从大数据到ET大脑-阿里云的超智能AI平台

首先声明本座并不是阿里粉丝，一直认为阿里的服务框架Dubbo跟Netflix的Spring Cloud相比，无论从社区成熟度还是功能组件上相比都差了一大截。

但就在刚刚过去的618年中大促中，阿里硬是将这个京东成立日变成了自己在上半年的购物狂欢节。这不禁让人唏嘘还有没有哪个零售商敢大张旗鼓地宣传购物节这个概念，这等于是在给阿里创造另一个大促时点。

作为一个做“集市”起家的电商，在其超过1000万的注册商户中绝大多数是中小企业，甚至没有店面。那在要准备618，双11这类大促时，很显见的问题就是备货不足，还没有实体资产找银行批补货贷款。他们只好找阿里，那阿里的蚂蚁金融就会根据这些商户在淘宝或天猫上的保证金、往期交易和流水来判断放贷风险，最终将可控的贷款额度发放给商户。因此阿里的销售奇迹很大一部分是依托于智能的风控体系有效地将大笔资金从左口袋（蚂蚁金融）移到了右口袋（天猫/淘宝）。
蚂蚁金融的贷款审批非常便捷，概括来讲是310模式，即申请人花3分钟填写贷款申请表；蚂蚁金融花1秒钟调用阿里大数据平台的风控模型判断额度能否通过；全程0人工干预。

根据阿里统计，平均每笔贷款的成本仅为2.3元人民币，最小审批金额为1元人民币，整体坏账率不到1%。以下是蚂蚁金融小微贷的流程图，最左边数据源可以是阿里的生态系统（包括支付宝、蚂蚁金融、电子商务），也可以是外部数据（B2B流水、CNZZ流量统计数据或其他外部数据），通过数据清理后进入数据汇聚层，也就是蚂蚁金融的数据集成平台，可同时并行超过一万的计算任务，日均处理超过20PB的数据，对接超过3000个数据源，超过5000个参数。

处理完成后进入模型计算，也就是蚂蚁金融的核心决策系统。针对不同场景，这里提供了超过100个AI数据模型来做风险控制以及运维管理，最后得出金融判断，包括贷款额度，信用评级等。
电商的一端是商家，另一端是买家，在给商家提供了贷款服务后，阿里是如何提升买家的用户体验的呢？同样靠的是AI，例如针对每一个用户偏好的界面定制，以及图像识别功能等。要知道在淘宝这一体量的电商平台，很多词条的搜索结果是远超通用搜索引擎，有时必须借助图像识别技术来准确定位商品，尤其对于本座这种表达能力缺失的买家更为重要。

阿里通过大量数据建立起来的模型算法，准确匹配到近似的图像，并将搜索结果返回给用户。
基于云计算、大数据及人工智能，阿里迅速建立起了自己的核心数据智能引擎ET大脑（Extreme Technology Brain），并在更广泛的应用领域进行测试，例如城市大脑。

杭州是第一个被试点的城市，因为它除了有阿里之外，还有各种高科技的视频监控厂商（如海康威视、浙江大华），试点内容包括：
交通感知与优化：交通线路的感知、交通灯信号的优化
事件侦测与响应：通过摄像头的图像感知获取异常事件、人流量预测与监控、特种车辆的绿色通道开辟
嫌疑车辆跟踪：触点式嫌疑车辆标记、嫌疑车辆跟踪
公共交通优化：公交线路行程优化。
通过上述优化，杭州交通在高峰时间的拥塞率降低了9.2%，乘客平均出行时间减少3分钟。
目前以杭州为试点，部署城市ET大脑的城市包括有吉隆坡、重庆、苏州以及澳门。