推荐算法管控

⑴ 30岁后，程序员的出路在哪

程序员是很苦的，技术发展太快，我们需要不断地学习，以更新知识与技能，否则很快这会被时代所淘汰，没有成功的程序员，只有时代的程序员，我们不想象诺基亚那样被时代所抛弃。世界正从IT时代走向DT时代，未来是大数据的时代，企业最有价值的资产就是数据，你所拥有的数据越多你就越有说话权，因此未来企业里最牛逼的员工应该是和数据有关的职位，比如CDO（首席数据官）、数据科学家、数据分析师、数据工程师等，我个人认为这些职位将成为程序员又一个美好的出路。
大数据之爱绝非偶然
1、技术日渐成熟，应用空间得以拓展
大数据技术，最早于1980年被首次提及，却在近几年才获得突飞猛进的发展。相较于几十年前神经网络算法捉襟见肘的计算能力，如今处理器对大规模数据的高速处理能力无疑发挥了关键性的作用。借助于处理器的高性能，使我们短时间内完成PB 级数据的机器学习和模型训练成为可能，由此为高度依赖深度学习的图像、语音识别产品的快速迭代奠定基础，大数据应用空间得以拓展，也由此催生了提供相关产品与服务的技术公司。
2、重视数据资产，数据挖掘已成必然
现代信息技术使每日产生的数据量呈指数级增长，企业发展再也无法回避对数据价值的挖掘与利用。电商平台利用画像做个性化推荐，互联网金融公司利用高危识别技术管控金融风险，滴滴出行利用交易数据通过实时定价优化利润……这些都是对大数据价值的发掘和利用。随着数据资产意识的加强，数据挖掘也将获得越来越多结合具体行业场景的重视。
3、技术催生业务新模式，蕴含创业新契机
大数据产业链，催生出针对不同版块提供产品和服务的业务组合新模式，无论是利用推荐算法做内容服务的今日头条，还是基于数据整合提供监测服务的 TalkingData，或者是提供底层架构支持的阿里云，无不是发觉了大数据产业链条所蕴含的创业先机。
大数据创业，时至今日热度不减，虽难出BAT那样巨头独大的局面，其提供的相对公平的竞争机会，依然在吸引着新的创业公司加入。
4、市场供不应求，岗位挑战空间大
翻看大数据相关招聘岗位，一方面是供不应求的招聘局面，另一方面是腾讯、华为等大牌互联网公司开出的诱惑薪资，都让普通岗位的程序员跃跃欲试。
再加上这些岗位相比于传统的软件工程，有更高的挑战空间和更大的难度，自然引得更多人才进入到这个领域。

