原标题：[大人物道专访]转转算法总监谭孟泷：基于算法为消费者提供更高效的服务

　　当人工智能第一次发明以来，该领域的发展速度超出了人们的预期。专家们曾经预测，到2027年人工智能将在围棋游戏中击败人类，但是它提前发生了10年-2017年。算法AlphaGo Zero只用了40天就成为人类历史上最好的围棋玩家，它在没有任何人类数据输入的情况下进行自我学习，并且制定了人类玩家无法实现的策略。

　　因此，我们更希望AI能够比人们做得更好、更快、成本更低地应对这些任务。而算法作为核心，如何掌握算法并具体应用到人类生活的更多领域，成为AI发展非常重要的内容。

　　转转是国内专业的二手交易平台，致力于帮助人们提升生活品质（秘诀——转让闲置，让商品剩余价值流动起来）。此次大人物道邀请了转转算法总监谭孟泷进行专访，以转转为例，了解AI核心算法及其应用。

　　▲谭孟泷，转转算法总监，负责算法相关的业务和团队管理工作。曾任职百度、阿里巴巴和人人车。从事过移动搜索、移动广告以及O2O领域的算法工作。

　　一、大人物道：转转作为二手交易平台，用户和交易数据量庞大，您能简要谈谈是怎样一个系统架构在保障平台稳定高效运行呢？

　　谭孟泷：转转作为一个电商平台，由众多子系统组成。我们可以大概从它定位角度来简单了解一下。

　　首先，它是一个交易平台，就需要有一系列功能支撑交易的进行。例如，跟商品相关的：发布、审核、商品库管理；跟订单相关的：订单管理、支付；等等。

　　同时，它是一个供应链平台。转转的业务模式比较多样，不仅仅是C2C，还有C2B、B2C、C2B2C等模式。对于各种模式，平台需要提供差异化的供应链支持能力。

　　同时，它还是一个社交平台。二手电商本身就有很强的社交属性，平台需要提供跨端的社交能力。

　　此外，它也是一个AI的商业智能引擎。背后有一套基于大数据和机器学习的系统，来实现对买家卖家双方的个性化需求匹配。

　　上述这些功能，背后需要上百个系统来协同。转转从创立之初，就全面引入微服务以及Service Mesh的技术，来整合服务的开发、服务的治理、服务的运维以及服务的协同，从而实现了系统能平稳水平扩展来应对业务的飞速增长。

　　谭孟泷：前面提到转转是一个基于AI的商业智能引擎，电商业务可以从很多角度来拆解，我们从用户转化漏斗的角度来展开。

　　首先是获客端。大家都知道电商行业每年都会有相当多预算花费在外部广告上。在这块，AI能够通过对用户和流量的刻画和理解，优化预算的ROI，以降低获客成本。

　　接下来是平台内部的转化。客户到达平台了，平台首先需要理解用户想要什么，然后搭配组合合适的转化工具（如搜索、推荐、智能运营专题、Push等）帮助用户实现需求。

　　用户达成交易不是服务的终止，而是开始，那么接下来的服务环节，AI技术也有非常多应用场景。比如呼叫中心中的智能客服、工单自动流转等。

　　此外，在业务流程之外，还需要大量中台能力支持，比如：用户画像、计算机视觉、自然语言处理等，这些都是AI能够发挥威力的典型领域。

　　谭孟泷：算法的范围很大，像数据结构算法、机器学习算法、统计方法等等。电商的场景涉及到的算法非常多，有一些通用的算法，也有一些域算法。拿搜索和推荐来举例，在召回层，搜索和推荐使用的算法会不一样，搜索需要query和商品相关性的算法，推荐更多是需要基于用户兴趣的召回算法。在上层排序，搜索推荐都有转化模型，比如CTR预估、CVR预估。在这个环节，可以使用类似的机器学习模型。

　　四、大人物道：机器学习和深度学习算法各有不同，您能讲讲如何识别和区分吗？

　　谭孟泷：机器学习是一个更大的概念，深度学习是机器学习中的一个分支。现在聊得比较多的深度学习，更多是指基于深度神经网络的机器学习模型。

　　五、大人物道：对于一名新人想学算法方向，该如何去学习和提高呢？可以以您的经历来分享下。

　　谭孟泷：我自己的体会，一是数学基础要牢固，比如线性代数、概率论等。但是不是要数学基础完全掌握之后再学机器学习？我觉得不是，更高效的办法是来回迭代。掌握了基础知识之后，就可以开始机器学习的学习，中途发现涉及到的数学知识有欠缺，再反过来查漏补缺。这样有的放矢，效率会更高。

　　二是机器学习各个模型的原理要吃透。首先是要了解模型的motivation，然后学习如何将一个问题转化成数学问题，最后是如何求解问题。

　　三是要多实践。用算法去解决实际问题。掌握算法落地过程中，在各个领域里需要的不同的知识。

　　谭孟泷：大人物道作为科技知识分享平台，给大家提供了一个新的知识获取的渠道，希望大家都能在这里获得提升。也希望今后能有机会和大家多多交流，一起成长。

　　感谢您接受我们的访谈，当机器深度学习、神经网络研究、语音和图像识别、决策和资源优化的模型及算法进一步完善后，人工智能的开发及应用将加速。而在人才职位需求方面，算法工程师需求量遥遥领先。因此，在谭总帮我们理清一些常用算法及其应用后，接下来就需要去投入精力持续学习，提高自身各方面能力，以更好的理解和应用算法。

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