第46章 萬事俱備，只需來點風捲一下浪(第1/3頁)

大會議室裡為之一靜。

幾人頓住話頭，紛紛看向溫良。

神態也認真起來。

溫良垂下眼簾，看了眼記事本上的幾行字：“我認為小橙書，或者說博浪需要建立一套自主的、完善的支付系統。”

“首先，這套支付系統要嵌入合作專區，支撐廣告費用的收入支出。”

“要達到的要求有很多，具體如可以讓廣告主選擇按流量計費、按費計時長等等，減少合同結算款項的糾紛等等。”

“其次，這套支付系統要能支撐後續必然會發展的電商業務模組。”

“……”

簡單說了說要求，溫良總結道：“總之，目標是媲美乃至超越支付寶。”

“原因很簡單，小橙書現有的廣告業務，將來的電商、直播業務用第三方支付系統付出的佣金總量從長期看很龐然。”

一氣兒說完，溫良看著孫寶銀：“支付系統開發起來不難，能用很難，不過我仍希望老銀你來牽頭完成，這算核心層技術，必須我們自己有能力掌控。”

聞言，孫寶銀放下保溫杯，片刻後才肯定的回答：“需要3~5個月的時間來準備，才有把握牽頭，當然，這段時間我仍有精力負責其它事務。”

溫良鬆了口氣：“這沒問題，我的預期是明年12月之前可用。”

孫寶銀也鬆了口氣，輕輕頷首，重新抱起了保溫杯。

李博文他們也沒多說，該他們協助的時候他們自然會上。

最後，溫良邊合上記事本，邊說：“事情就這些，大家一起努力。”

說到這裡，溫良忽然頓了下，看向王志毅：“對了，小王，推薦演算法抓抓緊，App上線後很需要這樣的推薦演算法來讓使用者延長駐留。”

“我努力。”王志毅推了下無鏡片眼鏡，一五一十的回答，“林教授推薦了去年康斯坦茨大學Steffen Rendle教授發表論文中的Factorization Machine(因子分解機模型，其中涉及到二階多項式迴歸模型等東西；

此外還有傳統的協同過濾、Logistic Regression(邏輯迴歸模型、DNN(深度神經網路模型、GBDT(梯度下降樹模型等，我……”

溫良靜靜看著王志毅，平聲打斷：“別告訴我你還在解數學題？”

“那倒沒有。”王志毅趕緊搖頭，“雖然卡了幾天，不過還是解完了，要不是你忙，我當時都想請你來解，畢竟數學這方面你最在行。”

“現在正在解決這些模型的耦合，才剛開始，之後還得用樣本訓練，然後才算初步成型，上線實用經過迭代以後才算大功告成。”

溫良：“……”

他差點就說：踏馬的，老子不會數學！

可他沒有。

因為他知道，這些模型的數學公式解起來，對他來說很簡單，他只是懶。

隨後，溫良站起身來，看著大家：“時間也不早了，我讓宛秘在白天鵝玉堂春暖訂了桌，好好吃頓飯，一鼓作氣衝過接下來必然會遇到的阻礙！”

“可以可以。”

“好耶！”

“……”

打仗之前先放鬆放鬆，當然是不錯的。

這頓晚飯大家吃得十分開心。