摘要:在此背景下,张家兴提出融合中台概念,通过数据和AI的2 in 1组合实现价值最大化,同时也实现了金融科技业务驱动1.0时代到数据智能2.0时代的过渡。他指出,“基于整个公司的技术框架来说,AI中台是绝对的‘中间’力量,向下接受不同种类、不同属性的数据支持,之后通过机器人、推荐、圈人等具体AI能力,向上支撑特定业务。

【TechWeb】日前,360金融首席科学家张家兴提出“融合中台”概念,他认为,随着业内中台化趋势加剧,单一中台在业务赋能中的劣势初露端倪,以架构性思维预见行业发展,融合中台或将成为通往未来的“高速路”。

数据中台的核心价值,在于帮助企业将分散的业务数据进行统一的规划、管理、整合,形成企业独有的“数字资产”;与此相对的AI中台,则是一个用来构建大规模智能能力的“基础设施”。在此背景下,张家兴提出融合中台概念,通过数据和AI的2 in 1组合实现价值最大化,同时也实现了金融科技业务驱动1.0时代到数据智能2.0时代的过渡。

张家兴认为:“数据本身不等于数据资产,AI本身也无法发挥价值。单独依靠数据中台,虽可打通、整合企业内部数据,但却缺少技术辐射能力,很难实现最大化的业务赋能。从技术角度本身而言,只有打通从数据到计算,再到模型这个数据加AI链路,才能更好的赋能业务,提升运营效率。”

他指出,“基于整个公司的技术框架来说,AI中台是绝对的‘中间’力量,向下接受不同种类、不同属性的数据支持,之后通过机器人、推荐、圈人等具体AI能力,向上支撑特定业务。因此,数据和AI的融合并进是业务发展到一定阶段的优选之路,融合中台并非1+1等于2那么简单。”

张家兴表示,在融合中台的支撑下,智能金融全链路都将发生颠覆改变。在获客环节,传统依赖于人去优化和决策的广告投放方式,将通过算法加持变得更加自动、智能;在客户运营环节,公司可以通过实时数据平台的搭建,支持数以亿计的用户全生命周期的及时有效触达,提升运营效率;在风控上采用基于图数据的机器学习模型判定人的风险;到最后服务环节通过智能调度,引入更多对话机器人让服务变得更高效。

另外,他还指出,“技术要想发挥价值并不仅仅是在现有的做事方式上去提效,这个能产生价值是很有限的。技术的终极目标在于重新定义未来,在于敢去思考如何改变现有做事的方式。我一直在思考学术界跟工业界之间的区别。学术界思考的是创造新方法,并且努力让这个方法被更多人广泛接受。而工业界思考的是架构,通过这个架构,将各种技术元素整合起来产生价值。学术界是创新保障,工业界是价值保障。充分容纳学术界方法创新与业界架构设计两种思维方式,才能最终把AI做好。”

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