⑵ 名词解释 算法

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

⑶ 数据库在资源充足的表现

如何应对数据库CPU打满？最优解在这里...
阿里云数据库
2020-04-26 16:48·字数:4996·阅读:129
如何用好数据库，调校数据库使其发挥最优的性能？
如何快速诊断和应对各种原因导致的突发数据库性能问题？
如何以最低资源成本满足业务需求？
......
这些复杂的运维难题最优解到底是什么？
今天（4月22日）15:00数据库自治服务DAS重磅发布会
现场为你揭晓答案！
数据库自动驾驶时代一触即发点击这里
即可预约直播
今天提前为大家揭秘数据库自治服务DAS的一个创新功能 —— AutoScale，基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。
01背 景
为业务应用选择一个合适的数据库规格，是每个数据库运维同学都会经常面临的一个问题。若规格选的过大，会产生资源浪费；若规格选的过小，计算性能不足会影响业务。
通常情况下，运维同学会采用业务平稳运行状态下，CPU可处于合理水位（例如50%以下）的一个规格（如4核CPU配8G内存）并配一个相对富余的磁盘规格（如200G）。
然而在数据库应用运维同学的日常生活里，线上应用流量突增导致数据库资源打满的情况时有发生，而引发这类问题的场景可能多种多样：
1、新业务上线，对业务流量预估不足，导致资源打满，如新上线的应用接入了大量的引流，或基础流量比较大的平台上线了一个新特性功能。
2、不可预知的流量，如突发的舆论热点带来的临时流量，或某个网红引发的限时抢购、即兴话题等。
3、一些平时运行频次不高，但又偶发集中式访问，如每日一次的上班打卡场景，或每周执行几次的财务核算业务。这类业务场景平时业务压力不高，虽已知会存在访问高峰，但为节省资源而通常不会分配较高的规格。
当上述业务场景突发计算资源不足状况时，通常会让运维同学措手不及，严重影响业务，如何应对“数据库资源打满”是运维同学常常被挑战的问题之一。
在数据库场景下，资源打满可分为计算资源和存储资源两大类，其主要表现：
1、计算资源打满，主要表现为CPU资源利用率达到100%，当前规格下的计算能力不足以应对；
2、存储资源打满，主要表现为磁盘空间使用率达到100%，数据库写入的数据量达到当前规格下的磁盘空间限制，导致业务无法写入新数据；
针对上述两类问题，数据库自治服务 DAS 进行了服务创新，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的技术能力，应对上述的问题。
DAS AutoScale基于数据库实例的实时性能数据作为输入，由DAS完成流量异常发现、合理数据库规格建议和合理磁盘容量建议，使数据库服务具备自动扩展存储和计算资源的能力。
接下来，本文将对DAS AutoScale服务的架构进行详细的介绍，包括技术挑战、解决方案和关键技术。
02技术挑战
计算节点规格调整是数据库优化的一种常用手段，尽管计算资源规格只涉及到CPU和内存，但在生产环境进行规格变配的影响还是不容忽视，将涉及数据迁移、HA切换、Proxy切换等操作，对业务也会产生影响。
业务有突发流量时，计算资源通常会变得紧张甚至出现CPU达到100%的情况。通常情况下，这种情况会通过扩容数据库规格的方式来解决问题，同时DBA在准备扩容方案时会至少思考如下三个问题：
1.扩容是否能解决资源不足的问题？
2.何时应该进行扩容？
3.如何扩容，规格该如何选择？
解决这三个问题，DAS同样面临如下三个方面挑战：
2.1. 挑战一：如何判别扩容是否能够解决问题？
在数据库场景下，CPU打满只是一个计算资源不足的表征，导致这个现象的根因多样，解法也同样各异。例如业务流量激增，当前规格的资源确实不能够满足计算需求，在合适的时机点，弹性扩容是一个好的选择，再如出现了大量的慢SQL，慢SQL堵塞任务队列，且占用了大量的计算资源等，此时资深的数据库管理员首先想到的是紧急SQL限流，而不是扩容。在感知到实例资源不足时，DAS同样需要从错综复杂的问题中抽丝剥茧定位根因，基于根因做出明智的决策，是限流，是扩容，还是其它。
2.2. 挑战二：如何选择合适的扩容时机和扩容方式？
对于应急扩容时机，选择的好坏与紧急情况的判断准确与否密切相关。“紧急”告警发出过于频繁，会导致实例频繁的高规格扩容，产生不必要的费用支出；“紧急”告警发出稍晚，业务受到突发情况影响的时间就会相对较长，对业务会产生影响，甚至引发业务故障。在实时监控的场景下，当我们面临一个突发的异常点时，很难预判下一时刻是否还会异常。因此，是否需要应急告警变得比较难以决断。
对于扩容方式，通常有两种方式，分别是通过增加只读节点的水平扩容，以及通过改变实例自身规格的垂直扩容。
其中，水平扩容适用于读流量较多，而写流量较少的场景，但传统数据库需要搬迁数据来搭建只读节点，而搬迁过程中主节点新产生的数据还存在增量同步更新的问题，会导致创建新节点比较慢。
垂直扩容则是在现有规格基础上进行升级，其一般流程为先对备库做升级，然后主备切换，再对新备库做规格升级，通过这样的流程来降低对业务的影响，但是备库升级后切换主库时依然存在数据同步和数据延迟的问题。因此，在什么条件下选择哪种扩容方式也需要依据当前实例的具体流量来进行确定。
2.3. 挑战三：如何选择合适的计算规格？
在数据库场景下，实例变更一次规格涉及多项管控运维操作。以物理机部署的数据库变更规格为例，一次规格变更操作通常会涉及数据文件搬迁、cgroup隔离重新分配、流量代理节点切换、主备节点切换等操作步骤；而基于Docker部署的数据库规格变更则更为复杂，会额外增加Docker镜像生成、Ecs机器选择、规格库存等微服务相关的流程。因此，选择合适的规格可有效地避免规格变更的次数，为业务节省宝贵的时间。
当CPU已经是100%的时候，升配一个规格将会面临两种情况：第一种是升配之后，计算资源负载下降并且业务流量平稳；第二种是升配之后，CPU依然是100%，并且流量因为规格提升后计算能力增强而提升。
第一种情况，是比较理想的情况，也是预期扩容后应该出现的效果，但是第二种情况也是非常常见的情形，由于升配之后的规格依然不能承载当前的业务流量容量，而导致资源依然不足，并且仍在影响业务。如何利用数据库运行时的信息选择一个合适的高配规格是将直接影响升配的有效性。
03解决方案
针对上述提到的三项技术挑战，下面从DAS AutoScale服务的产品能力、解决方案、核心技术这三个方面进行解读，其中涉及RDS和PolarDB两种数据库服务，以及存储自动扩容和规格自动变更两个功能，最后以一个案例进一步具体说明。
3.1. 能力介绍
在产品能力上，目前DAS AutoScale服务针对阿里云RDS数据库和PolarDB数据提供存储自动扩容服务和规格自动变配服务。
其中，针对即将达到用户已购买规格上限的实例，DAS存储自动扩容服务可以进行磁盘空间预扩容，避免出现因数据库磁盘满而影响用户业务的发生。在该服务中，用户可自主配置扩容的阈值比例，也可以采用DAS服务预先提供的90%规格上界的阈值配置，当触发磁盘空间自动扩容事件后，DAS会对该实例的磁盘进行扩容；
针对需要变更实例规格的数据库实例，DAS规格自动变配服务可进行计算资源的调整，用更符合用户业务负载的计算资源来处理应用请求，在该服务中，用户可自主配置业务负载流量的突发程度和持续时间，并可以指定规格变配的最大配置以及变配之后是否回缩到原始规格。
在用户交互层面，DAS AutoScale主要采用消息通知的方式展示具体的进度以及任务状态，其中主要包括异常触发事件、规格建议和管控任务状态三部分。异常触发事件用于通知用户触发变配任务，规格建议将针对存储扩容和规格变配的原始规格和目标值进行说明，而管控任务状态则将反馈AutoScale任务的具体进展和执行状态。
3.2 方案介绍
为了实现上面介绍的具体能力，DAS AutoScale实现了一套完整的数据闭环，如图1：
图1 DAS AutoScale数据闭环
在该闭环中，包含性能采集模块、决策中心、算法模型、规格建议模块、管控执行模块和任务跟踪模块，各模块的具体功能如下：
性能采集模块负责对实例进行实时性能数据采集，涉及数据库的多项性能指标信息、规格配置信息、实例运行会话信息等；
决策中心模块则会根据当前性能数据、实例会话列表数据等信息进行全局判断，以解决挑战一的问题。例如可通过SQL限流来解决当前计算资源不足的问题则会采取限流处理；若确实为突增的业务流量，则会继续进行AutoScale服务流程；
算法模型是整个DAS AutoScale服务的核心模块，负责对数据库实例的业务负载异常检测和容量规格模型推荐进行计算，进而解决挑战二和挑战三的具体问题；
规格建议校验模块将产出具体建议，并针对数据库实例的部署类型和实际运行环境进行适配，并与当前区域的可售卖规格进行二次校验，确保的建议能够顺利在管控侧进行执行；
管控模块负责按照产出的规格建议进行分发执行；
状态跟踪模块则用于衡量和跟踪规格变更前后数据库实例上的性能变化情况；
接下来，将分别针对DAS AutoScale支持的存储扩容和规格变配两个业务场景进行展开介绍。
!图2 存储扩容方案](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16625435-f448260506c94c56.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240 "lADPD26eLFb47F_NAW3NBDg_1080_365.jpg_720x720q90g.jpg")
存储扩容的方案见图2，主要有两类触发方式，分别是用户自定义触发和算法预测触发。其中，算法将根据数据库实例过去一段时间内的磁盘使用值结合时序序列预测算法，预测出未来一段时间内的磁盘使用量，若短时间内磁盘使用量将超过用户实例的磁盘规格，则进行自动扩容。每次磁盘扩容将最少扩大5G，最多扩大原实例规格的15%，以确保数据库实例的磁盘空间充足。
目前在磁盘AutoScale的时机方面，主要采用的是阈值和预测相结合的方式。当用户的磁盘数据缓慢增长达到既定阈值（90%）时，将触发扩容操作；如果用户的磁盘数据快速增长，算法预测到其短时间内将会可用空间不足时，也会给出磁盘扩容建议及相应的扩容原因说明。
图3 规格变配方案
规格变配的方案见图3，其具体流程为：首先，异常检测模块将针对业务突发流量从多个维度（qps、tps、active session、iops等指标）进行突发异常识别，经决策中心判别是否需要AutoScale变配规格，然后由规格建议模块产生高规格建议，再由管控组件进行规格变配执行。
待应用的异常流量结束之后，异常检测模块将识别出流量已回归正常，然后再由管控组件根据元数据中存储的原规格信息进行规格回缩。在整个变配流程结束之后，将有效果跟踪模块产出变配期间的性能变化趋势和效果评估。
目前规格的AutoScale触发时机方面，主要是采取对实例的多种性能指标（包括cpu利用率、磁盘iops、实例Logic read等）进行异常检测之后，结合用户设定的观测窗口期长度来实现有效的规格AutoScale触发。
触发AutoScale之后，规格推荐算法模块将基于训练好的模型并结合当前性能数据、规格、历史性能数据进行计算，产出更适合当前流量的实例规格。此外，回缩原始规格的触发时机也是需要结合用户的静默期配置窗口长度和实例的性能数据进行判断，当符合回缩原始规格条件后，将进行原始规格的回缩。
3.3核心技术支撑
DAS AutoScale服务依赖的是阿里云数据库数据链路团队、管控团队和内核团队技术的综合实力，其中主要依赖了如下几项关键技术：
1.全网数据库实例的秒级数据监控技术，目前监控采集链路实现了全网所有数据库实例的秒级采集、监控、展现、诊断，可每秒实时处理超过1000万项监控指标，为数据库服务智能化打下了坚实的数据基础；
2.全网统一的RDS管控任务流技

