文/程一祥

題圖/站酷海洛

丁磊，前百度金融首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，曾擔(dān)任 PayPal 全球消費(fèi)者數(shù)據(jù)科學(xué)部負(fù)責(zé)人。其在PayPal 領(lǐng)導(dǎo)建立了平臺(tái)級(jí)人工智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了AI（人工智能）在商業(yè)場(chǎng)景中的規(guī)?；瘧?yīng)用。

在不到兩個(gè)月前，百度旗下金融服務(wù)事業(yè)群“度小滿(mǎn)”，成功融資 19 億美元，成為金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域的新“獨(dú)角獸”企業(yè)。這一成績(jī)被李彥宏評(píng)價(jià)為：“百度AI 戰(zhàn)略的里程碑事件”。

作為成立僅兩年多的部門(mén)，百度金融獨(dú)角獸業(yè)績(jī)的背后，被普遍認(rèn)為是源于其“ AI 平臺(tái)”戰(zhàn)略的支持。丁磊是百度金融的前首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，在職期間，他主導(dǎo)了多項(xiàng)基于“AI平臺(tái)”的金融科技項(xiàng)目，見(jiàn)證了百度金融迅速崛起的過(guò)程。

對(duì)于已經(jīng)在AI行業(yè)中浸染多年的丁磊來(lái)說(shuō)，這已經(jīng)不是他第一次利用“AI平臺(tái)”，實(shí)現(xiàn)商業(yè)業(yè)績(jī)的規(guī)?；鲩L(zhǎng)了。在他看來(lái)，將 AI 等數(shù)據(jù)科學(xué)的方法，與實(shí)際場(chǎng)景相融合，帶動(dòng)業(yè)績(jī)的翻升，早已不是新鮮事。在 2013 年，他就已經(jīng)在美國(guó)領(lǐng)導(dǎo) PayPal 團(tuán)隊(duì)，成功建設(shè)了AI平臺(tái)，帶動(dòng)了 PayPal的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

不追熱點(diǎn)，不講泡沫，用他自己的話(huà)說(shuō)：“我對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)的信心來(lái)自于真正的賦能”。

那么數(shù)據(jù)科學(xué)究竟能帶來(lái)怎樣的賦能呢？

▍成倍的客戶(hù)增長(zhǎng)

丁磊是 PayPal 2012年成立數(shù)據(jù)科學(xué)部門(mén)時(shí)的創(chuàng)始數(shù)據(jù)科學(xué)家之一。

彼時(shí)，是數(shù)據(jù)科學(xué)概念興起的前夜：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的繁榮讓B端積累起了大量的數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)芯片的進(jìn)步和Hadoop等大數(shù)據(jù)框架讓處理海量數(shù)據(jù)變得現(xiàn)實(shí)可行；與此同時(shí)，在學(xué)界已經(jīng)積累多年的機(jī)器學(xué)習(xí)等算法模型，也終于開(kāi)始在業(yè)界有了用武之地；谷歌等硅谷公司開(kāi)始大量招募數(shù)據(jù)科學(xué)人才......眾多跡象都表明，這是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)即將在商業(yè)領(lǐng)域迸發(fā)的時(shí)刻。

在這樣的背景下，PayPal 等硅谷的科技公司紛紛開(kāi)始成立自己的數(shù)據(jù)科學(xué)部門(mén)，希望將數(shù)據(jù)科學(xué)的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中。

然而丁磊他們起初的實(shí)驗(yàn)并不順利，折騰了一年，PayPal最開(kāi)始的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，并沒(méi)有找到自己在商業(yè)世界中的位置。一年后，領(lǐng)隊(duì)黯然離職。

“當(dāng)時(shí)團(tuán)隊(duì)遇到的最大問(wèn)題，是數(shù)據(jù)科學(xué)在公司的落地”，丁磊回憶道，“就是沒(méi)有做下去?！?/p>

