家住河北省高碑店市的养猪户张勤喜最近遇到一个难题：经过多年辛苦劳动，他家的养猪场规模越来越大，生猪数量从过去的5头发展到目前的200余头。看着这么多肥猪，老张心里美滋滋。但是，随着近期气温变化等因素，老张养的生猪开始出现死猪现象。随意丢弃病猪死猪显然与国家有关政策相悖，国务院办公厅早在2014年就印发《关于建立病死畜禽无害化处理机制的意见》，目前浙江龙游、萧山、兰溪等地正在探索出生猪保险与病死猪无害化处理的联动机制，利用商业保险公司对农业病死猪进行无害化处理。
老张的算盘看似打得很精，也确实在部分地方得到保险公司支持，但在实践中病死猪保险亏损不小。一位匿名的保险公司人士介绍，“农村病死猪保险产品中往返出险的成本和勘察员实地的成本很高，平均每单出险成本占比达40%，有些农村地区勘察员为了一头病死猪要下乡至少2次。尽管已有国家处理补贴病死猪补贴，约为每头80元，但在实践中无害化处理需挖坑、消毒、深埋等环节，保险公司承担的花费也不小。”
既然勘察员出险的成本最高，能不能减少这项“大头”开支？“如果每头病死猪都能精准快速确认，又省去勘察员舟车劳顿的成本，农村病死猪保险的整个理赔过程将更高效、更赚钱。要省去勘察员往返的高昂成本，只在处理病死猪时派车出险1次，这就需要一种能够远程操控的猪脸识别技术，精准确定每家每户的病死猪身份等关键信息。”在香港大学商学院研究生一年级学生麻昊博看来，猪脸识别技术应用在保险公司理赔中能够有效解决成本，大约能将每单的出险成本由6元降至0.6元，而操作流程只需要农户拍摄病死猪照片上传，与交通保险处理快速出险上传事故照片的方式如出一辙。
麻昊博所说的猪脸识别技术目前还没有真实的商业应用，他提到的方案实际上是2017年12月17日举行的“JDD—2017京东金融全球数据探索者大赛”总决赛路演时的情景，而他所在“进击的巨猪”团队正是凭借这样的猪脸识别AI技术方案获得商业组冠军。
猪脸识别技术的应用仅限于保险领域？显然不是，第16组出场的“猪之歌”队队长、中山大学学生陈鹏有自己的看法：“猪脸识别有三个特点，一是图像识别，能识别图像ID，防止造假；二是准确率高，成本低廉，用一个摄像头即可操作。三是数据可收集，收集后可做分析，商业用途广泛。我们团队参赛的商业方案提出建立农户大数据征信方案。具体办法是通过图像识别技术，精准采集牲畜的特征信息，建立养殖征信信息库，通过跟踪采集加数据分析，判断养殖规模，牲畜的各种态势，预测农户的分析，存在的风险，打通养殖户跟政企之间的桥梁，促进农业信贷保险业务。具体流程有几步，首先是数据采集，采集之后到平台上做识别、汇总、加工，基于采集的数据，生成一份独有的征信报告。金融机构可以拿着这份征信报告有针对性的授信，农户拿到这个授信后，有生产、养殖的积极性，再进一步做信息采集，形成良性循环。
本次大赛指导老师、香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强表示，“以猪脸识别为代表的身份识别技术是目前图形算法领域的重要问题之一，有着广泛的应用领域。例如快捷支付、登录验证、安防监控等。本次比赛在老张养猪这道难题中，加入了商业模式考题，实际上不仅考察AI大数据人才掌控猪脸识别技术的能力，也考察选手们将技术进行商业化应用的本领。”
本次大赛评委、微软亚洲研究院城市计算机领域负责人郑宇认为，“关于大数据和人工智能技术在金融等领域的应用不止于猪脸识别，像有的参赛选手带来的海归贷，就是基于海归人才在网上消费、生活等大数据推出的信贷需求预测方案，实际上也很有新意。”
“还有些团队在计算机深度学习领域有所突破，提出通过电商网站的差评信息进行分析，形成销售报告再反馈给客户或者商家，创造商业沟通的机会和市场。例如，同济大学航空与力学学院研三的学生俞小强代领的‘强到不服不行’队就采取的同类技术进行店铺销量预测相关方案开发，我觉得带有一定创新性。”大赛评委、红杉资本中国基金专家合伙人车品觉说。
京东金融CEO陈生强介绍，12月17日由京东金融举办的首届“JDD—2017京东金融全球数据探索者大赛”总决赛，旨在更好地联接金融机构与科技公司，挖掘全球顶级人工智能高手。本届大赛在中美两地同步进行，历时2个月，大赛设置了聚焦行为识别、店铺销量预测、信贷需求预测和猪脸识别，每道赛题均设算法组、商业组。本次大赛共吸引来自全球的4624支团队报名，其中算法组3783支队伍，商业组841支队伍，参赛选手总数近1万人。此次大赛36强齐聚京东总部，进行48小时的封闭线下决赛，技术组赛题冠军和商业组总冠军均将获得30万元的单项大奖或者分享1000亿元投资基金的机会。