⑷ 大数据是什么，是怎么带动经济发展的

大数据的概念

概念：难以用常规的数据库工具获取、存储、管理、分析的数据集合。

特征：

1、数据量大：起始单位是PB级的。

1KB=1024B

1MB=1024KB

1GB=1024MB

1TB=1024GB

1PB=1024TB

1EB=1024PB

1ZB=1024EB

2、类型多：

结构化、板结构化、非结构化：网诺日志、音频、视频、图片、地理位置等信息混杂。

3、价值密度低：

获取数据的价值就像是淘金一般。

4、速度快时效高：

数据呈指数倍增长，时效性要求高，比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能的完成实时推荐。

5、永远在线：

大数据时代的数据是永远在线的，随时应用计算，这也是区别于传统的数据的最大特征。

大数据从哪来

1、搜索引擎服务

网络数据量1000PB，每天响应138个国家数十亿次请求，每日新增10TB

2、电子商务

3、社交网络

QQ：8.5亿用户，用4400台服务器存储用户产生的信息，压缩后的数据100PB，每天新增200~300TB

4、音视频在线服务

5、个人数据业务

6、地理信息数据

7、传统企业

8、公共机构

智慧城市：摄像头拍摄的图片，1080P高清网络摄像机一月产生1.8TB数据，大点的城市50万个摄像头，一个月3PB的数据量。

医疗、中国的气象系统。

大数据的存储与计算模式

存储：

面临的问题：数据量大、类型复杂（结构化、非结构化、半结构化）

关键技术：

1、分布式文件系统（高效元数据管理技术、系统弹性扩展技术、存储层级内的优化、针对应用和负载的存储优化技术、针对存储器件的优化技术）

2、分布式数据库

事务性数据库技术：NoSQL：（支持非关系数据库、具有多个节点分割和复制数据的能力、用最终一致性机制解决并发读操作与控制问题、充分利用分布式索引及内存提高性能）代表有：BigTable、HBase、MongoDB、Dynamo。

分析型的数据库技术：Hive 、Impala

3、大数据索引和查询技术

4、实时流式大数据存储与处理技术

计算：

面临的问题：数据结构特征、并行计算（以分布式文件为基础的Hadoop以分布式内存缓存为基础的Spark）、数据获取（批处理流处理）、数据处理类型（传统查询数据挖掘分析计算）、实时响应性能、迭代计算、数据关联性（先map一下再rece一下）。

关键技术：

1、大数据查询分析计算模式与技术：HBase、Hive、Cassandra、Impala

2、批处理计算：Hadoop MapRece、Spark

3、流式计算：Storm、Spark Steaming

4、图计算：Giraph、GraphX

5、内存计算：Spark、Hana（SAP公司全内存式分布式数据库系统）、Dremel

应用领域

1、智慧医疗（临床数据、公共卫生数据、移动医疗健康数据）（共享疾病案例，基因分类参考）

2、智慧农业（主要指依据商业需求进行农产品生产，降低菜残伤农概率）

3、金融行业：

精准的营销：根据可与习惯进行推销

风险管控：根据用户的交易流水实施反欺诈

决策支持：抵押贷款这一块，实施产业信贷的风险控制。

效率提升：加快内部数据处理。

产品设计：根据客户的投资行为设计满足客户需求的金融产品。

4、零售行业（对零售商来说：精准营销（降低营销成本，扩大营销额）；对厂商：降低产品过剩）

5、电子商务行业

6、电子政务

希望对您有所帮助！~

⑸ java程序员如何转型做大数据

有java基础转型大数据相对较为简单
1、有着充足的学习资料
2、有着详尽的学习课程安排
3、最好有人能给指导自己
4、有真实的项目让自己实操
5、自己加倍努力

⑹ 论内容理解算法

经过几年的膨胀期，算法的热度快速下降，不论是AI四小龙的上市之路艰辛，还是各大头部互联网公司的副总裁重返学术界，以及算法人员的招聘冻结。这里有总体经济形势恶化带来的影响，也与算法本身的能力上限有关，在各类学习任务上，算法的性能正在逐渐进入瓶颈，通用任务效果提升的梯度在逐渐变小，有效的进展都依赖于超大规模的数据和模型参数，以通用语义表征任务为例，完成一次超大规模的预训练模型的成本达到数百万元，极大地限制了中小企业参与的机会。

在业务应用方面，经过几年的持续建设和多种类型功能的输出，业务依赖的不同方向所对应的内容理解算法在应用和效果层面已趋成熟，能够带来惊喜效果的机会变的很少。这种形势下，作为偏后台支持的角色，如何去识别并持续深化内容理解算法的作用变得很重要。本文试图从价值视角分析内容理解的生存形势，发掘未来发展的可能性以及从业人员的应对手段方面做了些不算严谨的阐述。

一直以来我们定义内容理解算法为业务的万金油，随时随地可以插拔式应用。从配合内容生产者做创作提示，帮助运营做质量分析，版权保护，相似查找，帮助搜索算法提供长尾查询的效率增强，帮助推荐算法提供标签等细粒度语义特征，根据消费者的负向反馈进行同类型的内容屏蔽(如软色情，恶心，不喜欢的明星)。因此很自然地，我们把内容理解算法的使命定义为“内容流转的全链路提质提效”，这里的质量包含对确定性劣质的去除，以及优质内容的免审或者高曝推荐。效率指的是把内容从生产到消费的链路上的时间优化到最快，包括配合运营进行快速的内容筛选，辅助分发算法进行人群和内容的精准匹配。

这里需要回答的是，在上述相对完备的能力基础上，内容理解算法所能提供的最核心的价值是什么？

首先是客户的定义问题，内容理解算法的客户不是运营，不是分发算法，也不是生产者和消费者。而是要回归到最原始的“内容”，用于对内容进行附加值的极大化提升。

其次，参与到内容流转各环节的角色承担了对内容理解算法的价值落地和放大，不论是运营所主导的平台意志实现，分发算法对内容和消费者的高效匹配，以及生产者和消费者分别从内容供给和消费方面对内容理解算法的诉求。