雖然第一年出現(xiàn)了一些波折，但 PayPal 公司在數(shù)據(jù)科學(xué)上的戰(zhàn)略方向并沒(méi)有改變。丁磊這時(shí)候“臨危受命”，重新組建了新的團(tuán)隊(duì)——PayPal 消費(fèi)者數(shù)據(jù)科學(xué)部。

（圖片說(shuō)明：PayPal 是全球最遍布范圍最廣的第三方支付平臺(tái)之一，目前市值超過(guò)千億美元；圖片來(lái)源：Flicker，Kimberly Blessing）

在他看來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)之前落地失敗的原因主要有兩個(gè)：一方面是商業(yè)與數(shù)據(jù)科學(xué)本身的割裂，“也就是說(shuō)數(shù)據(jù)科學(xué)帶來(lái)的收益不能立刻就在商業(yè)中體現(xiàn)出來(lái)”；另一方面是數(shù)據(jù)科學(xué)的研究沒(méi)有產(chǎn)品化，單個(gè)項(xiàng)目的成本過(guò)高。

“如果一個(gè)合作伙伴過(guò)來(lái)，需要一個(gè)產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)方案，你從提數(shù)據(jù)、建模、驗(yàn)證、迭代......傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)流程可能需要至少一個(gè)月的時(shí)間”，丁磊說(shuō)道。單個(gè)項(xiàng)目的復(fù)雜流程限制了數(shù)據(jù)科學(xué)業(yè)務(wù)的規(guī)?；?，高昂的人力和時(shí)間成本也在制約著這支團(tuán)隊(duì)的發(fā)展。

丁磊想到的解決方法是，建立公司內(nèi)部的“數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)”，讓數(shù)據(jù)科學(xué)能夠工程化、產(chǎn)品化、規(guī)模化地服務(wù)現(xiàn)代商業(yè)項(xiàng)目。

“數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)”是一個(gè)統(tǒng)稱(chēng)，它相當(dāng)于一個(gè)大框架，囊括了海量數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化和智能決策等諸多技術(shù)領(lǐng)域。在設(shè)計(jì)這個(gè)平臺(tái)的時(shí)候，丁磊的最終目的是希望它能實(shí)現(xiàn)對(duì)商業(yè)項(xiàng)目的部分自動(dòng)化決策，所以也稱(chēng)其為“AI（人工智能）平臺(tái)”。

幸運(yùn)的是，丁磊的想法成功了。

PayPal 用了兩年的時(shí)間成功建立了自己的 AI 平臺(tái)。這個(gè)平臺(tái)主要有基于 AI 的動(dòng)機(jī)引擎、推薦引擎、以及優(yōu)化客戶(hù)生命周期的 Next Best Action 引擎構(gòu)成，而這幾個(gè)引擎均部署在基于 Hadoop 和 Spark 的大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上，能夠跟海量的底層數(shù)據(jù)銜接，面對(duì)需求能夠自動(dòng)地提出解決方案。

憑借這個(gè)項(xiàng)目，丁磊成功實(shí)現(xiàn)了AI的工程化商業(yè)落地。到現(xiàn)在，這都是一項(xiàng)非常領(lǐng)先的 AI 業(yè)務(wù)創(chuàng)新案例。這個(gè)平臺(tái)為 PayPal 帶來(lái)了成倍數(shù)的客戶(hù)增長(zhǎng)，并且至今仍在使用。

之后，PayPal 的業(yè)績(jī)也出現(xiàn)了飛速的提升，“營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)平均響應(yīng)率應(yīng)該提升了 2-3 倍，某些營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的點(diǎn)擊率和兌現(xiàn)率超過(guò)5倍，總體ROI（DT君注：ROI為投資回報(bào)率 Return of Investment 的縮寫(xiě)）也得到大幅提升”，丁磊說(shuō)道。

2014年底 PayPal 實(shí)現(xiàn)了19.4億美元的利潤(rùn)，比 2012 年底提升了近 30%。到 2015 年，利潤(rùn)甚至超過(guò)了母公司 eBay。隨后 PayPal 從 eBay 剝離單獨(dú)上市，至今市值已經(jīng)增長(zhǎng)了 1.25 倍，超過(guò)千億美元。

