作为2017年科技圈最受认可的概念，“数据中台”正在发挥其作用各大行业数字化转型阶段的C位。
不少技术能力自给自足的机构开始加紧布局，顿时掀起了行业龙头企业探索数据中台的热潮。
在随后激烈的实际竞争中，市场也在加深认识的前提下回归理性。
然而，金融首席科学家和张家兴提出的“中台一体化”理念，再次将中台热度推向高潮。
如今，传统互联网金融公司向金融科技公司转型已成为大势所趋，也都为自己打下了以科技为中心的标签。
然而，传统的以业务为导向、追求技术架构快速迭代的做法不足以支撑金融科技公司的持续成长和发展。
基于多年的金融实践经验，张家兴总结道，随着行业中台化趋势的加剧，单一中台在业务赋能上的弊端开始显现。
以架构思维预见行业发展，中台整合或许成为未来的门户。
“高速公路”。
数据AI 2in1的核心价值，时代的选择，是帮助企业统一规划、管理、整合分散的业务数据，形成企业独有的“数字资产”；相比之下，AI中平台是用于构建大规模智能能力的“基础设施”。
业内有无数的公司正在构建独立的数据中台或AI中台。
以阿里巴巴为例，其数据中台系统由多元化数据采集与访问、公共数据中心、统一数据服务三大核心组成。
主要应用于整个商业生态，为新零售、金融、旅游等提供服务。
、健康等行业实现了业务数字化、数据商业化，双向赋能业务前台和云端。
除了阿里巴巴之外，京东的数据中心建设速度也比较快。
年底，京东内部将技术团队拆分为前台和中台两大部分。
前台对应商场各业务单元，中台服务共同需求。
与数据中台对公司自身业务的绝对依赖不同，AI中台以内部和外部两种形式发展壮大。
一是通过第三方机构的技术赋能，如旷视、商汤、科大讯飞等；另一种是以其内部AI实验室而闻名，如阿里巴巴达摩院、腾讯AI实验室、百度IDL、微软MSR、谷歌大脑等。
在此背景下，张家兴提出了整合中间平台，通过2in1实现价值最大化的理念。
数据与人工智能的结合，同时也实现了金融科技业务驱动1.0时代向数据智能2.0时代的转变。
张家兴认为：“数据本身不等于数据资产，人工智能本身无法发挥价值。
单纯依靠数据中台可以连接、整合企业内部数据，但缺乏技术辐射能力，难以最大限度赋能业务。
从技术角度来看，只有打通从数据到计算到模型的数据+AI链路，才能更好地赋能业务，提升运营效率。
“一体化中台并不意味着1等于2。
”基于整个公司的技术框架，AI中台是绝对的“中间”力量，接受不同类型、不同属性的数据支持，然后通过机器人、推荐、圈子等。
特定的AI能力可以支持特定的业务。
因此，数据与人工智能的融合是业务发展到一定阶段的首选方式。
中台融合并不是1等于2那么简单。
”从张家兴对中台金融融合的解释来看，乍看之下，这是一个多功能、多技术、全场景的使能平台。
结合传统数据挖掘、大数据、深度学习、自然语言处理等能力的多维度平台，因此数据AI中平台的能力可以从以下三个维度来概括： - 数据维度：全生命周期。
数据处理周期 AI中台具备数据接入、特征处理、模型训练、建模分析、线上业务接入等数据处理全生命周期能力 ——场景维度：中台跨业务基础平台集成。
不会局限于某一特定业务线，会服务于所有金融业务，但这并不是“中台万能论”的基础。
综合中台发挥作用的必要前提是：首先，必须有。
业务线众多；其次，业务线之间必须有一定的相似性；第三，可能会有新的业务线。
金融通过融合“大中台、小前台”理念的统一部署，增强了技术的通用性。
这也体现了公司灵活的组织架构优势：一切以业务发展为目标，中期模式更容易推广。
——技术维度：数据+算力+算法三位一体“数据+算力+算法”构成了智慧金融的核心技术体系。
首先，数据是一切金融服务和金融安全的基础，是金融科技有效落地的核心生产资料。
其次，以分布式计算、GPU为代表的计算能力为处理海量数据提供了有力保障。
第三，以机器学习、图学习、强化学习、自然语言处理等为代表的算法技术帮助金融行业发现规律，提供智能决策支持。
甚至可以说，在三者互为要素、相互支撑的世界里，金融科技改变了金融业的发展因素。
“统一”是张家兴今年一季度的关键词和重要指标：统一整个智慧金融链条上贴近业务目标的数据和AI，包括统一整个公司的数据仓库和统一的交付系统，统一的语音外呼平台、统一的图数据等。
在万物智能时代，金融要做的就是在海量的互联网用户和金融产品之间架起一座桥梁。
一方面针对全网寻找有真实金融需求的用户，另一方面为他们提供借贷、保险、理财等各类金融产品。
一体化中台的建设也将有助于打通整个智慧金融链路的各个环节，实现数据与人工智能长期分离的大趋势。
第一步是获取客户。
在精准触达用户真实金融需求的过程中，该环节综合中台的实际运营面临着两个难点。
第一，如何通过各种数据形成对用户需求的准确理解；第二，如何在用户需求出现的时候及时触达用户。
第二个环节是客户管理。
在用户生命周期的各个阶段，他们的金融服务需求是不同的。
一体化中台有能力不断发现用户需求，在用户与金融产品之间打通一条便捷、直接、高效的“快车道”。
第三个环节是风控，利用大数据尤其是图数据来评估用户风险。
最后一个环节是各项服务，包括智能客服、贷后沟通、保险顾问等与用户的沟通服务。
张家兴举例说明，在一体化中台的支持下，整个智能金融链路将被颠覆和改变。
在获客过程中，传统依靠人优化决策的广告方式将通过算法的支持变得更加自动化和智能化；在客户运营过程中，公司可以通过实时数据平台的建设来支撑数亿用户。
及时有效接入全生命周期，提高运营效率；在风险控制方面，利用基于图数据的机器学习模型来判断人为风险；在最后的服务环节，通过智能调度，引入更多对话机器人，让服务更加高效。
“这是金融计划打通的整个智慧金融链路，一体化中台的建设将使‘数据+AI’更加高效地运转，从而使整个链路数字化、智能化。
”技术的最终目标是重新定义未来，凭借明确的应用目的和雄厚的技术积累，统一金融的“长期融合”为后续的平台建设奠定了坚实的基础。
据了解，金融平台建设计划涵盖实时数据计算平台、图数据计算平台、机器学习计算平台、智能运营平台等，这些平台将形成平台矩阵，全面推进业务深度赋能通过数据和人工智能。
“下一步，我们将在平台上构建更多模型，让数据AI产生应有的价值。
”张家兴补充道。
在行业打拼多年后，张家兴开玩笑说，自己要成为初生牛犊，终极目标。
“科技要发挥价值，不仅仅是在现有的做事方式上提高效率，它能产生的价值是非常有限的。
科技的最终目标是重新定义未来，敢于思考如何改变。
”我一直在思考学术界和工业界现有的做事方式的区别在于创造新的方法并试图让这个方法被更多的人所接受。
业界正在思考架构，通过架构整合各种技术元素来产生价值。
学术界是创新的保障，产业界是价值的保障。
只有充分融合学术界方法创新和产业界架构设计两种思维方式，才能最终把AI做好。
张家兴说。