最后，内容本身是一种载体，载体背后是人对现实世界的刻画，平台层面有对内容进行按需取用的逻辑，消费者也有用脚投票的权利，这里的内容理解算法不应当做任何的自我倾向，按照业务诉求的多样化能力输出是内容理解存在的核心价值，否则通过简单搬运学术界的开源模型便可形成表面上的业务能力堆砌，显然是无法满足业务的增长诉求。

因此，我们可以形成价值定义： “内容理解算法的核心价值是内容全生命周期内，根据服务业务的多样化诉求，提供智能化和结构化的理解能力，其衡量标准为上述能力带来的附加效率提升和成本下降。”

从这个定义来看，内容理解算法似乎没有站在主战线上，价值被隐性地统计起来。实则不然，就如战争一样，冲锋在前的部队只有少数，而承担防守和辅助任务的兵种实际上是不可或缺的，很多时候也决定了战争的走向， 历史 上由于后勤保障问题导致战争走向改变的例子比比皆是。就如定义中的效率提升，它其实不是一票式的，由于效率的提升会带来供给者和消费者的规模增大，又会产出对内容理解算法效率提升的更多诉求，这种正反馈式的链路也是内容业务可以快速实现既定目标的重要方式。

一、估值 游戏

以2021年11月小红书的估值来看，彼时6千万DAU和47分钟人均时长的内容社区获得200亿美金的估值认可，这属于一个早期内容社区经历过较长时间的成长后才能达到的高度。考虑一个相对创新内容业务，两到三年的时间想要达到5000万DAU和5分钟的人均时长其实还是比较困难的，按照对标小红书的逻辑，估值上限为30亿美金，假设内容理解算法对业务贡献率用3%折算，估算下来内容理解估值为9千万美金，按照简单的市销率10倍计算，内容理解每年的营收为900万美金(按照估值反推营收的原因是是内容理解算法对业务的点状式能力输出难以做到精准的量化统计)。

900万美金是非常尴尬的数字，因为内容理解算法存在比较高昂的成本，从大头上来看，内容理解算法支出分为三部分，第一部分是算法人员，以15人的支撑团队计算（看起来有点多，实则不然，想要支撑对未来预期的增长，15个人实际并不够用），按照单人每年的支付成本150万计算(这个成本折算到员工回报大约为100万左右，已经没多大市场竞争力)，大约400万美金/年；第二部分是资源消耗，按照百万内容/天的规模计算，各种资源成本(包括机器，存储、辅助软件等)大约500万美金/年；第三部分是配套工程人员，产品经理，外包标注支持等，这部分大约150万美金/年。可以看到业务发展到这个阶段，内容理解算法是入不敷出的。

按照上述口径，能够改善内容理解价值的核心方法包括三个方向，一是业务估值的上升，需要业务DAU和时长的稳定提升。二是内容理解算法的业务贡献率提升，这里对内容理解算法的要求是比较高的，不仅仅要从内容的质量，生产者的辅助，分发流量效率，业务的大盘生态，或者业务商业化上有所作为。三是降低成本，这个路径的可行性很弱，反倒是随着业务的成长，成本的消耗会进一步增加，能够做的是控制成本增长的速度小于业务增长。

“按照业务贡献对处于业务发展前期的内容理解算法进行价值衡量，情况是非常不乐观的”。

二、价值重塑

前面的视角是业务闭环下的价值衡量，放开到更大的视角，内容理解算法之所以构成相对独立的功能单元是因为它提供的能力是相对通用的，比如标签识别算法不仅仅可用于小红书，也可用于抖音和快手这样的内容业务。

因此在支撑具体的业务的过程中沉淀出通用算法进行其他类似业务的价值输出，是内容理解算法的另一扇门。这里面临的另一个问题是如果是头部业务，一定是要求内容理解算法是为它量身定制的，而中小业务愿意为内容理解算法买单的价钱是有限的。针对这个问题的核心解法是在做头部业务能力定制的时候，提供尽可能通用的能力，通过对数量众多的中小业务形成价值输出，实现量级的堆砌。

此外，要差异化成熟业务和创新业务，对于成熟业务而言，内容理解算法对业务的微小提升可能是非常明显的，以京东平台为例，如果内容理解算法通过图像搜索或者同款识别等能力提升业务成交0.1%，也将是数亿美金每年的价值加成。对于创新业务而言，内容理解算法应当深入业务，从内容的全生命周期为业务提供硬核的能力，用以帮助业务实现生产者和消费者体感的明显提升，最终带来业务的正反馈式增长，早期的抖音就是依托炫酷的AI特效体系实现用户规模的快速增长。

“目前能看到的，让内容理解算法进行价值放大的有效途径是贴身服务头部业务的过程中，沉淀通用化能力横向输出尽可能多的同类型业务。针对成熟业务寻找对业务增长的确定性增长点，创新业务寻找到适合于业务快速增长的硬核能力”。

作为一名内容理解算法沉浮六年的老兵，我对内容理解算法的未来持谨慎乐观的态度。原因有三个方面，一是这一轮深度学习带来的算法提升空间变得有限；二是互联网用户进入存量时代后，头部内容会更加精耕细作，从追求效率转向运营的精细化和粘性保持；三是对未来可能出现的下一代内容消费方式的期待和观望。

一、相对有限的算法提升空间

过去的几年，内容理解算法的演进可以分为三个方向，一次是从传统的手工特征到神经网络特征的升级，通过大数据和大算力实现效果的明显提升，也极大降低了算法人员的准入门槛；二是对内容的理解从单一模态升级为多模态&跨模态，以及以图神经网络为基础的推理能力；三是极大规模数据的模型学习，即以大规模预训练模型为基础的统一内容表征方式，催生了transformer家族的不断壮大。

然则，算法的性能逐渐接近瓶颈，不论是在看图说话、 情感 分析、还是标签识别等算法任务上距离人类仍然存在一定的距离，并且这份距离看起来短期内没有明确的突破机会。反倒是业界开始从监督学习往无监督学习靠近，试图利用海量数据学到背后的范式，这本质上是对追赶上人类能力的背离。

以transformer为例，百亿数据下训练一次消耗数百块GPU，数周的训练时间才有可能获得明显的效果的提升，这还不包括精细的网络调整的令人沮丧时间成本。此外下游任务想要得到期待的效果，还需要进一步的迁移学习。从表象来看，只是提供一个更好的算法学习的起点。

我们经历了一个业务对我们翘首以待到逐渐理性的合作过程，AI算法从来就无法成为救世主，而是有更强生产力的工具。当然我们不应当过于悲观，起码过往的几年，蓬勃发展的算法体系带来了从业人员的准入门槛极大下降，大众对AI算法的广泛认知也有助于内容理解算法相对长期的旺盛生命力和成长。