丁磊的這套 AI 平臺(tái)系統(tǒng)也并不是什么“新事物”，他與 AI 的緣分，其實(shí)早在十幾年前就開(kāi)始了。

▍從0到1的數(shù)據(jù)科學(xué)家

“我在高中的時(shí)候就想做 AI 了。”

雖然聽(tīng)起來(lái)有些不可思議，但當(dāng)丁磊還是一個(gè)高中生時(shí)，他就非常清楚自己未來(lái)的發(fā)展方向了。丁磊說(shuō)，這是源自自己對(duì)機(jī)器人的喜愛(ài)。

但是當(dāng)時(shí)國(guó)內(nèi)高校并沒(méi)有開(kāi)設(shè)“人工智能”的相關(guān)專(zhuān)業(yè)，“那我就選擇一個(gè)離AI最近的專(zhuān)業(yè)，當(dāng)時(shí)就是計(jì)算機(jī)了?！备咧挟厴I(yè)后，丁磊被保送進(jìn)入浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院。一入學(xué)他就主動(dòng)尋找研究 AI 方向的導(dǎo)師，目的非常明確，就是要學(xué) AI。

在這個(gè)當(dāng)年非常小眾的專(zhuān)業(yè)方向里，丁磊卻學(xué)得不亦樂(lè)乎。他跟隨導(dǎo)師研究自然語(yǔ)言處理中的文本分類(lèi)問(wèn)題，在本科階段就發(fā)表了一篇國(guó)內(nèi)核心期刊的論文。

（圖片說(shuō)明：丁磊應(yīng)邀在MIT技術(shù)大會(huì)討論人工智能應(yīng)用；圖片來(lái)源：丁磊）

本科畢業(yè)后，他來(lái)到美國(guó)繼續(xù)深造博士學(xué)位，研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。如果從AI發(fā)展的曲線來(lái)看，在丁磊求學(xué)的很長(zhǎng)一段時(shí)間里，AI 都處于“第二春”破滅后的低谷期，發(fā)paper難、商業(yè)應(yīng)用難、普遍不看好等等都是常見(jiàn)現(xiàn)象。但在整個(gè)學(xué)生時(shí)代，丁磊的求學(xué)都非常積極主動(dòng)，在自己認(rèn)定了AI的方向后，他從來(lái)就沒(méi)有過(guò)任何猶豫。

這些年在他身邊，門(mén)戶(hù)網(wǎng)站、社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等科技熱浪一浪高過(guò)一浪，但是他始終沉浸在自己的AI世界里?！拔蚁矚g把看過(guò)的論文都疊放在一起，等到博士畢業(yè)的時(shí)候，疊放的論文有差不多一人高吧。”丁磊說(shuō)道。直到 2006 年，隨著訓(xùn)練高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的出現(xiàn)，以及計(jì)算技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，AI的研究進(jìn)入第三春，拉開(kāi)了這一輪人工智能高潮的序幕。

丁磊在美國(guó)讀博的時(shí)候，曾在 IBM Watson 有過(guò)一段工作經(jīng)歷，那是他第一次與 AI 進(jìn)行商業(yè)化接觸。

“那是 2009 年，我有機(jī)會(huì)去 IBM 參與其智慧零售項(xiàng)目的計(jì)算機(jī)視覺(jué)部分”，丁磊回憶道。當(dāng)時(shí)IBM 已經(jīng)將這個(gè)項(xiàng)目成功落地在了 Tesco 等超市，一定程度上實(shí)現(xiàn)了無(wú)人零售的職能，這比阿里巴巴等中國(guó)的智慧零售項(xiàng)目要早了將近十年。

作為 AI 商業(yè)化概念的先行者，IBM 的 Watson 產(chǎn)品讓丁磊積累了很多讓AI與產(chǎn)業(yè)相結(jié)合的寶貴經(jīng)驗(yàn)，還申請(qǐng)了四項(xiàng)研究專(zhuān)利。這也讓他逐漸萌生了從學(xué)界轉(zhuǎn)入業(yè)界的想法。

