作为国民应用，合理运用大数据及人工智能技术，帮助支付宝构建优越的线上质量表现及用户体验迫在眉睫。

如何快速收集，响应并治理线上问题；如何及时发现媒体报道的关于产品的负面消息，并减少品牌影响；如何对问题进行快速识别并分发到对应的负责人？我们在内部经过实践摸索逐步形成了一套面向研发的解决思路。

本次分享将聚焦支付宝如何构建多维度的大规模数据采集能力，监控分析以及对应的风险预警能力，利用 NLP 及图像算法完成内容定向分发触达，帮助大家进一步了解支付宝在端智能方面的具体技术实践和成果。

演讲提纲：

1. 利用自研规模化爬虫技术和大数据处理能力实现信息采集体系构建，实现对目标产品覆盖用户及媒体的信息全量收集；
2. 通过完整业务工作流设计，实现“监控-分析-追溯-定位-响应”流程闭环，形成重要问题识别和风险监控预警响应能力；
3. 利用 NLP 和图像相关算法应用，实现对被分析内容的快速归类，主题抽取，情感与意图识别，最终具备海量数据自动化投递，针对性内容分发到人的能力。

听众收益点：

• 如何利用多维手段完成数据的收集和准确分析；
• 如何构建闭环的问题分发响应和处理流程有效落地整体应用最终让业务收益。