國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域最受矚目的2019易觀(guān)第三屆算法大賽－OLAP Session分析已于10月27日落下帷幕，氪信團(tuán)隊(duì)以約300毫秒準(zhǔn)確處理8億條行為數(shù)據(jù)贏(yíng)得OLAP冠軍。

300毫秒準(zhǔn)確處理8億條行為數(shù)據(jù)是什么概念？

在相同的場(chǎng)景下，其他隊(duì)伍的處理速度一般為幾十秒，而氪信團(tuán)隊(duì)在最終數(shù)據(jù)處理正確的基礎(chǔ)上，達(dá)到了約300毫秒驚人的處理速度，這放在其他相似的比賽里也是名列前茅。

在“AI＋金融”的實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常會(huì)面臨大數(shù)據(jù)量挑戰(zhàn)，該比賽結(jié)果和氪信實(shí)際遇到的真實(shí)場(chǎng)景十分貼近，八億行為數(shù)據(jù)大約就是一家銀行的賬戶(hù)數(shù)或者全國(guó)幾天的交易數(shù)，而氪信團(tuán)隊(duì)可以幾乎在瞬間完成一些特定分析。以先進(jìn)算法和強(qiáng)大的計(jì)算性能處理海量高維數(shù)據(jù)，并將其完美融入實(shí)際金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，這也成為氪信屢獲金融機(jī)構(gòu)客戶(hù)青睞的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

“易觀(guān)算法大賽”是國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)和在線(xiàn)分析領(lǐng)域最主要的賽事，直接影響了很多科技公司的技術(shù)選型。第三屆大賽圍繞“OLAP session分析”及“PV， UV流量預(yù)測(cè)”兩個(gè)參賽賽題，邀請(qǐng)全球的算法天才們走進(jìn)大數(shù)據(jù)的世界，向全球征集更聰明的解決方案。

今年共有12支隊(duì)伍參與了OLAP方向的冠軍角逐，根據(jù)主辦方提供的應(yīng)用轉(zhuǎn)化和OLAP場(chǎng)景，參賽團(tuán)隊(duì)給出具體方案，先利用測(cè)試數(shù)據(jù)集在指定測(cè)試集群上運(yùn)行給出測(cè)試結(jié)果，最終主辦方會(huì)用實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)在測(cè)試集群上運(yùn)行整體數(shù)據(jù)并給出用時(shí)排名。氪信技術(shù)團(tuán)隊(duì)?wèi){借300毫秒準(zhǔn)確處理8億條行為數(shù)據(jù)的驚人速度和準(zhǔn)確率獲得冠軍。

歷屆“易觀(guān)算法大賽－OLAP Session分析”，都吸引了騰訊、京東、小米等優(yōu)秀企業(yè)技術(shù)人才以及國(guó)內(nèi)知名高校參與，今年規(guī)模更勝以往。ClickHouse因?yàn)橼A(yíng)得首屆大賽冠軍，在國(guó)內(nèi)一舉成名，此后每屆大賽冠軍爭(zhēng)奪賽均使用ClickHouse， 目前中國(guó)業(yè)已成為ClickHouse使用率世界排名第二的國(guó)家。

日常氪信團(tuán)隊(duì)已向ClickHouse開(kāi)源社區(qū)提交了十幾項(xiàng)功能，主要圍繞特征工程、數(shù)據(jù)清洗、時(shí)序數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域，是ClickHouse在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的先行者之一。

氪信技術(shù)團(tuán)隊(duì)

氪信致力于成為人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，依托在行為語(yǔ)言處理、自然語(yǔ)言處理、圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、集成模型等領(lǐng)域的多項(xiàng)專(zhuān)利和核心技術(shù)，率先將人工智能技術(shù)突破性應(yīng)用在金融領(lǐng)域，為金融機(jī)構(gòu)提供智能風(fēng)控、智能營(yíng)銷(xiāo)、智能客服、異常交易監(jiān)測(cè)等一體化智能金融解決方案。團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自全球頂尖科技公司，上海交通大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)、新加坡國(guó)立大學(xué)、美國(guó)西北大學(xué)、伊利諾伊大學(xué)香檳分校、密歇根大學(xué)等海內(nèi)外一流高校。未來(lái)，氪信科技將繼續(xù)通過(guò)世界級(jí)人才和技術(shù)解決世界級(jí)難題，拓展人工智能在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的邊界。