二、存量用户时代的内容社区的运营方式

中国互联网用于见顶，意味着各大内容业务必须进入存量用户阶段。存量用户阶段面临的困境是粗放式增长不复出现，用户群体开始细分，用户粘性变得更加艰辛，要求内容社区必须进行精细化运营。精细化运营背后的表现为对效率的要求下降，转而对用户心智和长期的战术保持耐心。这种情况下内容理解算法会成为散落到业务众多需求列表的功能支撑点，独当一面的机会愈发减少。

“从算法学习的角度来看，人的创意，玩法设计，互动属性是目标(ground truth)的天花板，因此此时此刻保持工具属性是相对合理的态度”。

三、下一代的内容消费方式

互联网时代的内容消费经历了文本到图像的升级，再到视频的升级，每一次内容消费升级背后产出对内容理解算法的爆发式增长，那么下一代的内容消费方式又是什么呢？

业界目前正在押注元宇宙，facebook甚至把名字都改成了meta。过去有几波VR/AR的热潮，看起来除了在某些线上成人网站和线下 游戏 设备之外，并未有足够颠覆我们日常生活方式的输出。

人类对更高级的感知外部环境和与他人无时空差别的交互需求是明确存在的，只是它是否由“元宇宙”承载却是个未知数。如果元宇宙是这个载体的话，那么虚拟世界的感情识别，触感生成，自然交互，生态的 健康 治理，超大规模内容消费下的负载下降会是内容理解算法可以尝试去攻克和深耕的全新地带，也会承担更为核心的角色。

“下一代的内容理解消费方式有机会成为内容理解的下一个主战场，但是目前的形势并不明朗，需要我们保持耐心地思考和观望”。

四、其他的可能

抛开头部综合性AI大厂商如网络，腾讯，阿里巴巴，华为等企业作为内容理解多样性需求输出的第一极之外，还有以内容理解算法作为平台能力输出的第二极，比较有名的是AI四小龙(商汤、旷视、依图，云从)，以及深度结合各民生领域的产业AI能力输出。

医疗AI，解决医疗资源匮乏导致看病需求无法被满足，人工看诊时间长等问题。比较典型的case是COVID-Moonshot众包协议，由500多名国际科学家共同参与，以加速COVID-19的抗病毒药物研发。

教育AI，解决优质教育资源匮乏导致的分配不公，及教师和学生的信息不对称问题，虽然国家正在推新教育双减政策，但是教育作为一项基本的人身权利应当得到更好的满足，比较知名的企业有松鼠AI，猿辅导等。

制造AI，解决制造车间设备、数量、功能增多、调度分配难度大、需求端个性化要求等问题，利用AI，自动化，IOT，边缘计算，云，5G等手段，充分利用生产车间的海量价值数据，把人从简单重复的劳动中解放出来以从事更高级的任务，帮助提高产量的同时降低缺陷率，比较知名的企业有正在香港上市的创新奇智和创新型工业AI-PASS平台提供商远舢智能等。

此外，还有在智能驾驶、智慧城市、芯片AI等产业领域深度耕耘的各种公司，他们正在充分发挥大数据和AI算法的能力，为各大产业带来源源不断的创新能力。

回到内容理解算法的现存生存环境，仍然存在一定的潜力可以挖掘。在下一代内容消费方式到来之前，可以做得更好，形成与上下游的积极联动，在现在的舞台上展现出更佳的风采。

一、产品

内容理解算法的产品是不是刚需，这个话题有点争议，有人说算法的产出速度是比较慢的，让昂贵的产品角色参与建设本身会存在浪费的情况。我个人认为内容理解算法所对应的产品角色必须具备，因为在庞大的业务体系后面，如果缺失了面向业务需求的自顶向下的内容理解算法体系设计和建设，非常容易出现业务赋能的水土不服。

产品需要考虑的核心问题是如何衡量长期和短期投入，算法是比较精细的工作，对结果的预期是非确定性的，因此需要做好对业务预期的管理以及同业务需求的及时交互。为了保障算法最终在业务的使用效果，前期可以通过简化版本或者半成品算法的产品化方案进行快速试错，帮助业务决策的同时给算法的长期迭代争取空间。此外，针对算法长期迭代设计有效的样本数据回流机制，通过配置化输出给到业务尽可能多的试错方式，以及业务上线使用后的效果实时监控等都是产品需要思考的工作。

二、运营

运营应该是内容理解算法打交道最频繁的相关方，内容理解算法的评价标准和业务适配都需要运营来进行构建和监控。内容理解算法是运营进行内容供给生态和消费生态运营的智能助手，从内容结构化标签角度提供到运营各种分析使用方式，如内容审核、内容圈选，内容人群定投等。

和运营打交道对内容理解算法提出高要求，如何快速衡量需求的合理性及可行性非常关键。有时候内容理解算法做了过度承诺，导致上线效果不佳，影响业务的发展。有时候对算法实现效果的不自信或产品化用法借力不够从而拒绝需求导致业务失去宝贵的试错机会。因此内容理解算法应当对内容运营的链路有相当的掌握，可以和运营一起定义全链路算法能力，从应用的视角推进算法需求的合理有序的开展。

三、生产者

生产者对于平台来说至关重要，巧妇难为无米之炊，不论运营和分发算法多么牛逼，缺少了高质量的内容生产来源，业务是不可能有持续增长的。通常情况下两千优质生产者加上数万的普通生产者即可支撑起千万DAU的业务，如何服务好这部分生产者对平台来说非常关键。

内容理解算法和生产者目前的主要交互方式包括几个方面，一是在内容生产的时候给到生产者的内容元素的智能推荐，如话题，标题，配乐的推荐等；二是进行内容展现效果的提升，如滤镜，贴纸，美颜，画质增强等；三是从质量层面给予生产者指导和管控，包括从业务视角给到生产者发布的内容大致因为何种理由不被平台采纳，内容高热趋势消费榜单，内容的版权保护等。

从生产者视角来看，尽可能多地从平台获取流量或者商业化价值是根本追求，因此往往会出现对平台规则的不断试探以攫取利益，如发布大量的擦边球或危言耸听的内容。内容理解算法需要在内容供给规模不断变大的情况下帮助平台保持 健康 的生态和有效的流量分配同时尽可能给到生产者更多指导。这种相爱相杀的关系也给内容理解算法带来了不少的挑战和生存空间。

四、分发算法和消费者

把分发算法和消费者放在一起的核心逻辑是内容理解算法绝大部分情况下是需要通过分发算法和消费者打交道的。从消费者视角观察，高活用户代表主流心智，如何服务好这波群体关系到业务的生存问题。中低活用户是平台的增量所在，持续加强这部分用户的平台粘性是关键任务(这里会有部分用户的出逃，为了维护平台的心智，这部分的牺牲是可接受的)。分发算法承担了把海量内容做负载下降后根据用户的长短期兴趣进行推荐的使命，分发算法是需要秉承平台意志的，用于进行内容的流量调配用于影响消费者的体感和心智，给平台带来源源不断的生机。

