一年一度的KDD今年于8月19日至23日在英国伦敦召开。作为数据挖掘的国际顶级会议，每年都会吸引包括Google、Facebook、微软、Amazon、阿里巴巴、腾讯、百度等科技公司的积极参与。今年，蚂蚁金服首次亮相大会，通过展台、演讲等形式并向世界展现包容、可持续发展的绿色数字金融背后的三大核心能力——连接、风险和信用，与全球最顶尖的数据挖掘、机器学习人才共同分享探讨能给世界带去更多平等机会的技术力量。
图示：作为此次KDD大会的赞助商之一，蚂蚁金服的小蚂蚁还登上了伦敦地铁卡。凡是与会的专家、学者、学生都能拿到这张地铁卡，并收藏留念。
蚂蚁金服是一家旨在为世界带来平等金融服务的科技企业，作为原生的数字企业和数字商业代表，蚂蚁金服从2004年成立支付宝开始，在过去十多年的时间里走出了一条自研的、面向超大规模互联网金融应用的、金融级中间件技术体系。在过去几年内，蚂蚁金服自研的中间件技术所支持的支付峰值翻了750倍、全天支付笔数翻了115倍、交易更覆盖全球225个国家和地区。
如今，蚂蚁金服正在围绕“BASIC”核心技术能力进行布局，即Blockchain(区块链)、AI(人工智能)、Sercurity(安全)、IoT(物联网)、Computing(计算)，并向社会进行技术开放，支持更多合作伙伴服务数亿级的用户。在过去的一年里，蚂蚁金服向外界开放了越来越多的技术，这些都大大提高了金融服务的安全、效率以及市场策略。
一直以来，蚂蚁金服不断进行技术创新和布局，从服务小微的初心出发，推动自身业务不断发展，如重塑支付——重塑了金融服务与用户连接的方式;基于AI、平台共享等实践，重塑了供应链、农村等小微金融的服务……在这过程中，蚂蚁也不断突破技术的边界，这些实践，是今天蚂蚁对科技开放铸就生态连接的信心。
当然要解决上述复杂的金融链接、可信问题，一个强大的网络 学习和推理平台尤为重要，蚂蚁金服人工智能团队研发出了一个强大的分布式异构网络 学习和推理技术平台：Structure2Vec。有了它，我们可以更加容易和高效的解决上述复杂的网络问题。Structure2Vec提供了一种能够同时整合节点特征、边特征、异构网络结构以及网络动态演化特征的 学习和推理嵌入技术，它不仅可以对网络中的节点和边进行推理，还可以对节点、边，甚至子图进行向量化(embedding)。Structure2vec产出的特征向量可以与其他学习方法进行再融合，比如所分类问题、回归问题、生成模型及强化学习。
第二排最右则为蚂蚁金服人工智能部研究员Le Song
有幸的是，此次蚂蚁金服人工智能部研究员Lesong还特邀参与Deep Learning Day作专题演讲，内容包括Graph Embedding算法及蚂蚁的应用。Deep Learning Day是KDD首次为 学习开创一个专门的研讨会，标志着 学习也逐渐成为KDD主流之一。
与此同时，蚂蚁金服在安全、支付基础技术体系构建上也进行了很多应用。蚂蚁金服已经与东南亚的诸多支付机构建立合作，用更简单、便捷、高效和动态的方式，连接起每一个人、每一个企业、每一个大大小小的经济体，解决信任问题，高效调控风险，让购物、收款、融资等互联网金融服务触手可及。
据悉，截至2017年12月，蚂蚁金服技术岗员工占员工总数超过60%，平均年龄31岁。海归技术专才超过公司总人数8%，分别来自美国、英国、德国、加拿大、新加坡、印度等全球12个国家。据知识产权专利媒体IPRdaily公开报道显示，2016年蚂蚁专利申请量达1161件，超过Amazon、Facebook，其拥有的区块链申请专利数量，在全球互联网公司中名列第一。
蚂蚁金服CTO程立认为，蚂蚁金服不是为了做技术本身而做技术，而希望用技术来解决社会当下和未来的问题。如果说用金字塔结构来描绘数字金融的社会价值，在塔顶的就是数字金融能在全球范围内带来更多平等的机会。这一点与KDD大会的数字挖掘应用实践的初心不谋而合。
背景介绍：
KDD (Knowledge Discoveryand Data Mining)即知识发现与数据挖掘，由美国计算机协会 ACM 下的数据挖掘分会举办，是国际数据挖掘领域的顶级会议。
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