在加盟蚂蚁金服及阿里巴巴之前，漆远在麻省理工学院获得博士学位，是普渡大学计算机科学系和统计系的终身教授。在蚂蚁金服，他领导着一个科学家团队从事机器学习与深度学习等人工智能领域的前沿研究，并在蚂蚁金服的业务场景下进行一系列的创新和应用。漆远介绍，这些工作应用在大数据征信、贷款、风控、保险、资产配置、财经信息分析等众多方面。
以智能客服为例，2015 年双 11，蚂蚁金服 95% 的远程客户服务已经由大数据智能机器人完成，同时实现了 100% 的自动语音识别。正是依靠人工智能的帮助，蚂蚁金服客户中心在双 11 的整体服务量超过 500 万人次，客服人员的精力可以更好地集中到处理复杂类客户问题和工作。
蚂蚁金服科学家打造的人工智能机器人客服大军，包括了 MyRobot、服务宝等几项核心人工智能技术。
比如说，当用户通过支付宝客户端进入 " 我的客服 " 后，人工智能开始发挥作用，" 我的客服 " 会自动 " 猜 " 出用户可能会有疑问的几个点供选择，这里一部分是所有用户常见的问题，更精准的是基于用户使用的服务、时长、行为等变量抽取出的个性化疑问点;在交流中，则通过深度学习和语义分析等方式给出自动回答。
据介绍，服务宝问题识别模型的点击准确率在过去的时间里大幅提升，在花呗等业务上，机器人问答准确率从 67% 提升到超过 80%。
此外在保险领域，大数法则是保险业的立业之本。但限于技术能力，传统的大数法则只能建立在历史数据和抽样调查基础上，存在较大缺陷和不足。蚂蚁金服与保险公司合作的 " 航空退票险 " 上线之后赔付率一度高达 190%，保险公司面临巨大的亏损压力。而通过引入机器学习技术，大数据技术建模、优化后，有效地降低了赔付率，并成功扭亏为盈，满足了保险公司的核保要求。
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