友盟+出席2018云栖大会，并成功举办数据智能实践专场论坛
2018杭州·云栖大会于9月19-22日在杭州云栖小镇举办，会议主题为“驱动数字中国”。本届大会将举行2场主论坛、170多场前沿峰会和分论坛。
全球领先的第三方全域大数据服务提供商【友盟+】不仅承办了数据智能实践专场。【友盟+】算法总监 林巍、战略合作副总经理 史敏君还分别在atec蚂蚁区块链生态峰会、b2b新*直播专场进行精彩演讲与直播分享，同时【友盟+】还携核心产品震撼亮相nasa展区c-206。
9月19日上午举办的数据智能实践专场获得了极大的关注，【友盟+】携手映客直播、合合信息、易果生鲜，分别从互联网、营销、新零售、金融领域结合ai技术，共同分享数据智能的价值挖掘与垂直行业的落地案例。
(图为：数据智能实践专场的火爆现场)
第一位分享的嘉宾是来自【友盟+】cpo 吕志国，他介绍了【友盟+】用户洞察三层法，包括宏观、中观、微观三层完整且紧密的数据思维与逻辑。宏观看大势，横向看变化，纵向看对比;中观层面是结构化思维和用户分群策略;微观是细致入微的洞察用户特征，而这些都与数据思维和数据能力密不可分。
(图为：【友盟+】cpo 吕志国)
同时，他从互联网下半场趋势、市场机会、运营策略的三个层面，重点分享了用户洞察三层法和ai驱动的增长双引擎，首次将ai能力融入并产品化落地到互联网数据运营领域，并宣布以“智在ai”为核心的u-app ai版将在2018ubdc正式发布。
【友盟+】u-app ai版正是基于移动互联网市场的敏锐洞察和客户调研，基于全域数据+ai算法，潜心打磨出u-app ai版，为app开发者打造app增长双引擎。一是ai智能拉新，基于【友盟+】7亿用户全域画像和营销数据，输出人群策略和媒介策略，帮助app实现人群、媒体、创意的最佳匹配，更高效高质的获取用户。二是ai全生命周期用户管理，从新手-成长-沉默-流失四大视角，解决app拉新三大痛点，新用户冷启动、找到高成长潜力用户、定位高流失风险用户，全方位提升用户价值;通过ai算法模型，预测用户价值、预警流失，结合用户分层与画像，实现对超级、高价值、低价值用户的差异化运营。u-app ai版将数据能力和数据应用场景全面产品化，助力app开发者在互联网下半场实现用户增值、业务增长。
【友盟+】新零售数据业务总经理刘延明为线下商家分享，如何利用全域数据和ai进行门店选址、商圈分析、销售预测，以及如何为门店引入精准线下流量。
(图为：【友盟+】新零售数据业务总经理刘延明)
新零售的基础是实现消费者全场景在线，通过持续沉淀数据和场景应用，形成快速自我学习和迭代的能力。例如在选址场景中，结合【友盟+】海量的消费者行为数据，融入ai算法，预测常态客流和销售收入。
在门店引流的场景介绍中，刘延明分享了一个典型的案例：国内某领先家装零售品牌，在2018年618大促期间，【友盟+】对已购人群进行放大，再圈选周边20公里内的高潜人群，分别在电子屏、ott投放广告。数据显示：线下电子屏的曝光用户进店率是未曝光用户的16倍。
【友盟+】广告营销数据业务总经理李春元为广告主分享，如何通过分析目标用户的特征，加入更多的用户行为特征，结 合 ai 算法 对 【友盟 + 】覆盖的人群做模型 训练 ，找到品牌的潜在目 标 客户，并根据 对这 些目 标 用户的洞察和分析，制定不同的 创 意策略、媒体策略，最后 进 行精准触达，帮助广告主降本提效。
(图为：【友盟+】广告营销数据业务总经理李春元)
他通过案例进行进一步的阐述：某母婴品牌，想要覆盖两类目标人群：20～35岁的女性及0～3岁的妈妈，“在投放前我们与客户投放的tradingdesk对接，部署前置机，确保数据查询响应速度在20ms以内。同时基于这两类人群特点进行特征提取，通过【友盟+】平台的底层数据做模型训练，输出与目标用户一致的人群，在后续资源投放当中，【友盟+】对于媒体流量的识别率达到了85%，两类目标人群的命中率达到20%以上。同时，我们对比点击率可以看出，两类人群的点击率分别在5.38%和4.99%，高于历史投放的数据。”
