，这部分数据所发挥的主要作用是服务质量检测和客户心声分析，即从对话数据中找到对企业有用的信息，或者是业务员所说内容的违规之处或者是客户所表达内容中隐含的潜在产品需求。

但是，在循环智能看来，对话数据还有另一层面的价值，或许是意义更大的价值——通过学习过往的对话数据与成单结果之间的关系，来预测线索的成单概率或者进行自动化产品推荐。

当企业面对大量公海或私海的未转化线索时，通过线索成单预测结果进行排序，帮助销售摆脱传统的随机拨打方式，把精力集中到高意向的客户身上，提升 2~3 倍线索转化率。

循环智能基于原创的 XLNet 模型、Transformer-XL 模型等自然语言处理底层技术，打造了领先的 AI 技术矩阵，可以针对不同行业的具体需求，实现不同的对话数据应用场景落地。

目前，循环智能已经面向银行保险、教育等领域的几家合作伙伴提供了基于对话数据的线索成单预测解决方案，行业应用方向包括：

保险：实现客户分群，帮助实现精准拓客、加保、续保
银行：理财、分期、个贷的交叉营销，以及风险评估
教育：线索评分，筛选未转化系统中的高意向线索再次触达

过去，对话数据的价值一直被忽视、被低估；现在，不仅有了更为先进的自然语言处理技术，而且正在形成不同领域的最佳行业实践和实际效果。那些富有远见的企业，已经开始重视对话数据的价值了。