早期编辑为主的内容分发模式下，消费者是被教育的对象，一天之内能够看到的新鲜内容是非常少的，这种情况导致消费者的浏览深度和时长是受限的。个性化推荐模式下，用户的兴趣被极致放大，由于相关内容和新鲜内容的快速推送，消费者会感受到强烈的沉浸式消费体感。然而内容的多样性，消费体感的持续维护，兴趣的拓展等变得非常重要，这给分发算法的精准性提出很高要求。提供分发算法细粒度的识别能力是内容理解算法可以大展身手的机会，内容是否具备不错的分发潜力以加大分发流量？内容的适合人群是什么？用户无序浏览背后的核心兴趣是什么？软色情/部分人群不喜好内容(蛇虫宠物)如何精准识别用以分发调控等问题都是分发算法难以触达的地方，这些命题正是内容理解算法可以深入研究并影响内容分发和消费的重要方面。

除了特定的场景(如互动玩法，个性化封面图等)，内容理解算法应当恪守自己在内容生命周期的参与广度。涉及到内容的分发和消费，内容理解算法应当把自己定义为分发算法不可或缺的助力，而不是试图去做替换，站在内容理解算法视角，分发算法可以约等于消费者。以饭馆运作为例，分发算法是大厨，根据消费者的口味和食材和菜谱提供个性化的食物服务。内容理解算法可以对食材进行质量管控，研发新的菜谱，在必要的时候提供半成品的菜品。和消费者的交互交由分发算法来处理，毕竟术业有专攻，内容理解算法可以在对内容的深度理解和消费者洞察上做纵向的深入，提供更多的可能性，包括生态、多样性、内容保量等。

内容理解算法和分发算法的理想态是正和 游戏 ，零和 游戏 对双方都是没有意义的，因此这里额外对内容理解算法提出的要求是在内容消费场景建立一套相对客观的评价体系，通过算法的标准化评估进行上线流程的加速，通过不断的快速试错给分发算法提供更多枪支弹药。

五、工程&数据分析

一个好汉三个帮，内容理解算法背后也站着一群小伙伴，面向算法生产的大规模工程基础设施和面向算法洞察的数据分析能力可以帮助内容理解算法更好的发展。在内容爆炸式增长的今天，高效的算法工程体系非常关键，甚至是拉开不同公司差距的最重要手段之一。有个非常明显的例子，在业界举办的各种算法大赛上，只要是大型互联网公司参赛基本上都会出现霸榜的情况，这背后是模型训练效率的强大先发优势，拥有百块级别GPU并发训练能力的高校是非常少的。此外以通用向量检索功能为例，百亿级的向量索引能力在有限的算力和内存消耗下稳定运行起来是需要大量的工程优化手段的，而这个功能对算法的高效使用至关重要。

服务于内容理解算法，数据分析有非常多的应用。根据消费统计行为构建面向内容兴趣的用户画像，风向趋势内容消费对供给的指导，层次耦合的内容标签的合理挂靠关系，算法上线前的有效性分析，及算法上线后持续监控和异常告警等。

内容理解算法需要做的是面向业务场进行完整的架构设计，从算法的效率角度，包括算法服务效率，算法洞察视角等方面联动工程&数据分析提供强大的生产力，通过规模和系统厚度构建足够的技术门槛。

2021年对中国互联网，甚至是中国 社会 的前行都是不同寻找的一年，在全球经济下行，国家间人为壁垒构建的情况下，恰恰又遭遇了国内人口增长的停滞，国家对互联网平台的强管控，以及互联网用户渗透的见顶。

内容理解算法背后的AI算法体系多少也收到了波折，不过从整体形势来看，AI算法体系和产业化仍然在往前走。基础理论研发体系中对应的论文发表、会议举办及大赛的举行和参赛人员的规模都在增长。这两年的遇冷问题主要是受到市场大环境的影响，AI占总体投资的比重仍然在上升。从国内方面来看，全球经济的技术封锁进一步坚定了中国立足自主创新的决心和信心，国家十四五计划也明确提出了大数据，人工智能，VR/AR的产业发展规划，AI产业仍然有很强的潜力值得挖掘。

作为依附于业务的内容理解算法，需要有清晰的自我认知和定位。我们的核心价值是什么？它如何得到有效的定义和量化？作为服务于业务众多角色中的一员，如何做好同其他角色的正向互动？上述问题背后的答案代表了内容理解算法的核心作用。现在的算法界有一股投机风，什么热门就搞什么，有号称无需数据标注的无监督学习，有号称可以效果对标大量标注样本的小样本学习，有号称单个算法模型打遍天下的多模态预训练学习等等。如果从问题抽象简化的角度去研究基础的理论体系和算法学习范式是没有问题的，但是如果业务的算同学也把这类概念摆在嘴上是有问题的，脱离了业务场景的核心诉求去谈技术创造新商业，是一种对客户的傲慢，属于典型的机械主义。

作为深度结合业务的内容理解算法，应当从业务场景出发，结合算法的可行性去 探索 用于业务赋能的核心技术，对于明确可以产生正向业务价值的算法技术，哪怕需要较长一段时期的打磨，也要敢于投注建设，在算法研发的过程中不断地思索业务的更多可能性，逐渐把业务的不确定性转化为技术的相对确定性。对于较长时间无法形成对业务贡献的算法，应当果断放弃深入研究，当然作为技术观望跟进是没有问题的。

从目前形势来看，内容理解算法的发展确实碰到了一些困难，但我们可以保持对未来的谨慎乐观，期待下一代内容消费形态的来临，同时尽可能多地进行业务场景的细化进行能力输出和加强，把存量业务价值做好放大，通过算法自身的持续建设，为将来可能来临的那一刻做好技术储备。

⑺ 管控率怎么算

管控率算法为，管控率=进度/总进度。
经查阅，根据公式定理，管控率=进度/总进度。
管控率是管理制度或荣或衰的重要标志。制度发展，事实上必然表现为管理效率的提高，反之，则是管理效率的下降。