在金融领域，【友盟+】cdo李丹枫在演讲中首先引用了风控数据金字塔模型。
他说道“与风控相关性最强的是人民银行征信数据，但是获取的难度也随之增加，底部的设备行为数据，虽然能够覆盖大部分网民，但是数据的应用难度也最大。金融机对构缺乏数据来鉴别欺诈行为，【友盟+】尝试了在移动设备上的行为数据来破解风控难题。”
(图为【友盟+】cdo 李丹枫)
基于每天触达14亿活跃设备，【友盟+】通过多维数据和机器算法，形成金融风控模型。比如典型的是多头借贷问题，基于手机上的行为数据，可以判断哪些人是更有可能多头借贷的人。“比如这个人会安装多个借贷app，并且安装了自动抢红包、返利、博彩游戏之类的app”，还会结合app使用的时间、时长、频次、兴趣偏好，以及手机的操作系统、品牌、价格、质量等上千个维度的数据来判断。同时从这些相关性很弱的数据中提取信息，通过机器学习建模，用逻辑回归模型和树模型，通过时间序列的变量计算输出一个分值，从而判断借贷人的违约风险。帮助金融企业提高风控决策模型的覆盖率和准确率。
此外，易果集团首席发展官 罗彤从新零售2.0案例及特征入手，讲述新零售行业的进化的方法论。他讲到“新零售最大的特点就是顾客不再仅仅是一个物理的个体，同时也是一行行数据，新零售首先要强调让顾客变成二次元。”
(图为：易果集团首席发展官 罗彤)
新零售的核心，更多的是怎样利用互联网的数据和技术，其关键是互联网的思维。比如一个用户走到一个广场，就可以被捕捉到，通过对用户的分析，就可以推送相应的信息。新零售最大的特点，就是我们离顾客的心越来越近。
合合信息联合创始人陈晏堂通过旗下数款知名的app:名片全能王、扫描全能王和启信宝讲述他们在ai及大数据领域的实践及成果。
(图为：合合信息联合创始人 陈晏堂 )
陈晏堂介绍“我们借助场景文字识别(scene text recognition, str)不需要对特殊场景进行定制，可以任意识别场景图片中的文字，从而大幅提升适用场景，运用全新的str技术，可以处理包括：文字抖动、反光、对较模糊、形变等多个问题，大大提升了录入效率。结合拥有自主知识产权的全球领先的光学字符识别(ocr)、图像处理、人工智能(ai)技术，合合信息正在为全球数亿个人客户和数千家企业提供服务、创造价值。
映客高级技术总监 陈雪峰结合直播平台的特点分享了映客推荐系统的五个层次架构：数据层、离线算法层、在线算法层、策略层和服务层。
(图为：映客高级技术总监 陈雪峰)
在数据层，映客每天会采集到大量的数据，除了行为数据，还包括音频、视频数据，离线算法层就是将数据层获取到的数据进行建模，如：同聚类、回归、预测，精准做到用户画像，找到用户喜欢的主播，同时通过协同计算，找到一些相似的主播，然后推荐到在线算法层。“我们追求的是策略覆盖性，希望从多个层面，多个角度进行拉取，比如常用的地域热度的直播间，还有偏好，基于一些新颖的召回策略，通过多个策略召回以后就会放到排序层，这种更多是一个多目标优化问题，由于映客产品本身是多功能优化，我们希望通过推荐来覆盖更多的主播，发挥映客网络边际效应。“陈雪峰如是说。
最后，专场论坛主持人【友盟+】coo尚直虎进行了总结“成立八年的大数据企业【友盟+】，已服务150万的移动开发者和超过710万的网站。我们始终秉承数据驱动业务持续增长的使命，我们希望聚合【友盟+】人的智慧，拥有海量数据资产和领先的技术能力，赋能不同类型客户的商业场景，创造客户商业价值!”
与此同时，自带数据基因的【友盟+】，还在c-206展区搭建了“数据智能体验区”，全面可视化展现数据在互联网/移动互联网、广告营销、新零售、金融风控方面的应用案例。【友盟+】oplus作为云栖大会数据技术提供商，加入到云栖作战室，立体展现整个云栖大会的客流量、热点动向、人群画像等数据信息图。
据悉，10月16日，【友盟+】还将举办2018ubdc全域大数据峰会，为所有数据人奉上一场思想进化之旅，以“di·进化”为主题，特设五大会场：di·进化主会场、数据化运营分会场、数据营销分会场、智慧零售分会场、智慧金融专场。邀您近距离感受di驱动下各行各业正在发生的进化，更有u-app ai版，聚数新生，震撼发布!