原標題：朱明傑：“降維”使用搜索技術，爲金融用戶畫像 |“35 歲以下科技創新 35 人”中國榜單專欄

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自 1999 年起，《麻省理工科技評論》每年都會推出“35歲以下創新35人”（Innovators Under 35）榜單，旨在於全球範圍內評選出被認爲最有才華、最具創新精神，以及最有可能改變世界的 35 位年輕技術創新者或企業家，共分爲發明家、創業家、遠見者、人文關懷者及先鋒者五類。

2017 年，該全球權威榜單正式推出中國區評選，並已公佈並首屆評選結果。現在，《麻省理工科技評論》正式開設“35歲以下創新35人”中國榜單專欄，以人物報道的形式幫助中文讀者瞭解這些來自中國的新生代科技力量。

朱明傑·遠見者

“降維”使用搜索技術，爲金融用戶畫像

獲獎年份：2017年

年齡：34 歲

職位：氪信創始人兼 CEO

獲獎事由：結合高維數據處理和機器學習技術，融合大型金融場景打磨形成的強大知識系統和經驗，提出場景化風控解決方案和產品體系，以超越人工定義的深度及廣度對數據進行價值挖掘。

“風控”是銀行等金融機構的命門，在中國蓬勃崛起的信貸市場，傳統的人工風控審覈方式不僅效率低，而且可以參考的信息維度有限，朱明傑也許是將AI在金融行業落地的風控第一人，將頂尖的數據挖掘能力從互聯網領域遷移到金融行業。

考入學霸雲集的中國科學技術大學少年班，似乎只是學生時代的朱明傑永遠處在金字塔尖慣性的延續——從小學到高中永遠第一名，屢屢斬獲物理、數學競賽獎項，最終高考“考砸”也沒跌出省前五名的範疇。

中科大少年班是中國科學界的傳奇，從1978年開始招收早慧少年，出現過大量行業領袖，除了科學家，互聯網領域的代表還有百度總裁張亞勤、百度聯合創始人馬東敏等。

真正進入計算機這個行業，是2004年朱明傑大學畢業，進入另一個高手雲集的團體，走出無數頂尖華人計算機科學家的微軟亞洲研究院（MSRA）。

作爲少年班系唯一的入選者，他成爲微軟亞洲研究院和科大第一屆聯合培養的計算機博士，開始“一邊寫代碼一邊發論文”。在微軟研究院的幾年，正好見證和參與了信息時代兩大巨頭AI對決的戰役。

當時，谷歌用機器取代雅虎的人工搜索，佔領了互聯網時代的信息入口，微軟All IN最優秀的人才發力搜索，朱明傑開始在老師沈向洋博士領導的團隊裏追趕谷歌。朱明傑注意到一篇文章介紹谷歌並沒有把機器學習用在搜索核心的排序上，將文章轉給同事並引起熱議，其後，微軟在互聯網的海量數據集上用機器學習的方法，快速趕上了谷歌的排序精度，這場搜索的戰爭最終造就了今日的谷歌和Bing搜索，而朱明傑收穫了與頂級計算機科學家和工程師合力打造全世界最大的AI系統的經驗。

理解知識和語義，構建知識圖譜是建造AI系統的核心。博士畢業以後，朱明傑遠赴德國師從知識圖譜的泰斗、國際大規模數據庫協會的的主席、馬克思普朗克研究所計算機科學研究所所長Gerhard Weikum博士，研究大規模語義圖挖掘。

雖然繼續做學術研究，但一邊是谷歌和facebook真的改變了世界，一邊是國內BAT日漸壯大，朱明傑在計算機研究方面的注意力慢慢轉向工業界——他發現學界研究的趨勢開始跟着工業走，互聯網業界的衝擊讓他下定決心，回國，擼起袖子，弄髒手，投身工業界。

圖丨《麻省理工科技評論》“35歲以下科技創新35人”中國榜單頒獎典禮上的朱明傑

2010 年，朱明傑加入雅虎中國，擔任北京研究院搜索科學團隊負責人，領導雅虎搜索機器學習平臺核心算法工作，支撐雅虎搜索和廣告的機器學習排序、用戶意圖理解以及個性化系統。雅虎之後，他主導了eBay搜索機器學習排序到產品優化提升工作，後又組建了攜程大數據部門用以提升業務智能化水平。

在互聯網巨頭工作的日子，朱明傑感到互聯網的數據應用已經很充分，但是通過數據提升效率在傳統行業還有很多機會。於是，在 2015 年，他創立了一家佈局金融風控業務的人工智能企業——氪信科技。

朱明傑發現，與美國等發達國家不同，中國的金融服務市場非常龐大，但其中具備徵信數據、能夠讓金融機構“放心服務”的人羣佔比很低。他創立氪信科技的初衷，是通過數據和人工智能的手段去刻畫中國衆多還沒有得到合適金融服務的人的金融畫像，從而爲金融機構和企業提供基於金融風險預測和產品精準營銷的能力，使他們在大幅降低信貸審批成本、提高通過率的同時，降低逾期率，並更好地理解這部分原“白戶”人羣，最終使更廣泛的人羣得到相應的金融服務。

圖丨朱明傑

之所以在創業時選擇金融科技領域，是因爲朱明傑相信技術必須要到商業環境裏檢驗其價值。金融行業已經沉澱了大量數據、在金融最核心的風控領域AI相比人工的優勢明顯，人工智能似乎能在此最快落地，產生實際價值。

近年來崛起的互聯網金融，以下沉的客羣和激增的規模攪起了信貸領域的變革，也對金融機構的風控能力提出更高要求：市場方面，客戶行爲與金融風險頻繁演化；客羣下沉，對新客戶知之甚少；業務量巨大，人工大規模審批成本高企；線上獲客，欺詐成本低；羣體欺詐多，有組織、有規模團伙進攻頻發。技術角度，傳統方式處理互聯網的海量非結構化、稀疏的弱金融數據，難以充分挖掘數據的金融價值，同時傳統模型迭代週期長、耗時久，難於有效應對金融市場快速變化，這些困擾嚴重製約金融機構的展業和業務能力升級。

針對上述問題，氪信的策略是使用他們的AI引擎，產生出人工不能加工的特徵，同時投入大量的時間和積累建立金融領域的全域知識圖譜。金融系統的圖譜可以將不同來源的數據整合起來，把過去大量沒有用上的數據和金融的表現聯繫起來，構建反欺詐和風控引擎。

對朱明傑來說，他最關心的，是通過自己的實踐，讓每一個人在有金融需求時都能以合適的價格，享受到及時的、有尊嚴的、方便的、高質量的金融服務。

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