新形势下，互联网金融发展与监管问题研究 阿里妈妈再推重磅开源项目Euler，图学习+深度学习带来新的技术红利
腾讯研究院《新形势下，互联网金融发展与监管问题研究》目录：第一章、我国互联网金融发展概述
1.1国家高度重视互联网金融在我国的发展
1.2互联网金融的概念界定、业务分类及发展阶段
1.3我国互联网金融崛起主要因素和优势体现
1.4普惠金融深入民心对我国经济社会产生积极影响
1.5我国互联网金融发展过程中标志性事件
第二章、我国互联网金融发展态势
2.1我国互联网金融各业务规模加速井喷式增长
2.2我国互联网金融产业布局不断扩大
2.3互联网金融领域行业竞争加剧
2.4互联网金融行业风险外溢凸显
2.5互联网金融风险问题研究涉及范围广泛且复杂
2.5.1互联网金融各业务发展均存在不同程度的问题
2.5.2两侧风险+融合风险=互联网金融发展隐忧
2.5.3风险下，互联网金融审慎监管思路形成
2.6互联网金融行业创新呈现蓬勃劲发态势
2.6.1支付成为创新活跃特点领域
2.6.2消费信贷成为新增长动力
2.6.3区块链概念与应用兴起
2.6.4社交借贷热潮
2.7合规上路，互联网金融行业政策逐步明朗
第三章、“互联网+”助力普惠金融
3.1国务院关于推进“互联网+”的指导意见
3.2互联网金融：“互联网+”中的最好机会
3.3“互联网+”下，对“+”金融需求强烈
3.4互联网金融帮助实现金融分层、普惠对接
第四章、互联网金融重要政策走向
4.1多项涉及互联网金融重要文件出台
4.2《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》
4.2.1P2P网络借贷模式快速演进.
4.2.2P2P资金管理账户体系如何管理
4.2.3《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法（征求意见稿）》
4.3“互联网+普惠金融”成为“互联网+”战略中重要组成部分
4.3.1探索推进互联网金融云服务平台建设
4.3.2鼓励金融机构利用互联网拓宽服务覆盖面
4.3.3积极推进互联网金融服务创新的深度和广度
4.4“四众”指导意见——积极稳健发展众筹
4.4.1众筹发展的主要模式
4.4.2积极稳健发展众筹的重要意义
4.4.3众筹发展面临的问题与挑战
4.4.4分类推进众筹发展重点方向
4.5分类账户，探索发展民营互联网银行
4.5.1《中国人民银行关于改进个人银行账户服务加强账户管理的通知》
4.5.2鼓励探索民营银行发展路径
4.6其他相关重要政策解读
4.6.1《非银行支付机构网络支付业务管理办法》
4.6.2《货币市场基金监督管理办法》
4.7立规互联网金融.