2011 年丁磊來(lái)到紐約后，加入了一家知名風(fēng)投旗下的創(chuàng)業(yè)公司擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家，正式轉(zhuǎn)入產(chǎn)業(yè)界。他的第一份工作是利用AI技術(shù)為 Expedia （全球最大的旅游類(lèi)電商網(wǎng)站）構(gòu)建用戶(hù)行為預(yù)測(cè)引擎，優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)的同時(shí)，大幅提升廣告投放效果。

“因?yàn)橛泻芏嘤脩?hù)是網(wǎng)站訪客，沒(méi)有注冊(cè)信息，很難追蹤他們的行為，這讓我們模型的預(yù)測(cè)過(guò)程難度很大。”不過(guò)丁磊他們最后設(shè)計(jì)的模型可以通過(guò)理解細(xì)微的行為信號(hào)，判斷訪客的真正意圖，上線后效果非常好，大幅提升了公司的營(yíng)收。

這也讓丁磊堅(jiān)定了自己對(duì)AI商業(yè)化的判斷。后來(lái)他加入了 PayPal，希望在更大的平臺(tái)上一展身手，于是就有了前文那套“AI平臺(tái)”。

▍與商業(yè)“水乳交融”

丁磊認(rèn)為，數(shù)據(jù)科學(xué)分為三個(gè)階段：1.0 的時(shí)候是簡(jiǎn)單的事后數(shù)據(jù)分析，例如報(bào)表等；2.0 則是利用更為完備的查詢(xún)工具和統(tǒng)計(jì)方法，輔助業(yè)務(wù)決策；到 3.0 的時(shí)候，就是通過(guò) AI、大數(shù)據(jù)等方法進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，進(jìn)而直接做出決策，也就是現(xiàn)在的 AI 時(shí)代。

AI的商業(yè)化應(yīng)用無(wú)非分為兩個(gè)方面：感知和決策。在學(xué)院派階段，丁磊的重點(diǎn)集中在感知層面，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等，這些考驗(yàn)更多的是他的科學(xué)研究能力。到了商業(yè)環(huán)境中，效率至上的文化要求數(shù)據(jù)科學(xué)家有更強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解和工程能力，這是丁磊進(jìn)入業(yè)界后發(fā)生的一個(gè)重要轉(zhuǎn)變。在他看來(lái)，一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家只有同時(shí)具備了：科學(xué)、工程和商業(yè)三方面的能力，才能釋放 AI 的商業(yè)潛力。

不過(guò)話(huà)雖說(shuō)得好聽(tīng)，但隨著時(shí)間的發(fā)展，越來(lái)越多的 AI 鼓吹者們也開(kāi)始發(fā)現(xiàn)，AI 的商業(yè)化之路并不好走。不久前，作為 AI 商業(yè)化領(lǐng)域的先驅(qū)，IBM Watson 突然爆出健康部門(mén)將會(huì)裁員50%-70%的消息，為 AI 的前景蒙上了一層陰影。

（圖片說(shuō)明：根據(jù)科技媒體 The Register報(bào)道，IBM Watson 健康部門(mén)在今年五月底曾爆出大規(guī)模裁員消息，為 AI 的商業(yè)化前景蒙上了一層陰影；圖片來(lái)源：The Register 網(wǎng)站截圖）

“AI 的落地，是商業(yè)化過(guò)程中的最本質(zhì)問(wèn)題?！倍±谡f(shuō)道?！癢atson 的問(wèn)題，除了有大公司僵化的管理制度外，另一方面更重要的是，醫(yī)療 AI 落地有個(gè)大問(wèn)題，就是收費(fèi)方式不明確：AI 提供了服務(wù)后誰(shuí)來(lái)買(mǎi)單呢？這在全世界都是一個(gè)難題?！?/p>

