“那么，如果每头病死猪都能精准快速确认，省去勘察员舟车劳顿的成本，整个理赔过程将更高效、更赚钱。这就需要一种能够远程操控的猪脸识别技术，精准确定每头病死猪的关键信息。”
家住河北高碑店市的养猪户张勤喜最近遇到一个难题：随着近期气温变化等因素，自家养的200余头生猪出现死猪现象。然而，随意丢弃病猪死猪与国家2014年就印发的《关于建立病死畜禽无害化处理机制的意见》相悖。
对此，浙江龙游、萧山、兰溪等地正在探索生猪保险与病死猪无害化处理的联动机制，利用商业保险公司对农业病死猪无害化处理。尽管国家出台了相关补贴政策，但在实践中，病死猪保险亏损不小。相关保险公司人士介绍，“农村病死猪保险产品中，往返出险的成本和勘察员实地的成本很高，平均每单出险成本占比达40%”。
“那么，如果每头病死猪都能精准快速确认，省去勘察员舟车劳顿的成本，整个理赔过程将更高效、更赚钱。这就需要一种能够远程操控的猪脸识别技术，精准确定每头病死猪的关键信息。”在香港大学商学院研究生麻昊博看来，猪脸识别技术应用在保险理赔中能够有效解决成本——将每单出险成本由6元大幅降至约0.6元。此外，在具体操作中，仅需农户拍摄病死猪照片上传，十分方便快捷。
目前，猪脸识别技术还没有真实商业应用，麻昊博提到的方案实际上是近日举行的“JDD—2017京东金融全球数据探索者大赛”总决赛路演时的情景。其团队“进击的巨猪”凭借这一猪脸识别AI技术方案荣获商业组冠军。
“猪脸识别有3个特点：一是图像识别，能识别图像ID，防止造假；二是准确率高，成本低廉，用一个摄像头即可操作；三是数据可收集、分析，商业用途广泛。”第16组出场的“猪之歌”队队长、中山大学学生陈鹏表示，他们参赛的商业方案提出建立农户大数据征信方案：通过图像识别技术，精准采集牲畜特征信息，建立养殖征信信息库；通过跟踪采集加数据分析，判断养殖规模，预测农户存在的风险，打通养殖户与政企之间的桥梁，促进农业信贷保险业务。“具体流程分为几步：首先是数据采集，之后识别、汇总、加工数据，生成一份独有的征信报告。金融机构可以拿着这份征信报告有针对性的授信，农户得到这个授信后，有了生产、养殖积极性，再进一步做信息采集，形成良性循环。”陈鹏说。
本次大赛指导老师、香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强表示，“以猪脸识别为代表的身份识别技术是当前图形算法领域的重要问题之一，有着广泛应用领域。例如快捷支付、安防监控等。本次比赛在老张养猪这道难题中，加入了商业模式考题，不仅考察选手掌控猪脸识别技术的能力，也考察其商业化应用的本领”。
“关于大数据和人工智能技术在金融等领域的应用不止于猪脸识别，有的参赛选手带来基于海归人才在网上消费、生活等大数据推出的信贷需求预测方案，实际上也很有新意。”本次大赛评委、微软亚洲研究院城市计算机领域负责人郑宇说。
“还有些团队在计算机深度学习领域有所突破，提出通过电商网站的差评信息进行分析，形成销售报告再反馈给客户或者商家，创造商业沟通的机会和市场，也具有一定创新性。”大赛评委、红杉资本中国基金专家合伙人车品觉说。
京东金融集团CEO陈生强介绍，本届大赛旨在更好连接金融机构与科技公司，挖掘全球顶级人工智能高手。各组总冠军将获得30万元的单项大奖或者分享1000亿元投资基金的机会。
来源：中国经济网
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