在近日宜信技術(shù)學(xué)院舉辦的線上技術(shù)沙龍中，多位專家圍繞“AI中臺(tái)”這一熱點(diǎn)架構(gòu)，深入探討了其作為敏捷智能業(yè)務(wù)支持核心方案的價(jià)值與實(shí)踐，并重點(diǎn)剖析了其中關(guān)鍵的一環(huán)——數(shù)據(jù)處理服務(wù)。本次分享為眾多致力于企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的技術(shù)同仁提供了寶貴的思路與借鑒。

一、AI中臺(tái)：企業(yè)智能化的“中樞神經(jīng)”

AI中臺(tái)并非一個(gè)單一的產(chǎn)品，而是一套集成了數(shù)據(jù)、算法、模型、服務(wù)與管理能力的體系化平臺(tái)。其核心目標(biāo)在于將人工智能能力沉淀、標(biāo)準(zhǔn)化和復(fù)用，從而像業(yè)務(wù)中臺(tái)一樣，為前臺(tái)多樣化的業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如智能風(fēng)控、精準(zhǔn)營(yíng)銷、智能客服等）提供高效、敏捷的智能支持。與傳統(tǒng)的“煙囪式”AI項(xiàng)目開發(fā)相比，AI中臺(tái)能夠有效解決重復(fù)建設(shè)、資源浪費(fèi)、響應(yīng)遲緩等問題，是實(shí)現(xiàn)規(guī)模化AI應(yīng)用的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

二、數(shù)據(jù)處理服務(wù)：AI中臺(tái)的基石與引擎

在沙龍分享中，專家們反復(fù)強(qiáng)調(diào)，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)處理是AI價(jià)值得以釋放的前提。AI中臺(tái)中的數(shù)據(jù)處理服務(wù)，正是承擔(dān)了這一基石與引擎的角色。它通常包含以下幾個(gè)核心層面：

1. 統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入與治理：構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接入通道，整合來自業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)、日志文件、第三方數(shù)據(jù)源等多渠道、多格式的數(shù)據(jù)。通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量管理體系，確保進(jìn)入AI流程的數(shù)據(jù)是可信、一致且符合規(guī)范的。

1. 規(guī)模化特征工程：特征是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的“燃料”。AI中臺(tái)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)提供了可視化和程序化并行的特征開發(fā)、存儲(chǔ)、管理與共享平臺(tái)。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在此快速構(gòu)建、復(fù)用特征，極大提升了模型迭代的效率，避免了“特征孤島”。

1. 高效樣本數(shù)據(jù)服務(wù)：針對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)，能夠便捷地提供標(biāo)注、存儲(chǔ)、版本化的樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理服務(wù)需支持與標(biāo)注平臺(tái)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)樣本的快速準(zhǔn)備與閉環(huán)管理，為模型訓(xùn)練提供源源不斷的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。

1. 實(shí)時(shí)與離線處理能力：為滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求（如實(shí)時(shí)反欺詐與離線用戶畫像），數(shù)據(jù)處理服務(wù)需集成流式計(jì)算與批量計(jì)算框架，提供低延遲的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理和吞吐量高的離線數(shù)據(jù)處理能力。

三、實(shí)踐分享：敏捷智能業(yè)務(wù)支持的實(shí)現(xiàn)路徑

結(jié)合宜信自身的實(shí)踐，分享嘉賓介紹了如何通過AI中臺(tái)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)賦能業(yè)務(wù)：

• 場(chǎng)景化敏捷響應(yīng)：當(dāng)一個(gè)新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如消費(fèi)金融場(chǎng)景的智能審批）提出需求時(shí)，數(shù)據(jù)工程師可以基于中臺(tái)已有的數(shù)據(jù)資產(chǎn)和特征庫(kù)，快速組裝出符合場(chǎng)景要求的數(shù)據(jù)集和特征集，無需從零開始，將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備周期從數(shù)周縮短至數(shù)天。
• 閉環(huán)迭代與賦能：模型上線后，數(shù)據(jù)處理服務(wù)持續(xù)監(jiān)控線上數(shù)據(jù)分布，并自動(dòng)收集反饋數(shù)據(jù)，形成“數(shù)據(jù)-模型-應(yīng)用-新數(shù)據(jù)”的閉環(huán)。這使得模型能夠持續(xù)優(yōu)化，業(yè)務(wù)效果得以不斷進(jìn)化。
• 降低技術(shù)門檻：通過將復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理流程封裝成標(biāo)準(zhǔn)、易用的服務(wù)或組件，業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)分析師甚至產(chǎn)品經(jīng)理也能在一定程度上自主完成數(shù)據(jù)探索和簡(jiǎn)單特征提取，加速了業(yè)務(wù)創(chuàng)新的試錯(cuò)過程。

四、挑戰(zhàn)與展望

盡管優(yōu)勢(shì)明顯，但構(gòu)建高效的AI中臺(tái)數(shù)據(jù)處理服務(wù)也面臨挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)、處理性能與成本的平衡、復(fù)雜異構(gòu)數(shù)據(jù)源的融合等。隨著數(shù)據(jù)湖倉(cāng)一體、DataOps、隱私計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，AI中臺(tái)的數(shù)據(jù)處理能力將更加自動(dòng)化、智能化和安全化。

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本次宜信技術(shù)學(xué)院的沙龍分享清晰地揭示，AI中臺(tái)作為企業(yè)智能化的“操作系統(tǒng)”，其強(qiáng)大與否，很大程度上取決于數(shù)據(jù)處理服務(wù)這一“底層驅(qū)動(dòng)”的成熟度。一個(gè)設(shè)計(jì)優(yōu)良、運(yùn)行高效的數(shù)據(jù)處理服務(wù)，能夠?qū)?shù)據(jù)真正轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的智能資產(chǎn)，從而支撐起企業(yè)前臺(tái)業(yè)務(wù)的敏捷創(chuàng)新與持續(xù)增長(zhǎng)。對(duì)于志在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)而言，夯實(shí)這一基石，是走向智能化未來的必由之路。