日前，360金融首席科学家张家兴提出“融合中台”概念，他认为，随着业内中台化趋势加剧，单一中台在业务赋能中的劣势初露端倪，以架构性思维预见行业发展，融合中台或将成为通往未来的“高速路”。
数据中台的核心价值，在于帮助企业将分散的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成企业独有的“数字资产”；与此相对的AI中台，则是一个用来构建大规模智能能力的“基础设施”。在此背景下，张家兴提出融合中台概念，通过数据和AI的2 in 1组合实现价值最大化，同时也实现了金融科技业务驱动1.0时代到数据智能2.0时代的过渡。
张家兴认为：“数据本身不等于数据资产，AI本身也无法发挥价值。单独依靠数据中台，虽可打通、整合企业内部数据，但却缺少技术辐射能力，很难实现最大化的业务赋能。从技术角度本身而言，只有打通从数据到计算，再到模型这个数据加AI链路，才能更好的赋能业务，提升运营效率。”
他指出，“基于整个公司的技术框架来说，AI中台是绝对的‘中间’力量，向下接受不同种类、不同属性的数据支持，之后通过机器人、推荐、圈人等具体AI能力，向上支撑特定业务。因此，数据和AI的融合并进是业务发展到一定阶段的优选之路，融合中台并非1+1等于2那么简单。”
张家兴表示，在融合中台的支撑下，智能金融全链路都将发生颠覆改变。在获客环节，传统依赖于人去优化和决策的广告投放方式，将通过算法加持变得更加自动、智能；在客户运营环节，公司可以通过实时数据平台的搭建，支持数以亿计的用户全生命周期的及时有效触达，提升运营效率；在风控上采用基于图数据的机器学习模型判定人的风险；到最后服务环节通过智能调度，引入更多对话机器人让服务变得更高效。
另外，他还指出，“技术要想发挥价值并不仅仅是在现有的做事方式上去提效，这个能产生价值是很有限的。技术的终极目标在于重新定义未来，在于敢去思考如何改变现有做事的方式。我一直在思考学术界跟工业界之间的区别。学术界思考的是创造新方法，并且努力让这个方法被更多人广泛接受。而工业界思考的是架构，通过这个架构，将各种技术元素整合起来产生价值。学术界是创新保障，工业界是价值保障。充分容纳学术界方法创新与业界架构设计两种思维方式，才能最终把AI做好。”
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