来源 ｜ 零壹财经

作者 ｜ 朱梅胤

2022年1月13日，以“数字发展：构建新格局、构筑新优势”为主题的2022零壹智库数字经济年会在上海隆重召开。本次峰会由零壹财经·零壹智库主办，《陆家嘴》杂志、《价值线》杂志联合主办，中央财经大学银行业研究中心、中国科技体制改革研究会数字经济发展研究小组、中国投资协会数字资产研究中心、上海金融与发展实验室、横琴数链数字金融研究院提供学术支持。

会上，嘉银金科人工智能科学家姜睿思博士发表了《AI时代，科技助力数字经济—从营销风控看金融科技AI中台建设》的主题演讲。

嘉银金科人工智能科学家 姜睿思博士

姜睿思首先展示了一组数据，数据显示2020年数字经济规模已经达到40万亿，占GDP比重是约为40％，并仍保持着高速增长。姜睿思表示如果将数字经济做简单分拆可分为数字产业化和产业数字化，数字产业化即将业务产生的数据分析再给业务赋能的模式，而产业数字化则具有几个基础必要条件：要有数据产生和产生数据的工具、要有记录和保存的数据工具以及分析数据的能力。

而分析数据的能力则是当下数据分析的一个重点步骤，姜睿思用打麻将这一活动生动有趣的对分析数据做了类比，并表示数据价值的产生在于计算，而计算的演化过程是从凭感觉到经验进化至初步统计分析再到传统数学模型，如今也进入到了机器学习的过程，机器学习模型也成为了精细化计算必经之路。

随后姜睿思结合了具体的运用场景提解释了机器学习和AI精细化计算的优点，相较于传统的运营策略，应用机器学习模型建立的营销策略能有效降低运营成本、提高运营效率。

姜睿思通过实例说明机器学习和AI的高效，在某个场景其利用了运营模型后，只用了之前运营量的50％却使得业务增长20％。而在另一具体场景，若利用AI＋MSG的营销方式比仅使用MSG的营销方式多了近4pct，比任何营销方式都不使用多了近4．5pct，AI的加持能有效增强营销的效率和响应率。在反欺诈场景，同样会通过模型对其信息做评判，并生成相应的策略。

而模型的开发需要经过获取数据到预处理到训练再到开发上线，这是一个重复而又冗长的过程，并且会存在各式各样的问题，比如业务响应缓慢、难以维护管理、缺少监控等等。针对这些痛点，姜睿思指出应做到简化流程使其成为模块式运行，同时提出可以使用AI中台来应对这些痛点，优化相应的过程的解决方案。

AI中台是一套完整的智能模型全生命周期管理平台和服务配置体系。基于数据平台服务，通过对智能服务的共享复用、对智能服务研发相关角色进行管理，以及研发流程的标准化、自动化，对前台业务提供个性化智能服务的迅速构建能力支持。AI中台具备最大化发挥数据平台价值、快速响应业务需求、提供统一的模型开发标准格式、模型训练等能力，另一方面AI中台从取数开始到模型上线全程都是在线上完成，数据不落地，具有效保护用户隐私等特点。

最后姜睿思展示了嘉银金科在AI中台方面的建设，包括中台管理、运行监控、方案设计、方案模型和数据处理等多个方面，并表示嘉银金科在AI中台的建设上不断加码，不断完善产品。创立十年来，嘉银金科构建了以大数据驱动为核心理念的云服务平台和金融风控体系，为数十家中小型银行金融服务智能化改造提供了系统化解决方案，并为传统银行向开放银行转型过程中，提供了有力的数字化支撑。

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