蚂蚁集团开源万亿级规模图学习系统AGL

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9月7日下午，在上海举行的2023 inclusion·外滩大会：融合机器学习与运筹优化”论坛上，蚂蚁集团正式开源了图学习系统AGL（Ant Graph Learning），该系统是行业首个通用的工业图学习系统。AGL实现了万亿规模图数据上的信息协同和结构感知，为多个行业数字化图智能方案提供支持，并沉淀了多个优秀的算法实践。蚂蚁集团基于AGL发表了60多篇CCF-A/B类国际期刊会议论文，授权发明专利超过40项，并在五个国际榜单竞赛中获得第一名，同时也是图神经网络国家标准的核心参与单位。本次开源的AGL v0.1版本提供了蚂蚁多年打磨的工业级图学习系统和一系列经过业务实践验证的开箱即用的图学习算法，代码已上架GitHub。通过开源，AGL为工业级大规模图学习任务提供了全链路解决方案，旨在为开发者提供强大的工具和平台，更好地应用图学习技术解决实际业务问题。此外，通过社区共建，AGL还吸收了产研优秀的系统与算法实践，持续降低了图学习的应用门槛，促进了图学习技术的交流和创新，推动了图学习在各行各业的广泛应用。自2017年以来，图学习在各领域都得到了广泛的应用，并成为当下人工智能领域的研究热点之一。AGL在蚂蚁集团多元化的业务中也获得了广泛应用，并取得了优秀的业务成果。例如，在网商银行数字化供应链“大雁”系统中应用AGL，使供应链识别精度提高了50%，贷款可得率从30%提高到了80%；在支付宝数字开放平台中应用AGL，帮助生态商家提升了权益和供给分发效率超过50%。基于数据驱动的智能决策已经成为越来越多企业决策过程中的重要工具。在论坛上，清华大学计算机系副教授、人工智能研究院基础理论研究中心主任朱军分享了用于离线强化学习的扩散模型方式，浙江大学教授、中国运筹学会副理事长张国川讲述了数字经济下的运筹优化思想、方法和技术，中山大学计算机学院副教授陈亮认为需要充分考虑行业特点，提升智能金融决策的鲁棒性，在数据、模型、训练、算力等多个维度协同发力。
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