2019年7月3-4日，由CSDN主办的第三届人工智能开发者大会（AI ProCon）以在线直播方式启动。
金融首席科学家、张家兴、博士受邀分享数据+AI融合中台——人工智能在金融领域的实践。
张家兴认为，金融领域数据+AI融合的理念在金融领域具有重要意义。
中台的建设可以避免各个垂直业务线的数据到AI能力的重复。
同时可以打通不同业务的数据，有利于AI。
建设能力。
AI的核心能力之一是触达用户。
中台的作用是支持各种业务。
当企业业务量很大，新业务也很多时，成熟的中台系统对于支撑所有业务至关重要。
开发变得极其有价值。
中台的职责之一就是统一各个业务产生的海量数据，而统一数据就需要通过构建算法来最大化数据的价值。
就金融而言，理财、信贷、保险等业务在金融科技领域都有一套固定且相似的逻辑，因此从算法的角度来看它们也有一定的相似之处，比如风控算法和客户采集算法。
因此，将它们聚集在中间平台可以充分发挥最大效用的作用。
张家兴认为，AI能力的建设不仅仅依靠算法能力和算法团队。
AI能力需要包括算法团队、数据团队、工程团队、产品团队、运营团队相互配合、共同输出。
多个团队要高效运作，离不开各个平台的支持。
金融在中间平台搭建了几个平台，包括基础数据平台、图数据平台、实时数据平台。
一方面支撑业务的运营，另一方面融合数据算法和各个团队。
对于中间平台来说，AI扮演着非常重要的角色。
AI的核心能力之一就是触达用户：如何理解用户，如何基于理解做出决策，为用户提供什么样的产品，是金融不断探索和优化的领域。
传统的客户管理中，寻找客户群体、制定触达策略、制定相应的执行策略、效果分析乃至定制工程开发的流程和周期往往较长，人力工作量较大。
整个过程将持续数周时间。
，大大降低了迭代速度。
金融自主研发的智能操作平台实现了整个流程的自动化，将过去几周的工作量减少到几天，提高了效率。
同时，通过模型帮助决策、运营变得更加精准。
例如，通过机器学习方法对人群进行标记；交付完成后实时获取数据分析结果等，整个流程形成闭环，操作变得更加精准高效。
因此，平台的价值不言而喻。
用AI链接亿万用户与金融产品。
金融一方面链接着亿万用户，另一方面链接着不同金融机构的多种金融产品。
如何满足用户定制化的金融需求，体现了金融的“硬核”作用。
从接触潜在用户到最终帮助用户对接金融产品，整个链路流程包括获客、客户管理、用户风险判定、贷后管理等。
金融利用相应的平台，如智能投资平台、智能运营平台、智能风控平台、贷后管理平台等，对环节中的不同环节进行智能化改造。
基于这些平台，以及底层的基础数据平台、图数据平台、实时数据平台等，相互支撑，形成数据智能平台矩阵。
例如，在智能获客过程中，AI需要解决触达用户的不稳定和高成本，以提高效率和增加价值：例如，在推送营销短信时，如何将信息发送给最合适的人智能圈人等手段；广告投放采用智能投放；外拨时的人工拨号涉及到智能调度，而机器人拨号则采用了一整套复杂的智能语音技术手段。
人工智能在链接用户和产品方面发挥着极其重要的作用。
利用关系了解海量用户的金融风险和金融需求。
张家兴认为，无论是金融业务还是人工智能，数据都起着基础支撑作用。
只有将数据与计算平台、模型相结合，才能真正体现数据的价值。
金融领域一个非常重要的数据就是关系网络，通过关系网络我们可以了解大量用户的金融风险和金融需求。
金融人的金融图谱利用数十亿节点、数百亿边的庞大网络来了解用户需求和风险。
作为支持多种业务的中间平台，将所有业务整合到一张地图中，实现数据整合。
金融是以数据为基础的，数据与人工智能融合形成融合的中间平台将在金融科技领域发挥巨大作用。