家住河北高碑店市的養豬戶張勤喜最近遇到一個難題：隨著近期氣溫變化等因素，自家養的200餘頭生豬出現死豬現象。然而，隨意丟棄病豬死豬與國家2014年就印發的《關於建立病死畜禽無害化處理機制的意見》相悖。
對此，浙江龍遊、蕭山、蘭溪等地正在探索生豬保險與病死豬無害化處理的聯動機制，利用商業保險公司對農業病死豬無害化處理。儘管國家出臺了相關補貼政策，但在實踐中，病死豬保險虧損不小。相關保險公司人士介紹，「農村病死豬保險產品中，往返出險的成本和勘察員實地的成本很高，平均每單出險成本佔比達40%」。
「那麼，如果每頭病死豬都能精準快速確認，省去勘察員舟車勞頓的成本，整個理賠過程將更高效、更賺錢。這就需要一種能夠遠程操控的豬臉識別技術，精準確定每頭病死豬的關鍵信息。」在香港大學商學院研究生麻昊博看來，豬臉識別技術應用在保險理賠中能夠有效解決成本——將每單出險成本由6元大幅降至約0.6元。此外，在具體操作中，僅需農戶拍攝病死豬照片上傳，十分方便快捷。
目前，豬臉識別技術還沒有真實商業應用，麻昊博提到的方案實際上是近日舉行的「JDD—2017京東金融全球數據探索者大賽」總決賽路演時的情景。其團隊「進擊的巨豬」憑藉這一豬臉識別AI技術方案榮獲商業組冠軍。
「豬臉識別有3個特點：一是圖像識別，能識別圖像ID，防止造假；二是準確率高，成本低廉，用一個攝像頭即可操作；三是數據可收集、分析，商業用途廣泛。」第16組出場的「豬之歌」隊隊長、中山大學學生陳鵬表示，他們參賽的商業方案提出建立農戶大數據徵信方案：通過圖像識別技術，精準採集牲畜特徵信息，建立養殖徵信信息庫；通過跟蹤採集加數據分析，判斷養殖規模，預測農戶存在的風險，打通養殖戶與政企之間的橋梁，促進農業信貸保險業務。「具體流程分為幾步：首先是數據採集，之後識別、匯總、加工數據，生成一份獨有的徵信報告。金融機構可以拿著這份徵信報告有針對性的授信，農戶得到這個授信後，有了生產、養殖積極性，再進一步做信息採集，形成良性循環。」陳鵬說。
本次大賽指導老師、香港科技大學計算機科學及工程學系主任楊強表示，「以豬臉識別為代表的身份識別技術是當前圖形算法領域的重要問題之一，有著廣泛應用領域。例如快捷支付、安防監控等。本次比賽在老張養豬這道難題中，加入了商業模式考題，不僅考察選手掌控豬臉識別技術的能力，也考察其商業化應用的本領」。
「關於大數據和人工智慧技術在金融等領域的應用不止於豬臉識別，有的參賽選手帶來基於海歸人才在網上消費、生活等大數據推出的信貸需求預測方案，實際上也很有新意。」本次大賽評委、微軟亞洲研究院城市計算機領域負責人鄭宇說。
「還有些團隊在計算機深度學習領域有所突破，提出通過電商網站的差評信息進行分析，形成銷售報告再反饋給客戶或者商家，創造商業溝通的機會和市場，也具有一定創新性。」大賽評委、紅杉資本中國基金專家合伙人車品覺說。
京東金融集團CEO陳生強介紹，本屆大賽旨在更好連接金融機構與科技公司，挖掘全球頂級人工智慧高手。各組總冠軍將獲得30萬元的單項大獎或者分享1000億元投資基金的機會。（經濟日報記者 周 琳）
（責任編輯：王炬鵬）