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9月7日下午，在上海舉行的2023 inclusion·外灘大會：融合機器學習與運籌優化”論壇上，螞蟻集團正式開源圖學習系統Ant Graph Learning （AGL），這是行業首個通用的工業圖學習系統。
AGL目前實現了萬億規模圖數據上的信息協同和結構感知，構建了多個行業數字化圖智能方案，也沉淀了多個優秀的算法實踐。螞蟻集團基于AGL，發表CCF-A/B類國際期刊會議論文60余篇，授權發明專利40余項，五項國際榜單、競賽第一，也是圖神經網絡國家標準的核心參與單位。
本次開源AGL 版本，同時提供螞蟻多年打磨的工業級圖學習系統和一系列經過業務實踐驗證的開箱即用的圖學習算法，代碼倉庫已于當天上架GitHub。
通過開源，AGL為工業級大規模圖學習任務提供全鏈路解決方案，希望為開發者提供一個強大的工具和平臺，以更好地應用圖學習技術解決實際業務問題，同時通過社區共建，吸收產研優秀的系統與算法實踐，持續降低圖學習的應用門檻，促進圖學習技術的交流和創新，推動圖學習在各行各業廣泛應用。
自2017年以來，圖學習在各領域都得到了廣泛的應用，也成了當下人工智能領域的研究熱點之一。這項技術是全球科技競爭新的戰略制高點，工信部發布的《“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》提到，要突破大規模并行圖數據處理關鍵基礎技術，支持異構數據管理關鍵技術創新，加快發展新型機器學習等技術。
AGL在螞蟻多元化的業務中也得到了廣泛的應用，并取得了優秀的業務成果。如應用于網商銀行數字化供應鏈“大雁”系統，使供應鏈識別精度提升50%，貸款可得率從30%提升到80%；應用于支付寶數字開放平臺，幫助生態商家提升其權益、供給分發效率超過50%。
基于數據驅動的智能決策已經成為了越來越多企業在決策過程中的重要工具，本次論壇上，清華大學計算機系數授、人工智能研究院基礎理論研究中心主任朱軍分享了用于離線強化學習的擴散模型方式，浙江大學教授、中國運籌學會副理事長張國川講述了數字經濟下的運籌優化的思想、方法和技術，中山大學計算機學院副教授陳亮認為需要充分考慮行業特點，提升智能金融決策的魯棒性，在數據，模型，訓練，算力等多個維度協同發力。
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