12月 21 日，由ctoa首席技术官领袖联盟、itshare共同发起的2019ctdc第三届年度技术领袖颁奖盛典暨首席技术官领袖联盟年会，在上海召开。贝壳金服受邀参加了此次活动：贝壳金服副总裁徐翎发表了《ai 在居住场景中的应用》的主题演讲，贝壳金服小微企业生态cto史海峰主持了下午的会议。
（图为贝壳金服副总裁徐翎受邀参会）
　　此次会议旨在让更多的企业负责人深入理解技术驱动是企业发展和变革的关键因素，同时让更多企业一起见证技术创新如何促进企业的变革升级。在演讲中，徐翎就人工智能等技术在海量非结构化数据处理、自我优化模型建立等方面的应用进行了分享，深度解析了ai在居住领域中，如何改善和提高服务的质量和效率。
　　在居住服务中，信任是一个关键问题。徐翎认为，用户在交易中花费越大，就越希望建立信任。而和电商不同，房产交易很难通过线上的简单展示让用户产生信任。房产交易中存在各种复杂的问题，需要大量的线下沟通和专业服务。居住场景需要在获得用户足够的信任的基础上，才能提供足够好的服务；这也意味着，服务提供者能够足够地了解用户。作为专注于居住场景的金融科技服务商，贝壳金服起步于2006年成立的链家金融事业部，多年深耕“住”的场景，淬炼“住”的数据，知悉“住”的痛点，与用户建立了良好的信任。
（图为贝壳金服副总裁徐翎在进行主题演讲《ai 在居住场景中的应用》）
　　据徐翎介绍，ai主要包括四大因素：智能的算法、大数据、计算力以及场景。从上世纪70年代发展至今，算法和计算能力已经比较成熟，场景和数据则决定了ai所能发挥的效能究竟几何。房产交易过程较长，充满着海量的确定数据和非结构化数据。相对于姓名、性别、行业、家庭关系等这些确定数据，非结构化数据（如用户的需求、想法等）更多，并且这些信息可能只是文字、照片甚至录音。ai在处理海量非结构化数据处理、自我优化模型建立等方面，具有很大优势，可以帮助我们把海量非结构化数据，变得可理解、可处理，进而帮助我们了解数据背后用户的深度意愿和用户想要的服务。
　　基于此，居住行业中已经产生了一些沉淀和运用，如楼盘字典、房屋估价库、vr看房等。这些应用，提高了交易过程中用户的体验以及交易的效率。由于房产交易时间通常为几个月乃至超过一年，因此居住金融服务中，如果能够判断出何为提供金融服务的合适时间点，以及何为合适的利率、还款方式等服务内容，可以极大地提高金融服务质量。“贝壳金服希望通过ai算法优化整个模型，以智能推荐的方式为用户提供金融服务，从而使我们的服务质量更好、用户体验更好。”徐翎表示。
　　徐翎认为，ai可以让居住金融有更多的改善，贝壳金服借助ai可以为用户设计更具个性化的金融服务方案，为用户提供其可接受、可承担的金融服务，从而提高用户整体生活效率。未来，贝壳金服将继续以金融科技为驱动，结合人工智能、场景风控技术与独家大数据，链接数百万家庭与主流金融机构，在房屋买卖、家装、租赁、安居等场景中，满足用户各类金融需求，让每个家庭都能享受高品质的居住生活。

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