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镝来

镝来

大数据中心总经理 | 重庆猪八戒网络有限公司

工作经验:26年城市:重庆市提供服务:约谈

擅长方向

大数据战略 | 大数据及人工智能应用 | 大数据金融风控[ 20年工作经验 ]
大数据及人工智能
大数据分析 | 企业大数据战略 | 人工智能与机器学习[ 20年工作经验 ]
大数据及人工智能应用
镝来博士,资深大数据科学家、大数据应用及战略带头人。博士毕业于美国罗彻斯特理工学院,具有近20年在美国顶尖高科技公司(微软、亚马逊、通用电气及柯达)的工作经历。

镝先生熟悉机器学习、人工智能、模式识别、数据挖掘、预测分析、优化决策、云计算、计算机视觉、图像及信号处理,以及相关的软件开发;应用领域跨越电商大数据分析、金融风控、支付领域大数据分析、交易风险控制、商用数码影像计算机视觉及数据挖掘、医学影像大数据分析,以及智慧城市及交通物联网等不同领域。

镝先生还拥有多项美国专利,具有领导主持大规模复杂大数据项目并确保能够按时高质量交付的较强的领导能力;具有国际视野,有主持大型国际合作项目的经验;具有坚实广泛的专业背景和丰富的实践经验应对复杂技术问题的挑战;深刻理解技术复杂性和可实现性之间的权衡;创新型的问题解决者,具有对于新兴技术的深刻洞见。深刻理解大数据及人工智能在当前数字经济时代的战略意义、应用前景及方向。

2016年从美国西雅图微软公司辞职海归,目前任职重庆猪八戒网大数据中心总经理,负责整个集团公司的大数据技术、应用及战略。带领70+人的大数据团队,负责包括大数据平台的建构、数据标准的建立、数据来源及维度扩展、商业智能分析、大数据机器学习分析建模、大数据金融风控以及全公司的大数据战略、数据生态的建立以及对外数据合作。推动了公司从传统静态的数据分析工作向基于大数据及机器学习的动态预测分析的转变,从基于经验的商业决策向以数据驱动决策的思维转变。