⑻ B站回应一年被约谈十多次，公共平台需要怎样的社会导向

B站回应一年因涉黄被约谈10余次，并提出了为期两周的整改期间内组织专项人力排查和处理了相关稿件 。公共平台需要营造一个风清气正的网络空间。具体如下：

各公共平台只有落实了传播社会主义核心价值观的主体责任，同时严格审核监管平台内容，才能对公众有正确的引导，才能营造一个风清气正的网络空间。

对于公共平台需要怎样的社会导向，大家有什么看法，欢迎留言。

⑼ miui9有什么新功能

MIUI 9系统采用更加简洁、轻快、生动的设计，让手机使用起来高效而富有活力。MIUI 9解决用户对快的诉求，MIUI 9以“快如闪电”为产品设计宗旨，全方位围绕“快”体验进行大幅改进和优化，最终打造出流畅、稳定、省电的手机系统。 MIUI 9聚焦流畅体验，克服手机系统卡、慢、热的问题，提供快如闪电般操作感受。 全新推出的传送门、信息助手、快速查找照片等极速功能，帮助你极速获取内容，让你和“手机”这位亲密伴侣的相处变得简单而有趣。 还对系统进行了适度精简和瘦身，得益于系统基础体验的大幅优化和提升，你将使用到比以往更加稳定、流畅和省电的全新MIUI系统。 2、闪电系统 为确保手机流畅体验，MIUI 9通过采用应用启动加速、 动态资源分配、持续自动整理、全新文件系统、内存实时反碎片等黑科技手段，使手机系统的流畅度快如闪电，而能耗却更低 使用MIUI 9，你就可以感受到流畅、稳定、 省电的手机系统应有的样子。 3、应用启动速度快 应用启动加速是对系统爆发力的考核。MIUI 9从系统底层进行深度优化，通过采用全新文件系统、触屏反馈优化、CPU智能增速、线程调度优化等技术，实现系统级启动加速。 MIUI 9做了系统级的应用启动加速优化， 无论是MIUI系统应用，还是开发者提交的第三方应用和游戏，当你点击打开时，便会感受到令人惊叹的启动响应速度。真正做到应用启动速度快如闪电。 在艾瑞TOP50热门应用启动速度对比中，搭载MIUI 9的小米6以43个应用启动领先获胜。大幅领先于三星S8 (搭载SE8.1)和华为P10 (搭载EMUI5.1)。MIUI 9真正做到应用启动快如闪电。 4、动态资源分配 MIUI 9采用动态资源分配技术，能够优先满足当前应用的资源需求，确保顺畅运行。 无论后台各类应用的资源需求如何波动，当前操作体验始终流畅快速。 MIUI智能分配各个应用的资源需求，确保手机的流畅体验，尤其在手机开始下载文件时，MIUI 9资源管控效果显着。 5、连续综合使用不卡顿 手机操作系统长时间使用后，会因各种问题导致日常综合使用的卡顿现象。 MIUI 9全面分析了手机系统卡、慢、热的原因，综合采用多达十几项的系统优化来保证系统的综合流畅度，这些优化措施包括:应用启动加速、关键场景响应加速、动态资源分配、 持续自动清理、全新文件系统、文件系统缓存管理、内存实时反碎片、核心组件拥塞控制、异常排除机制等。全面优化让系统时刻保持流畅状态，确保日常使用始终稳定流畅。 MIUI9采用10余项黑科技，确保连续综合使用不卡顿。在日常6小时综合使用测试中，搭载MIUI9的小米累计卡顿时长。远远低于三星S8 (搭载SE8.1)和华为P10 (搭载EMUI 5.1) 6、快速查找照片 在MIUI 9中查找照片十分快速高效。得益于先进的机器学习和图像识别技术，你可以基于人物、时间、地点、表情、证件甚至截图中的文字对照片进行快速查找。 找人 可以点击“相册”中的人物相册，来浏览找人，也可以直接输入人物名称来快速查找。当然，首先你需要给人物进行命名。 点击“相册”中的人物相册，直接输入“我和老婆”就可以看到“我和老婆”在各种时候的合影，快速找到自己所需要的那张照片。 对于宝宝照片，MIUI 9系统还会基于表情来整理子相册，在这些相册里你可以轻松找到宝宝嘟嘴、吐舌头、大笑、大哭等等精彩瞬间。 在搜索框直接输入“宝宝”就能看到宝宝各种表情的照片合集，譬如大笑、大哭、吐舌头、嘟嘴等表情合集。可以轻松找到你所需要的照片。 找证件 只要搜索“ 身份证 ”，你就可以快速查看你拍摄过的身份证照片 。不仅仅是身份证 ，名片 、 银行卡、护照也都可以被识别出来并支持被搜索。 找截图 常常截图留下凭证，查找起来却会耗费大量时间。现在你甚至可以搜索图片中的文字。 基于图片识别和文字处理，现在你可以直接搜索截图中的文字信息来快速定位截图。 7、信息助手 信息助手是升级版个人智能助理。使用MIUI 9，你可以在桌面最左屏幕一键启用应用内的功能，统一获取散落在各个应用中的信息。 信息助手中的每一张卡片都发挥了MIUI 9系统的整合能力，让步骤化繁为简，使信息聚合统一，只为助你快人一步。 应用内信息和功能前置 信息助手将常用应用中使用流程较长的高频功能，从应用中提取出来。你可以在信息助手中一步触达原本需要多个步骤才能用上的功能，大幅提升使用效率。如支付二维码，微信扫一扫等常用功能，可直接触达。 同类别信息整理聚合 将不同应用中的同类别信息整理聚合，比如收藏、支出、快递、行程、日程等，当你想查找使用这些信息时，无需进入不同应用查找，在信息助手中就能快捷查看和使用。 8、传送门 传送门是MIUI 9上全新的探索型实验功能。你可以在任何有文字的区域，通过简单的长按操作，触发手机系统对于文字内容的智能分析，不用离开当前应用即可得到如影评、网络、地图、分词搜索等信息。过去复杂的跨应用搜索从此变得轻松快捷。 一步直达目标内容 现在你可以对手机屏幕中任何感兴趣的内容进行“长按搜索”，只需选中你感兴趣的 内容，进行长按，即可立即得到如影评、网络、地图、分词搜索等信息，一步直达你想要的结果。内容搜索从未变得如此简单与快速。 你长按查询到的结果将呈现在屏幕底部，点开相应的卡片即可打开预览或跳转至相关应用的详情页。 9、分屏 MIUI 9提供了易用的分屏功能，你的工作效率从此更进一步。 现在你可以在一块手机屏幕内，同时使用两个应用，并能调整两个应用的相对窗口大小。其中，上半屏的应用是主应用，下半屏的应用是副应用。分屏过程中，打开任何新应用，会替换副应用，主应用保持不变。 支持分屏应用 目前支持分屏的应用包括，但不限于:大部分MIUI系统应用、微信、微博、淘宝、爱奇艺、腾讯视频、优酷、BiliBili、腾 讯新闻、高德地图、 音乐、手机网络、美团、WPS、知乎、 邮箱。 由于MIUI的分屏兼容 Android N 的分屏，随着越来越多开发者支持 Android 分屏， 将来会有越来越多的应用支持MIUI分屏。 10、通知过滤 通知过滤功能可以过滤干扰信息，让你专注于真正重要的信息。基于小米大脑的深度学习推荐算法，MIUI9的通知栏对你收到的通知进行智能过滤，个性化收纳对你不重要的通知，让你查看通知的效率更高、体验更轻快 通知过滤 MIUI 9通知栏依托于机器学习，通过分析通知的来源，结合评分机制给每一条通知评分，自动折叠低分的通知，减少不重要通知对你的打扰。 全新桌面编辑 11、桌面编辑 得益于为 MIUI 9重新设计的桌面编辑功能，双指一捏，你便可以快速地整理桌面应用图标，排布小工具以及批量删除应用。 双指捏合进入桌面编辑后，你可以看到修改壁纸、添加工具、桌面设置三个功能。 12、三套新主题 在你打开手机后会感受到细节设计的轻快和灵动。令人耳目一新的桌面动画和动态图标，赋予了整个系统生命力;桌面 Dock 栏更加精简，时钟小工具与天气结合更紧密。除此以外， 针对不同使用人群，量身定制了三套风格各异的精美主题，专为喜欢个性的你打造。

