當(dāng)下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，使得金融科技成為驅(qū)動(dòng)金融行業(yè)變革發(fā)展的新引擎。度小滿多年來(lái)以創(chuàng)新技術(shù)賦能金融行業(yè)，并借助先進(jìn)技術(shù)探索金融服務(wù)新模式。近期，度小滿圍繞創(chuàng)新技術(shù)研究撰寫的三篇文章被CIKM錄用。

   近日，第31屆ACM信息與知識(shí)管理國(guó)際會(huì)議（The 31th ACM International Conference on Information and Knowledge Management，CIKM 2022）公布錄用結(jié)果，度小滿AI Lab的三篇文章被錄用。

    這次被錄用的三篇論文，分別在預(yù)訓(xùn)練模型、用戶表示、序列建模等NLP任務(wù)相關(guān)算法上取得突破性進(jìn)展。其中，用于專家發(fā)現(xiàn)任務(wù)的ExpertBert模型，彌合了預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)與下游建模任務(wù)的差距，能夠精準(zhǔn)識(shí)別潛在的信貸需求；ENEF模型，基于非采樣策略進(jìn)行專家發(fā)現(xiàn)，增強(qiáng)了問(wèn)題和用戶表示的魯棒性和穩(wěn)定性，成為CQA領(lǐng)域兼具性能與效率的最優(yōu)方法；DeepVT模型，全面有效地捕捉和融合視圖和時(shí)序模式，使小微客群的行為預(yù)測(cè)更精準(zhǔn)。