在 PayPal 時(shí)期，丁磊之前的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)也正是受困于落地的難題，而無(wú)法有效讓AI和商業(yè)融合起來(lái)。在總結(jié)了前人的教訓(xùn)后，丁磊提出 “AI 平臺(tái)”策略，他把這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為“運(yùn)營(yíng)化的數(shù)據(jù)科學(xué)”——融合數(shù)據(jù)、算法、算力和商業(yè)模式四個(gè)要素，通過(guò)高效的運(yùn)營(yíng)方法，讓數(shù)據(jù)科學(xué)成為產(chǎn)品，達(dá)到規(guī)模化效應(yīng)。

“之前有一個(gè)美國(guó)大型零售商找到我們，說(shuō)想要幫他們找到一百萬(wàn)優(yōu)質(zhì)的客戶(hù)來(lái)投放優(yōu)惠券。用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)方法，收集數(shù)據(jù)、建模、調(diào)試等估計(jì)要花一個(gè)月，但是在AI 平臺(tái)上，不到一天就可以給到他們靠譜的結(jié)果。”丁磊說(shuō)道，AI 平臺(tái)實(shí)際上實(shí)現(xiàn)了 AI 項(xiàng)目的工程化和產(chǎn)品化的過(guò)程，人類(lèi)數(shù)據(jù)科學(xué)家只不過(guò)需要在其結(jié)果中稍加調(diào)整即可。

這其中，最難的技術(shù)問(wèn)題不是高深的算法，而是如何將對(duì)業(yè)務(wù)的理解，融合進(jìn)模型層面?！耙_(dá)到一個(gè)技術(shù)和業(yè)務(wù)水乳交融的狀態(tài)。例如你如何把一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家為某個(gè)零售商家建立的業(yè)務(wù)模型，個(gè)性化地推廣到所有零售項(xiàng)目中？”丁磊說(shuō)到，這就不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)能夠解決的了，需要更有業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的“數(shù)據(jù)科學(xué)家”。

換句話(huà)說(shuō)，AI 平臺(tái)就像給機(jī)械化的工廠裝上了一個(gè)“大腦”，在保持高生產(chǎn)效率的情況下，還能千人千面地提供個(gè)性化的產(chǎn)品服務(wù)，這就是 AI 的自動(dòng)化?！白詈玫臄?shù)據(jù)科學(xué)家，最后就是（發(fā)明一個(gè) AI 產(chǎn)品）把自己給‘干掉’”，丁磊笑著說(shuō)。

優(yōu)秀的 AI 產(chǎn)品不會(huì)依賴(lài)于某個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家本身，在離開(kāi)了 PayPal 多年后，丁磊介紹，自己領(lǐng)導(dǎo)建立的那套 AI 平臺(tái)依然在不斷更新，發(fā)揮著重要作用。

▍“大家AI，才是真的AI"

2015 年，丁磊選擇回到中國(guó)發(fā)展。國(guó)內(nèi)日新月異的數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境，讓他看到了更廣闊的市場(chǎng)前景。

他首先選擇了自己更熟悉的金融科技領(lǐng)域，加入了百度金融。他曾參與領(lǐng)導(dǎo)了百度金融與中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行的“金融大腦”項(xiàng)目，在客戶(hù)畫(huà)像、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、信用評(píng)價(jià)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、智能投顧、智能客服等方面為農(nóng)行提供AI服務(wù)。

這是丁磊的又一次 “AI 平臺(tái)” 實(shí)驗(yàn)，同樣取得了不俗的業(yè)績(jī)表現(xiàn)。在他看來(lái)，如今在中國(guó)的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，雖然以AI為賣(mài)點(diǎn)的公司越來(lái)越多，但只有 BAT 等頭部公司，一定程度上真正做到了 AI 的平臺(tái)化應(yīng)用，大量的行業(yè)公司還沒(méi)有建立起這套業(yè)務(wù)體系。