4.7.1建立互联网金融监管协调机制
4.7.2明确互联网金融监管要素与分工
4.7.3互联网金融相关管理政策
第五章、发展展望与相关建议
5.1“十三五”期间，我国互联网金融发展展望
5.2重点业务趋势展望
5.2.1专题一：互联网银行
5.2.2专题二：互联网征信
5.3相关建议
5.5.1明确互联网金融监管思路
5.5.2完善互联网金融发展环境
5.5.3加强互联网金融主动引导
5.5.4对风险与隐忧持续性跟踪
5.5.5主动性借鉴国外监管措施
阿里妈妈再推重磅开源项目Euler，图学习+深度学习带来新的技术红利
1月18日，阿里妈妈公布了一个重磅的开源项目——图深度学习框架Euler。
1月18日，阿里妈妈公布了一个重磅的开源项目——图深度学习框架Euler。
图学习和深度学习都是人工智能的一个分支，作为阿里巴巴旗下的大数据营销平台，阿里妈妈创新性地将图学习与深度学习进行结合，推出了Euler，可更大幅度提升营销效率。
Euler已在阿里妈妈核心业务场景进行了锤炼和验证，同时，在金融、电信、医疗等涉及到复杂网络分析的场景中也具有非常高的易用性，例如Euler可高效识别金融欺诈团伙。
此次开源，Euler也内置了大量的算法供用户直接使用，相关代码已经可在GitHub上进行下载。
图学习+深度学习，阿里妈妈探索人工智能技术红利
探索图学习，并将其与深度学习进行结合，是阿里妈妈探索人工智能技术红利的一大成果。
图学习，并非是字面意义上容易联想的以图像为目标的学习，它的另外一个名称是知识图谱学习，是对事物之间关系的深度研究。阿里巴巴生态体系内的用户、商品、品牌、店铺等的连接，天然构成了规模巨大且复杂度极高的异构图。
2016，在图学习还没有引起学术界和工业界热切关注的时候，阿里妈妈已经基于需求开始探索图学习，目前已经走在行业前沿。更为创新的是，它将图学习和深度学习进行结合，借助图学习，解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。因此，Euler可以更加精准的刻画连接关系，大幅提升营销精准度和营销效率。
Euler目前已经广泛使用在阿里妈妈搜索广告排序、匹配、营销工具和反作弊等场景，大幅提高了广告平台营销效率，并为广告主在消费者运营及商品运营上创造了超过百亿的价值。
以阿里妈妈搜索广告的匹配场景为例，基于Euler的深度匹配技术，通过在复杂图关系上的推理和学习，可以从多个角度更全面和准确的理解用户意图和广告主的营销诉求，从而提升了广告匹配的精准度，大幅改善了平台的营销效率；此外，在阿里妈妈的营销工具场景中，通过基于Euler平台的图算法，将广告更精准地推荐给相关人群，也有效提升了广告主的投放效率和效果。
同时，它也在帮助阿里巴巴集团内其他的一些业务场景进行图应用的探索与落地，预计会在更多场景下产生价值。
填补行业空白，Euler开放阿里妈妈图深度学习能力
对于整个行业而言，图深度学习还处于起步阶段，此前，在国内外技术行业中，图深度学习都没有出现成熟的解决方案，更别提能够支持超大规模的框架了。而此次开源，意味着由图深度学习带来的高速提效也将由阿里妈妈、阿里巴巴延展至更广的领域。
据阿里妈妈介绍，可以用一句话来概括Euler的定位——“处理GraphEmbedding就用Euler”，开源对象主要有两类用户：
一类是拥有海量复杂工业级图数据的用户，其中包含互联网方向的推荐场景、广告场景、搜索场景、社交场景，以及金融、电信、医疗等行业涉及到复杂网络分析的场景，他们用Euler可以快速训练，并拿到理想的业务效果；
另一类则是高校或者企业里的实验室用户：他们利用Euler灵活的图操作算子，可以快速进行算法创新与定制。
尤其对于前一种工业级用户而言，此前应用图神经网络所面临的三大挑战也将得到极大的改善：1、图规模非常大，可以到数十亿节点和数百亿边，需要分布式存储和训练；2、图的关系复杂，往往是复杂的异构节点和异构边，还包含丰富属性；3、如何实现图深度学习和现有的深度学习任务有效的结合。
以推荐场景为例，基于Euler对用户和商品关系图进行建模，可以快速构建智能人货匹配技术，使得推荐更加高效精准；在金融反欺诈领域，基于Euler对金融交易行为图谱进行建模，可以更加高效的判别金融欺诈交易以及金融欺诈团伙的存在。
总的来说，Euler的出现将大大填补工业级图深度学习的市场空白。一方面，Euler的开源有助于对图神经网络的深入应用，有希望形成下一波技术红利；另一方面，也将汇集更多优秀技术力量促进图学习的发展，为阿里妈妈的客户带来更高的营销效率，也是“让天下没有难做的营销”这一使命的体现。
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