“數(shù)據(jù)中臺”作為2019年科技圈公認的最火概念，當仁不讓地占據(jù)了各大行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型舞臺的“C位”。眾多機構(gòu)紛紛加緊布局，開啟了頭部企業(yè)對數(shù)據(jù)中臺的探索熱潮——不過，隨后的實操較量顯示，市場在不斷加深認知中逐步回歸理性。

“中臺”最早被應(yīng)用于軍事領(lǐng)域，用以統(tǒng)一協(xié)調(diào)前方作戰(zhàn)單位。后來，這種方式逐步被企業(yè)學(xué)習(xí)采用，由此發(fā)展出“數(shù)據(jù)中臺”的概念，其核心價值在于幫助企業(yè)將分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)一規(guī)劃、管理、整合形成其獨有的“數(shù)字資產(chǎn)”;與此相對的AI(人工智能)中臺，則是一個用來構(gòu)建大規(guī)模智能能力的“基礎(chǔ)設(shè)施”。很多企業(yè)單獨建設(shè)了數(shù)據(jù)中臺或AI中臺。

以阿里巴巴為例，其數(shù)據(jù)中臺系統(tǒng)由多元數(shù)據(jù)采集和接入、公共數(shù)據(jù)中心、統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)3個核心板塊構(gòu)成，主要用于整體商業(yè)生態(tài)當中，為其新零售、金融、旅游等板塊實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，為業(yè)務(wù)前臺與云端雙向賦能。此外，京東的數(shù)據(jù)中臺建設(shè)速度也較快。

與數(shù)據(jù)中臺對企業(yè)自身業(yè)務(wù)的絕對依托不同，AI中臺以內(nèi)外部兩種形式發(fā)展壯大：一種通過第三方機構(gòu)科技賦能形式出現(xiàn)，如曠視、商湯等;另一種則以企業(yè)內(nèi)部AI Lab聞名，如阿里達摩院、騰訊AI Lab等。

如今，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)金融公司轉(zhuǎn)型金融科技公司已成大勢。但在業(yè)內(nèi)專家看來，以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)，追求技術(shù)架構(gòu)快速迭代的傳統(tǒng)方式，不足以支撐金融科技公司繼續(xù)壯大發(fā)展。隨著業(yè)內(nèi)中臺化趨勢加劇，單一中臺在業(yè)務(wù)賦能中的劣勢初露端倪?；诖耍?ldquo;融合中臺”概念應(yīng)運而生，即通過數(shù)據(jù)與AI的組合實現(xiàn)價值最大化，也實現(xiàn)了金融科技業(yè)務(wù)驅(qū)動1.0時代到數(shù)據(jù)智能2.0時代的過渡。“融合中臺”提出者——360金融首席科學(xué)家張家興認為：“數(shù)據(jù)本身不等于數(shù)據(jù)資產(chǎn)，AI本身也無法發(fā)揮價值。單獨依靠數(shù)據(jù)中臺，雖可打通、整合企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)，但缺少技術(shù)輻射能力，很難實現(xiàn)最大化業(yè)務(wù)賦能。從技術(shù)角度本身而言，只有打通從數(shù)據(jù)到計算，再到模型這個數(shù)據(jù)加AI鏈路，才能更好賦能業(yè)務(wù)，提升運營效率。”

“數(shù)據(jù)與AI的融合并進是業(yè)務(wù)發(fā)展到一定階段的優(yōu)選之路，融合中臺并非1+1等于2那么簡單。”張家興表示，“融合中臺”是一個功能復(fù)雜、多技術(shù)、全場景的賦能平臺，也是融合了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)等能力的多維度平臺。

具體來看，一是數(shù)據(jù)維度，即數(shù)據(jù)處理的全生命周期，包括數(shù)據(jù)接入、特征處理、模型訓(xùn)練等數(shù)據(jù)處理全生命周期的能力。二是場景維度，即跨業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)平臺。融合中臺不會局限在某個特定業(yè)務(wù)線，它將服務(wù)于公司所有業(yè)務(wù)，其發(fā)揮作用的必要性前提是要有很多業(yè)務(wù)線，且它們之間有一定相似性，并可能還會產(chǎn)生新的業(yè)務(wù)線。三是技術(shù)維度，即數(shù)據(jù)+算力+算法三位一體。“數(shù)據(jù)+算力+算法”構(gòu)成了智能金融的核心技術(shù)體系。首先，數(shù)據(jù)是一切金融服務(wù)與金融安全的基礎(chǔ)，是金融科技得以有效落地的核心生產(chǎn)資料。其次，以分布計算、GPU為代表的算力，為處理海量數(shù)據(jù)提供了有力保障。第三，以機器學(xué)習(xí)、圖學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等為代表的算法技術(shù)幫助金融行業(yè)細分領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)規(guī)律并提供智能決策支持。“甚至可以說，金融科技在三者互為要素、互為支撐的世界中，變革了金融業(yè)的發(fā)展要素。”張家興說。

張家興舉例道，在融合中臺支撐下，智能金融全鏈路將發(fā)生顛覆改變。在獲客環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)依賴人去優(yōu)化與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(huán)節(jié)，公司可通過搭建實時數(shù)據(jù)平臺，支持數(shù)以億計用戶全生命周期的及時有效觸達，提升運營效率;在風(fēng)控上，采用基于圖數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)模型判定人的風(fēng)險;最后服務(wù)環(huán)節(jié)，通過智能調(diào)度引入更多對話機器人，讓服務(wù)變得更高效。“融合中臺的搭建將使‘數(shù)據(jù)+AI’更為高效運轉(zhuǎn)，從而讓整個鏈路實現(xiàn)數(shù)據(jù)化、智能化。”(記者 錢箐旎)

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