世界人工智能大会探风向：如何利用AI打破数据孤岛，应对产融数字化的各类决策场景？

如果把转型中的金融行业比喻成一辆车，数据“燃料”的质量将直接决定决策“引擎”的性能。而人工智能又将在其中发挥什么催化作用？

7月9日，在世界人工智能大会以 “数据智能，链接未来”为主题的分论坛上，各方共同探讨如何利用人工智能打破数据孤岛，应对产融数字化的各类决策场景？

数库科技创始人、总裁沈鑫在接受21世纪经济报道记者采访时表示，各方需要首先让公开数据的数据资产价值先释放出来，形成一个模范的样本，然后再逐步的去放开更多的数据来添加到这样的一个版图里面，“实现产业到企业的完整动态全景画像。”

数据智能：驱动产融数字化转型

在数字化新工业革命时代，数据已成为核心生产要素。由于数据“燃料”的质量将直接影响决策引擎的性能，因此数据能力成为产融数字化转型的核心能力。

在传统投研时代，由于场景单一、数据维度极少，且数据逻辑组装及分析主要由专业人士的人脑来完成，“数据孤岛”并不是一个问题。但今天的数据驱动决策的时代，数据驱动决策的场景已远超金融投研领域，开始向银行、政务、大企业、中小企业等各维度产融决策场景覆盖。在这些决策场景中，数据服务需求发生了质变，数据范围及维度剧增，因此破除数据孤岛，实现数据融合成为实现高质量应用的基础。

沈鑫在论坛上表示，伴随数据需求从“流程自动化”转向“决策智能化”，实现产业到企业的完整动态全景画像成为产融数字化决策的基础目标。数库科技利用产业图谱和企业图谱构建“精准营销+智能风控”的应用场景，可帮助银行实现精准拓客及对风险识别、传导、处置的全流程管控，加速对公业务的数字化转型。

他还强调，只要数据“基本功”越扎实，越可以轻松应对产融数字化各类决策场景。

决策场景：以产业逻辑消化解析全量数据信息

当技术不断成熟，又该如何在数智化背景下运用和实践？

招商银行人工智能实验室负责人李金龙分享了招商银行在人工智能方面的实践，并提到招行人工智能“三三”规划概念。最上层为“三朵云”，分别为客服云、舆情云和视觉云。中间层为三个解决方案，包括知识管理方案、营销解决方案、大财富价值循环链战略方向。底层是支撑性能力，比如人工智能开发平台、资源管理平台，GPU卡支撑，以及学术科研平台等。

Moody's Analytics机器学习主管、卡耐基梅隆大学博士 Ashit Talukder就AI发展现状、行业影响、商用模式等方面，系统分析了未来如何实现通用人工智能（AGI）。在Ashit Talukder看来，人工智能曾历经冬天，但都已某种形式向前进展。如今AI正成为主要驱动因素之一，且在未来将极大改变金融和银行部门，重塑前中后台的运行逻辑。未来AGI发展需突破AI建模、算法学习能力、人工智能“最后一公里”等问题。

在最后的圆桌环节，各位嘉宾探讨了如何在较好治理机制之下，尽可能挖掘数据背后的价值。幻方量化合伙人徐进表示，在投资领域，未来很可能比拼谁的数据更广，谁的数据更有质量、且安全有效、不侵犯个人隐私。王琛九坤投资创始合伙人兼总经理认为，在另类数据做支撑的场景之下，让数据形成价值链反馈和价值闭环，形成良性循环非常重要。

（作者：诸未静 编辑：曹金良）

21世纪经济报道及其客户端所刊载内容的知识产权均属广东二十一世纪环球经济报社所有。未经书面授权，任何人不得以任何方式使用。详情或获取授权信息请点击此处。