嘉银金科人工智能科学家姜睿思：AI中台，数据分析和精细计算的加速器-600学习网

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来源01财务

作者朱美音

2022年1月13日，以”数字发展：构建新格局，构建新优势”为主题的2022年一智库数字经济年会在上海隆重举行。峰会由OneFinance·OneThink Tank主办，由陆家嘴杂志和Value Line杂志联合主办，中央财经大学银行业研究中心.中国科技改革协会数字经济发展研究组.，中国投资协会数字资产研究中心.上海金融与发展实验室和横琴数字金融研究所。

在会议上，嘉荫金科人工智能科学家姜瑞思博士发表了题为”在人工智能时代，技术帮助数字经济-从营销风险控制的角度看金融技术人工智能中间平台的构建”的主题演讲。

嘉荫金科人工智能科学家姜瑞思博士

姜瑞思首先给出了一组数据，显示2020年数字经济规模已达到40万亿元，约占GDP的40%，并仍保持快速增长。姜瑞思表示，如果把数字经济简单地分开，它可以分为数字工业化和工业数字化。数字工业化是一种通过分析企业生成的数据来实现企业的模式。工业数字化有几个基本和必要的条件：必须有数据生成和数据生成工具.记录和保存数据工具以及分析数据的能力。

分析数据的能力是当前数据分析的关键步骤。姜瑞思对打麻将的数据分析进行了生动有趣的类比，并表示数据价值的产生在于计算，计算的演变是从经验演变到初步统计分析再到传统数学模型。现在它已经进入了机器学习的过程，机器学习模型也成为精细计算的唯一途径。

随后，姜瑞思结合具体的应用场景解释了机器学习和人工智能精细计算的优势。与传统的运营策略相比，利用机器学习模型建立的营销策略可以有效降低运营成本，提高运营效率。

姜瑞思通过一个例子说明了机器学习和人工智能的效率。在某个场景中使用运营模式后，他只使用了之前运营量的50%来增加20%的业务。在另一个具体场景中，如果AI+MSG的营销方法比单独的MSG高出近4%，比其他营销方法高出近4.5%，AI的认可可以有效提高营销效率和响应率。在反欺诈场景中，还将通过模型评估信息，并生成相应的策略。

然而，模型开发需要经过数据采集.预处理.培训，然后在线开发。这是一个重复而漫长的过程，会出现各种问题，例如业务响应缓慢.维护和管理困难以及缺乏监控。鉴于这些痛点，姜瑞思指出，应简化流程，使其成为模块化操作。同时，他提出了一个解决方案，可以使用AI中间平台来处理这些痛点并优化相应的流程。

AI中间平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系统。基于数据平台服务，通过智能服务的共享和重用，智能服务研发相关角涩的管理，以及研发流程的标准化和自动化，为前台业务提供个姓化智能服务的快速构建能力支持。AI中间件具有最大化数据平台价值的能力，快速响应业务需求，提供统一的模型开发标准格式.模型培训等能力。另一方面，AI中间件完成了从数据检索到在线建模的全过程，数据不落地，具有有效保护用户隐私的特点。

最后，姜瑞思展示了嘉荫金科在人工智能中间平台的建设，包括中间平台管理.运行监控.方案设计.方案模型.数据处理