【TechWeb】日前，360金融首席科學家張家興提出“融合中臺”概念，他認爲，隨着業內中臺化趨勢加劇，單一中臺在業務賦能中的劣勢初露端倪，以架構性思維預見行業發展，融合中臺或將成爲通往未來的“高速路”。

數據中臺的核心價值，在於幫助企業將分散的業務數據進行統一的規劃、管理、整合，形成企業獨有的“數字資產”；與此相對的AI中臺，則是一個用來構建大規模智能能力的“基礎設施”。在此背景下，張家興提出融合中臺概念，通過數據和AI的2 in 1組合實現價值最大化，同時也實現了金融科技業務驅動1.0時代到數據智能2.0時代的過渡。

張家興認爲：“數據本身不等於數據資產，AI本身也無法發揮價值。單獨依靠數據中臺，雖可打通、整合企業內部數據，但卻缺少技術輻射能力，很難實現最大化的業務賦能。從技術角度本身而言，只有打通從數據到計算，再到模型這個數據加AI鏈路，才能更好的賦能業務，提升運營效率。”

他指出，“基於整個公司的技術框架來說，AI中臺是絕對的‘中間’力量，向下接受不同種類、不同屬性的數據支持，之後通過機器人、推薦、圈人等具體AI能力，向上支撐特定業務。因此，數據和AI的融合並進是業務發展到一定階段的優選之路，融合中臺並非1+1等於2那麼簡單。”

張家興表示，在融合中臺的支撐下，智能金融全鏈路都將發生顛覆改變。在獲客環節，傳統依賴於人去優化和決策的廣告投放方式，將通過算法加持變得更加自動、智能；在客戶運營環節，公司可以通過實時數據平臺的搭建，支持數以億計的用戶全生命週期的及時有效觸達，提升運營效率；在風控上採用基於圖數據的機器學習模型判定人的風險；到最後服務環節通過智能調度，引入更多對話機器人讓服務變得更高效。

另外，他還指出，“技術要想發揮價值並不僅僅是在現有的做事方式上去提效，這個能產生價值是很有限的。技術的終極目標在於重新定義未來，在於敢去思考如何改變現有做事的方式。我一直在思考學術界跟工業界之間的區別。學術界思考的是創造新方法，並且努力讓這個方法被更多人廣泛接受。而工業界思考的是架構，通過這個架構，將各種技術元素整合起來產生價值。學術界是創新保障，工業界是價值保障。充分容納學術界方法創新與業界架構設計兩種思維方式，才能最終把AI做好。”