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吳海山

（微眾銀行人工智能部副總經理）

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吳海山，畢業於復旦大學計算機學院，曾在普林斯頓大學任博士後研究員。現任微眾銀行人工智能部副總經理。其負責的中國鬼城量化研究項目被美國權威雜誌《麻省理工科技評論》評為2015年度最佳研究之一。 [1]  吳海山博士被麻省理工科技評論評為中國35位35歲以下的科技創新青年（35Under35）, 並被第一財經評為中國50名數據科學家之一 [2-3] 
中文名
吳海山
國    籍
中國
畢業院校
復旦大學
職    業
科學家

目錄

  1. 1 人物經歷
  2. 2 時空大數據研究
  3. 3 中國鬼城量化研究
  1. 4 中國房地產空置率研究
  2. 5 攬月智能資產管理平台
  1. 6 疫情下的中國經濟恢復指數分析

吳海山人物經歷

吳海山博士現任微眾銀行人工智能部副總經理。之前在全球最大的資產管理公司BlackRock擔任董事，負責基於人工智能的投資研究。吳博士2011年從復旦大學計算機學院畢業之後，在美國普林斯頓大學任博士後研究員，2014年回國加入百度人工智能研究院，就職於百度BDL（Big Data Lab，即百度研究院大數據實驗室，系百度研究院下設的三大實驗室之一。） [4-5]  。吳海山博士還為百度資本擔任科技顧問。 [6-7] 
吳海山博士負責研發的基於時空大數據的中國經濟量化分析系統，通過和聯合國開發計劃署、國務院發展研究中心等部門合作，對國家經濟宏觀政策制定提供重要參考依據。該系統被多個國際大型金融投資機構使用，並作為數據產品在彭博終端上使用。他的基於移動大數據的中國房地產空置率研究，被麻省理工科技評論評為2015年十佳研究之一。 [6-7] 
吳海山博士20篇學術論文在多個頂級的學術期刊和學術會議上發表，國內外專利近30項。吳博士的研究多次獲得國內外多家知名媒體的專題報道，包括華爾街時報、華盛頓郵報、美國國家公共廣播電台、彭博社、經濟學人、商業週刊、新科學家、探索頻道、福布斯、世界經濟論壇等。吳海山博士被麻省理工科技評論評為中國35位35歲以下的科技創新青年（35Under35）, 並被第一財經評為中國50名數據科學家之一。 [6-7] 

吳海山時空大數據研究

時空大數據研究 時空大數據研究
吳海山以百度的最新的商業選址為例，對比過去的“調研-屬性-畫像-選址”模式，百度的模式則從分析用户搜索記錄出發。“例如為海底撈的分店進行選址時，我們就主要分析在百度和地圖上搜索過海底撈的用户的時空分佈，這就能夠刻畫出他們的需求分佈，再結合優化模型就能做出一些候選的地點，如果這裏沒有海底撈的分店，但是需求又很旺盛，我們的系統就會建議在這裏增加一個分店。”吳海山補充道，“相對於傳統的選址方法，百度直接反應用户的需求，因此更勝一籌。”
BDL的另一個產品“用户O2O行為預測”是根據用户的百度搜索數據和定位數據來做用户的出行行為預測，這樣就可以提前為用户推送目的地路況和出行建議。比如當用户搜索了一個飯店的名字，百度就通過行為分析，預測用户可能會在兩小時內到達，這樣就會替用户進行預約、排隊、安排停車場等事宜。 [4] 

吳海山中國鬼城量化研究

中國鬼城量化研究的項目負責人是百度大數據實驗室的數據科學家吳海山博士，他帶領其團隊來自北京大學劉瑜教授實驗室的實習生遲光華，首次使用定位數據來進行精細的鬼城檢測。在提出這一算法之前，對於鬼城的判斷多數是基於不可靠的測量，比如在夜間進行住宅建築燈光的簡單計數。這種測量方法忽略了旅遊業的季節性變化。許多城市或區域的人口密度與旅遊息息相關。而此次百度提出的這一算法相比以往的估算更加有效，首先是基於百度地圖的用户數據分析可以判斷出人流的方向、起點和終點，從而更精確地瞭解到某個區域內的常住人口。其次，這一算法還可以根據季節和旅遊淡旺季區統計某個區域內的人口變化，從而更科學地判斷特定區域的人口密度。該監測方法將有助於當地政府在未來做出更好的規劃決策，而非盲目的加大投入，造成資源浪費。 [8] 
該項目被美國權威雜誌《麻省理工科技評論》評為2015年度最佳研究之一。 [1] 