不過(guò)也不是所有領(lǐng)域都適合使用 AI，在丁磊看來(lái)，滿(mǎn)足大規(guī)模落地商業(yè)化 AI，需要具備兩個(gè)先決條件。首先是數(shù)據(jù)的積累，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量直接決定了AI發(fā)展基礎(chǔ)是否牢固。AI 平臺(tái)的底層是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的流通和更新直接影響著上層機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像語(yǔ)音處理等技術(shù)的使用效果。其次，就是所在領(lǐng)域的商業(yè)問(wèn)題是否清晰，如果問(wèn)題不夠明確，也很難用AI來(lái)處理。

在所有領(lǐng)域中，金融科技最符合這兩點(diǎn)要求，AI 平臺(tái)也最早在此落地。不過(guò)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)等概念已經(jīng)逐漸在其他領(lǐng)域開(kāi)始普及，越來(lái)越多的開(kāi)始討論 AI，了解數(shù)據(jù)科學(xué)的價(jià)值。

“覺(jué)得一下子就被人理解了?！倍±谛χf(shuō)，當(dāng)他十年前義無(wú)反顧地鉆進(jìn) AI 的世界時(shí)，那還只是一個(gè)不被看好的小眾領(lǐng)域，十年過(guò)后，它卻已經(jīng)變成了大家小巷的熱點(diǎn)談資了，仿佛一眨眼，就“換了人間”。

在丁磊看來(lái)，AI 的商業(yè)化應(yīng)用范圍非常廣，如今的中國(guó)市場(chǎng)就像一塊等待開(kāi)墾的處女地。

丁磊為 AI 繪制了一份商業(yè)版圖，“如果橫軸是行業(yè)，縱軸是職能，AI 現(xiàn)在只是填充了其中非常小的一部分。”

（圖片說(shuō)明：AI 商業(yè)化的“處女地”示意圖）

在這個(gè)版圖中，零售、金融、制造、醫(yī)療、教育等是橫軸，代表不同的行業(yè)領(lǐng)域；營(yíng)銷(xiāo)、風(fēng)控、安全等是縱軸，代表不同的職能方向。二者共同構(gòu)成了一個(gè)二維商業(yè)矩陣，對(duì)于每個(gè)行業(yè)中的相關(guān)職能，AI都可以探索相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景。

“以后的行業(yè)要變成 AI inside （AI 驅(qū)動(dòng)，這個(gè)說(shuō)法是相較于之前的 Intel Inside，芯片驅(qū)動(dòng)）。AI 會(huì)成為行業(yè)的決策引擎，取代的是在戰(zhàn)術(shù)層面上需要人工干預(yù)的場(chǎng)景，AI能夠持續(xù)有效地讓企業(yè)在最佳狀態(tài)下運(yùn)行”，丁磊說(shuō)道，“而且AI帶來(lái)的效果不僅是‘優(yōu)化’，而是革命性的、成倍數(shù)的增長(zhǎng)，這才是AI的能力，真正為行業(yè)賦能。”

▍數(shù)據(jù)俠門(mén)派

丁磊，美國(guó)俄亥俄州立大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士，前百度金融首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，曾在美國(guó)擔(dān)任跨國(guó)公司PayPal Inc.的全球消費(fèi)者數(shù)據(jù)科學(xué)部門(mén)負(fù)責(zé)人，領(lǐng)導(dǎo)建立了服務(wù)全球數(shù)億用戶(hù)和數(shù)百萬(wàn)商家的人工智能平臺(tái)。并曾在哥倫比亞大學(xué)和IBM Watson研究院工作，具有在人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、金融等領(lǐng)域十多年的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，在IEEE會(huì)刊和頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議等發(fā)表高質(zhì)量論文逾20篇，獲得美國(guó)專(zhuān)利4項(xiàng)，擔(dān)任20多個(gè)權(quán)威國(guó)際期刊和專(zhuān)業(yè)會(huì)議的特約審稿人或委員會(huì)成員，并擁有斯坦福大學(xué)的高級(jí)項(xiàng)目管理證書(shū)。