镝先生在猪八戒网工作期间成果显著:
1)与国家统计局合作,领导开发制定了基于特定算法的猪八戒网中小微企业活跃度指数,目前正在推动该指数成为国务院衡量中小微企业发展状况的标准指数之一。
2)领导开发了一系列基于大数据机器学习的模型算法,涵盖搜索推荐、订单审核与匹配、雇主及服务商画像、交易历史数据分析、用户行为分析、交易流程优化、复购预测、精准营销、关联营销、网站流量路径优化分析及可视化等等,用于提高公司的线上交易额、收入、订单量、订单成交率、用户复购率、投放效率等,降低马太效应、降低营销成本、预防用户流失、提升用户体验、防范线上交易风险等等。
3)领导了基于共享经济理论的平台供需双方有效匹配的算法研究,为公司的开放平台战略提供核心动力。领导开发了基于深度学习的商标图像识别系统用于公司的知识产权业务发展,以利于建立平台标准,引领行业发展。
4)从零开始领导建立了公司金融事业集团的大数据金融风控团队及风控系统。领导开展了一系列的对外交流与合作包括金融风控的数据合作,大数据商业建模的合作以及大数据交易及众包方面的合作。
2014.03 - 2016.09    (2年6个月)
高级数据科学家  |  Microsoft (微软)
领导开发了一套用于信用卡风险控制的欺诈分类算法及系统,能够有效区分出各类恶性及友善欺诈。本系统高度融合了大数据分析方法以及相关领域的商业逻辑和知识,目前已经成功地被整合进微软全球在线销售风险系统,极大地提高了侦测各类欺诈的精确度,并为商业营运部门提供了决策依据。
• 领导开发了一套基于大数据机器学习的全球银行退款争议风险预测分析系统,旨在通过维持特定争议成本的前提下最大化争议成功利润。成功地将该系统进行了产品化并进行营运,已经直接为所在部门每年带来数百万美元的额外利润,获得了公司的高度认可。此系统基于的新颖算法是在目前相关行业内首次采用机器学习技术进行退款争议,目前已经正式提交美国专利申请。
• 作为核心贡献者,参与完成了一个多阶段跨部门的与全球多家第三方信用卡发行银行合作的大型项目,旨在降低第三方银行对于在线交易的拒绝率。本项目的核心在于通过对不同类型用户购买行为的大数据分析,证实了在维持低风险的前提下微软及第三方银行的潜在机会收益,从而促成第三方银行降低交易拒绝率,进而为微软带来了每年数亿美元的额外营销收入,同时也为第三方银行带来巨大收益,达到双赢目的。本项目被视为一个基于数据驱动的商业决策的成功范例。与多家跨国银行的良好沟通合作也是本项目成功的重要因素之一。
• 成功进行了对于两类信用卡(MasterCard & VISA)的早期交易风险预警信号的商业大数据分析,提出了测定这些信号有效性的新方法,从而有效的提高了风险系统的精确度。
• 成功进行了对于微软在线交易支付成本的商业大数据分析,提出了预测支付成本的模型,为最优化商业决策提供了依据。
• 利用大量交易数据,成功分析了进行友善欺诈退款争议给用户体验以及公司销售带来的潜在冲击。通过一系列统计分析和实验设计,定量给出了在不同条件下的风险估计,以及如何权衡收益与用户流失的问题。
• 成功进行了对于一系列促销手段以及支付催款方案的商业大数据分析,提出了一系列优化策略,有效地提高了营销收入。
2013.03 - 2014.03    (1年)
高级数据科学家  |  Amazon (亚麻逊)
• 领导开发了一套基于大数据机器学习的风险控制系统用于预测管理亚马逊全球每年高达数百亿美元销售额的在线商品质量风险(包括假冒伪劣产品,危禁品等);将系统从传统数据仓库平台迁移到了基于亚马逊云计算的大数据平台。提出了一个新颖的基于单个交易的商品质量风险控制算法用于克服由于假冒商品风险在短时间内突发高峰带来的预测困难。
• 与多个第三方机构合作,对基于融合自有数据和第三方数据(例如不同社交媒体及美国联邦政府数据源)的全方位大数据风险控制进行了深入研究。
• 领导开发和实施了一个受到公司最高层关注的重大关键项目:该项目运用大数据分析,综合考虑了销售数据的统计特性,商品假冒伪劣风险度以及相应的商业冲击,从商业运营层面来防止亚马逊第三方零售商出售假冒伪劣商品。该项目受到公司高度认可并被认为是在技术和商业模式上都具有创新性,正在给亚马逊全球商业带来积极影响。
• 领导制定了控制某些新型风险类型(例如物料差异)的技术规范和实施计划,参与开发了实施这类风险控制所需要的数据工程接口方案,并提出了本部门的中长期路线图。
• 成功进行了一系列商业大数据分析用以帮助公司高层做出基于数据驱动的科学决策,同时也促进了多个商业运作流程的优化。
2009.08 - 2013.12    (4年4个月)
高级计算机视觉科学家  |  GE Healthcare (通用电气医疗集团)
• 领导开发了多个基于机器学习和计算机视觉的大规模计算机辅助诊断算法,应用于一个全新的医学成像领域(数字病理学);与位于全球各地的多个合作伙伴(以色列,丹麦及印度)合作,对算法进行了产品化并与企业级的大型软件系统相整合。这些算法包括基于一系列不同生化标志物的癌症以及其它异常现象(例如嗜酸性粒细胞,细胞有丝分裂及幽门螺旋杆菌)的智能检测。成功运用了大量复杂的机器学习及计算机视觉技术(例如支撑向量机,随机森林,基于SIFT/SURF的特征检测以及基于Graph-Cuts的图像分割技术)。
• 领导开发了一套基于内容的病理学图像检索系统(CBIR)及辅助诊断系统,用于给定病理学样本的情况下在跨越多家医院的大规模病理学图像库中检索相似的癌症实例,同时融合病人的其它临床诊断和个人信息,以及其它模式的医学影像数据,对病情做出初步预警性诊断。该系统是一个典型的大数据应用系统,融合了大量不同来源及不同形式的数据,综合应用了多种复杂的机器学习技术(包括预测分析和文本挖掘等),计算机集群技术,基于图形处理芯片GPU的并行处理技术(CUDA)等等。
• 领导开发了一套创新性的基于机器学习的高精准计算机视觉算法系统,用于公司的高速高分辨率数字病理学扫描仪识别组织样本切片。本算法在帮助公司产品得以顺利发布方面起到了关键性作用,并成为与竞争对手竞争的有力武器。此项成果被视为公司的重大成果之一并已经提交专利申请。领导开发了其它各类机器学习,计算机视觉及智能检测的项目,
用于各类软件及硬件产品中(例如自动全幅病理学图像分割及配准用于交互式浏览器,亚像素精度的图像配准应用于进行FDA认证所要求的大规模临床试验,基于激光束检测信号的机器人自动物体识别用于数字病理学扫描仪等)。
• 领导进行了一系列基于大规模统计分析和试验设计的医疗大数据分析,以验证各种算法在大规模临床试验方面的效果以及解决产品研发质量管理方面的问题。
1999.10 - 2008.12    (9年2个月)
高级图像科学家  |  Kodak (柯达)
• 领导开发了一系列基于机器学习、计算机视觉、统计分析及图像与信号处理的算法用于大规模工业级别的图像质量检测和控制。并作为主要贡献者,参与了开发一套相应的大型图像数据库系统。通过数据挖掘的手段并结合人类视觉统计特性,探寻复杂硬件系统造成图像质量异常的根本原因,基于历史数据预测新生产硬件设备不同组成部分在复杂生产过程中有可能的发生的失败机率,以及预测老旧设备有可能发生的质量失效以及给图像质量带来的影响。
• 领导开发了一个高效的机器学习算法,通过对大量不同来源的高维数据的分析,运用神经网络加上高维样条平滑的方法对高端影像设备的色彩校准配置进行精确分类,极大地提高了公司产品的竞争性。
• 领导开发了一个大规模自动图像获取及分析的计算机视觉系统并与其它大型数据库联网,能够通过机器学习的方法识别各种图像组件(例如人脸识别)进而采取不同的处理策略,从而极大地提高了图像设备的质量。
• 领导开发了其它一系列有关色彩科学,影像科学,工业设备控制的项目,并发表了相关论文及申请了专利。