⑽ 银行权益营销先进经验，助力客户深度经营

近日， 领雁 科技 智慧营销业务专家陈丽琴在 数字金融网主办的“银行智能营销技术应用与实践研讨会”上，带来主题为《权益营销先进经验以及案例》的精彩演讲，分享了银行业权益营销的先进经验以及相关实践。

客户深度经营——数智时代的必然趋势

领雁 科技 2001年创立，总部位于北京，在上海、广州、成都、郑州、大连、武汉、洛阳等地设有软件中心、办事处、研发中心，业务覆盖智能风控、移动金融、智慧营销、产业金融、智能支付、网络金融六大领域，共计240多家金融机构选择领雁，银行客户市场覆盖率高达80%。

领雁 科技 智慧营销业务专家陈丽琴表示，从2001年到2022年这20年间，中国信息技术的变化分为四个阶段：信息时代、互联网时代、数字化时代、智能化时代，现在已进入到数字化和智能化的时代。数智时代以数据为王，资源增长见顶，需要以客户为中心，变现数据，盘活数字资产，深入经营存量的客户，推动银行的业务增长。

数字时代面临的 “如何盘活存量客户？如何搭建运营闭环？如何击破增长瓶颈？如何变现数据资产？”等问题，成为了银行客户深度经营的关键问题。

在陈丽琴看来， 客户运营和营销是一个非常宽泛的话题，权益营销是其中非常重要的一环 。权益即客户享有的权利和利益，营销活动的权益主要指优惠券、机场贵宾厅等，通过营销活动如抽奖、秒杀、报名助力等发放给客户。 权益营销的主要应用场景，一是客户通过参加活动获取权益，二是银行（企业）主动发放权益给目标客户，对客户进行营销运营。 通过权益营销刺激客户，达到获客、活客、留存，进而可以实现增加业务收益的目的；并且，对于内部员工的使用体验也有了全新的要求。

银行权益营销方法论和解决方案

目前，银行营销的痛点非常多，包括效率低、管控不到位、策略选择难、营销精度差等。那么如何解决这些痛点？陈丽琴表示，需要一套有体系化、完整的解决方案，能够实时、定制、全在线、自助的满足用户体验。

陈丽琴介绍到领雁 科技 智慧营销产品蓝图，包括横向和纵向两个维度，横向是渠道引流、客户洞察、资源配给、营销连接四方面，纵向包括咨询规划、数据算法模型、资源提供、系统建设和运营支持。总体方法是一切以客户为中心，从客群细分和洞察出发，制定客群经营策略，展开营销活动等经营行动，配合积分权益刺激，通过指标监控和经营评估改进客群经营策略，从而达成客户深度经营的目标。

权益管理可以划分为五大阶段：第一、权益定义阶段；第二、权益发放；第三、权益帐户管理；第四、权益使用；第五、对帐清算。

营销活动管理也分为五大阶段：营销目标设定，营销计划制定，营销活动配置，营销活动监控，营销活动效果分析。在用户思维，数据驱动思维，场景思维，营销方式快速迭代思维、营销集约化思维以及营销能力地图的指引下，进行权益营销。

该套解决方案的特点： 第一是便捷 ，通过活动模板定制、可扩展活动权益规则、快速投放渠道，方便不同类型活动和权益的快速生成，适应各类场景，完成相应渠道投放。

第二是闭环 ，通过端到端管理，权益全过程管理、客户经营策略与监控管理，实现营销活动从策划到执行、监控评估的全流程管理，权益从定义到核销结算的全过程管理，以及客户经营全流程的闭环。

第三是精准 ，通过指标、预算管控精确，准确客户洞察和营销触达，实现考核指标、成本预算精准控制，在正确时间、正确的方式，及时推送相应的产品和服务。

第四是智能 ，通过大数据人工智能，在业务推荐、客群划分等场景提升营销精度，针对不同客群，不同客户等级实现精准权益投放，提升客户经营效能。

陈丽琴表示，数智化时代，大数据、人工智能的使用越来越普遍。领雁 科技 在智能推荐算法领域拥有成熟的产品。目前经常使用的有三种智能推荐算法，分别是基于数据算法、基于专家经验的规则的算法和基于AI算法。在合适的场景选择合适的推荐方式，才能起到最优效果。

随后她介绍了 权益营销的实践案例 ，如给某股份制银行建立权益营销平台，客户量截止到今年已经突破1个亿。正在建设的还有：某国有银行的权益营销平台，智能推荐系统，线上运营平台；某股份制银行的客户经营平台和权益数字化名片；某头部城商行的营销中台等。

陈丽琴表示，之所以有众多案例落地，是因为有一套标准的方法论，从高度、深度、精细度三方面下功夫。明确客户的战略目标，基于战略目标进行拆解，对于现状调研、诊断、架构构思以及实施路线进行各个分节做到精细化的管控，保障项目实施的过程和质量。

领雁 科技 优势：专注服务银行金融 科技 20余年

最后陈丽琴介绍了领雁 科技 的优势，主要有三点：

第一、丰富的实施案例，10多年权益营销经验积累，拥有丰富的案例，更容易对标最佳实践和业务创新。在数据化、智能化、生态化转型过程中，助力客户构建敏捷的业务和技术能力。

第二、体系化的产品支撑，产品不断演进：从无到有，从单一产品到体系化产品，有助于业务深度的持续积累及专业性提升，同时提高项目交付效能。

第三、高阶需求的规划能力。在公司一软两硬方针(文化、人才、团队)的指引下，结合20多年银行业务的深耕，培养了一批优秀的业务专家，可提供业务规划咨询、技术规划咨询、业务和技术规划咨询等高阶需求方案。

最后总结，权益管理是基于客户全生命周期的管理，领雁 科技 的权益营销的产品优势在于，大量可自定义的模块，权益和场景分离，方便快速适配。随着技术不断迭代，形成前后端分离的成熟体系，可以满足客户精细化管理等各种诉求。