吳海山中國房地產空置率研究

中國房地產空置率研究的項目負責人是吳海山博士，帶領其團隊來自北京大學劉瑜教授實驗室的實習生遲光華，首次使用定位數據來進行精細的鬼城檢測。在提出這一算法之前，對於鬼城的判斷多數是基於不可靠的測量，比如在夜間進行住宅建築燈光的簡單計數。這種測量方法忽略了旅遊業的季節性變化。許多城市或區域的人口密度與旅遊息息相關。而此次百度提出的這一算法相比以往的估算更加有效，首先是基於百度地圖的用户數據分析可以判斷出人流的方向、起點和終點，從而更精確地瞭解到某個區域內的常住人口。其次，這一算法還可以根據季節和旅遊淡旺季區統計某個區域內的人口變化，從而更科學地判斷特定區域的人口密度。該監測方法將有助於當地政府在未來做出更好的規劃決策，而非盲目的加大投入，造成資源浪費。 [9] 
該項目被美國權威雜誌《麻省理工科技評論》評為2015年度最佳研究之一。 [10] 

吳海山攬月智能資產管理平台

吳海山博士帶領微眾銀行AI資產管理團隊基於遙感圖像分析技術等AI核心技術，搭建了智能資產管理平台——攬月，通過對遙感影像、無人機影像、時空數據、以及輿情數據等“另類數據”的分析，挖掘實時、智能、全面的信息，從而實時監測宏觀經濟發展趨勢，準確診斷城市發展脈搏、精確量化企業基本面、密切跟蹤大宗商品交易、客觀評估農業保險損失、客觀評級企業ESG指數。 [11-12] 
攬月智能資產管理平台的人工智能技術融合了目標檢測、地表識別、路網檢測等數據的深度挖掘，這些數據既可用於遙感識別也可用於宏觀分析，通過地理信息系統分析給資產管理機構直觀展現了基本面分析、宏觀研究等核心場景，並實現了可視化。如分析特定行業工廠的遙感影像可以得出該行業近期生產狀態、分析交通路網信息可以得出宏觀經濟運行側面等等，同時結合AI驅動ESG評分系統，能快速實現ESG評級可視化效果，助推資產管理機構把握市場機遇並規避風險。AI技術具有深度學習、自適應、可視化程度高等特點，對於直觀展示資產管理行業變動、指導資產管理機構運作具有現實意義。

吳海山疫情下的中國經濟恢復指數分析

吳海山博士帶領微眾銀行AI“攬月”團隊，基於城市出行指數和網絡輿情數據等另類數據首創了中國經濟恢復指數CERI (China Economy Recovery Index)，從全國範圍、省份、城市羣、城市多個維度，深度剖析2020年與2019年同期的情況對比，結合區域的產業經濟狀況、政府復工復產措施、關鍵時間點及重點事件影響等多角度解讀中國的復工進度與經濟恢復程度。中國的春節是每年的一段特殊時期，在春節年假後會出現明顯經營生產活動的復甦，而今年受到疫情的影響，出現了明顯區域性與時段性的差別， 通過研究基於線下出行視角的中國經濟恢復指數（CERI）和線上行業輿情指數，可以從線上、線下兩個維度，對中國整體的經濟狀況有更加精準的把握，為下一步的經濟預測和投資管理提供決策依據。
  • 全國已開始推進復工，CERI指數顯示經濟恢復程度接近40%，沿海地區及受疫情影響較小的省份復工情況較好，經濟恢復情況良好，截止2月25日，有16個省份（除湖北省外）高於中國經濟恢復指數（CERI）的平均值34%，福建、浙江、青海、湖南等省份經濟恢復程度達到50%以上。
  • 在全國復工浪潮下，沿海城市羣（海峽西岸、長三角、北部灣、珠三角）在復工復產方面進展迅速，紹興、汕頭、無錫、寧波、廈門等沿海城市進入中國經濟恢復指數排名前十的城市，超過50%，且在正月十五後增長迅速。
  • 通過基於輿情指數的線上經濟分析，在線辦公、在線教育大幅增長達到537%和169%，在線遊戲、在線視頻、在線社交的增幅達到124%、63%和47%。
  • 根據基於多種另類數據的量化模型預測，除湖北等地外，3月中旬後疫情的影響程度逐漸消失，基本恢復到19年底的水平，但同比去年第一季度，預計對整體有30%的影響。
中國經濟恢復指數（CERI）編制方法（以2020年為例）：
  • 從樣本城市中選取元旦工作日的出行數據，我們採用該值反映城市節前的工作日常態水平。
  • 選取春節假期一週的出行數據最低值，作為城市維持基本運轉需要的出行水平，我們認為該值不會隨時間和事件大幅變化，是一個相對穩定的量。
  • 最後節後CERI可計算為（正月初一後出行水平-假期最低水平）/（常態出行平均水平-假期出行最低水平）。
吳海山博士並利用AI分析了數千個大型生產製造業區域的衞星多譜段影像數據，在構建一個衞星生產製造指數(Satellite Manufacturing Index，SMI)。以製造業上游的鋼鐵生產為例，SMI可以較好地檢測大型鋼廠的產量，指數較好地擬合了工業增加值、PMI等宏觀經濟指標的趨勢，根據SMI數據顯示，主要鍊鋼廠產量在節後兩週恢復到去年底接近80%的水平，製造業上游供應有所保障。 [13] 
參考資料
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