築牢AI技術研發 薩摩耶數科數據中臺助金融機構顯“魔力”
（原標題：築牢AI技術研發 薩摩耶數科數據中臺助金融機構顯“魔力”）
數據是走向智能的“前奏”。而數據中臺是基礎信息建設的“底座”，既能打通底層特徵，以統一的標準和流程規範，又可解決企業的信息孤島、信息資產管理缺失、重複投入等問題。
隨着金融行業信息化建設的不斷深入，信息種類豐富、規模龐大，金融科技企業通過對信息的洞察、分析，進而實現降本提效，革新升級業務。
數字化成爲金融行業大勢所趨，數據中臺建設，即具備信息匯聚整合、信息提純加工、信息服務可視化、信息和應用建模等核心業務能力，同時也提供平臺化監控和運維等管理功能。
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技術革新！數字化成功切入金融等行業
日前，深圳聯合央行開展的數字人民幣紅包活動試點正式收官。央行數字人民幣漸行漸近，且恰如其分地證明，新技術並非無中生有地被“發明”出來，而從先有的技術被創造出來的。
從工業化時代邁入到互聯網天下，人們的生活方式被徹底改變，可以說互聯網儼然成爲日常交往和交易的首選媒介。如同凱文·凱利在《必然》提到一樣，我們用電磁波打造了一個超級智能互聯網，它就像人的複雜神經那樣，把所有地區、所有人，人工製造所有物品、抽象事實和概念都彙集在一起。
值得一提的是，互聯網本身也在經歷變化的同時，而在溫牀之上，數字化成功切入到金融、娛樂、教育、醫療等行業。
銀行離櫃率越來越高，特別是今年疫情期間，加快數字化轉型成爲銀行等傳統金融機構迫在眉睫任務。餐飲行業自助點單系統，與廚房及供應體系來聯通，實現數字化的管理與服務。
再者，如今某網紅奶茶品牌利用數字化營銷，輕而易舉建立起大衆對其認知。而像“買菜”場景下新零售平臺在供應鏈上實現數字化及高效率的運轉。
這其中，數字化，在金融領域的重要性不言而喻。而數據中臺的建設本質上是不斷將各類信息服務於業務，承接公司前臺開發與後臺基礎的樞紐工作。
數據中臺“兩不誤”：數字化系統操作、落地實際業務
數據中臺聚合各種信息，將信息抽象封裝成模型服務，結合統計與管理，通過組織架構體系，構建一套持續挖掘平臺模型價值並服務於業務的開放式技術和管理體系。
具體來看，數據中臺是基於業務生產資料爲輸入材料，通過數字化、智能化的工程管理，輸出各類加工信息，輔導業務科學決策，最終達到自動化運營效果。
以作爲AI爲驅動的金融數字科技公司——薩摩耶數科爲例，其致力於通過“F·I·R·S·T”戰略構成一個有機的整體，將數字科技化於無形。
其中，薩摩耶數科的數據中臺具有較強的信息整合能力，可以對各類信息進行合理下鑽與聚合，信息的計算、可視化、調度等具有較強的產品化能力，同時在管理機制保障方面，也可實現信息治理、業務模式與組織機構匹配。
這樣一來，以往存在的公司各部門需求不統一 、信息未標準化整合、定製化需求容易造成重複開發等問題，在進行自動化流程統一後，可簡單配置或定向開發便能獲取到想要的實時類及統計類結果。例如sql配置完成後可自定義，各業務指標的信息也可達到可視化效果等，無需人工進行代碼拉取、合併、測試，原來T+1的信息輸出模式也逐步實現了分鐘級或秒級，大大提升產品上線及服務效率。
同時，原取數方式各異、庫來源不同，同一業務口徑加工方式不同，會造成信息標準不統一，而薩摩耶數科的數據中臺通過統一信息湖入口及出口，在信息導入、信息服務API、元信息管理、監控指標、特徵工程等指標實現統一管理與共享，提供標準化的指標模板及參數，最終實現統一化的業務口徑。
在上線更高效、信息更標準的優勢下，薩摩耶數科向業務輸出數字化、智能化的組件、系統、服務，並以服務或是產品的形式助力外部合作伙伴，產生經濟效益，並且自動化的特點也節省了大量時間成本。
總體而言，數據中臺猶如企業內部的樞紐，一方面支撐業務場景做前沿科技研發（如人工智能），研發出能夠支持金融機構等行業的產品，促進產業數字化轉型。
另一方面支撐企業組織架構、辦公、財務等內部員工實現自動化、智能化的辦公條件，從而提升內部員工辦公效率，實現企業內部數字化轉型。即數據中臺是人工智能、AI技術研發、自動化產品的基礎，有了中臺，就有了一個樞紐站，加速實現數字化轉型。
在實現數字化轉型的同時，薩摩耶數科尤爲注重個人信息保護、國家信息安全、順週期性、系統性風險以及技術創新伴生的各類風險，對信息的每一個字段都會做加密，平衡好收益與風險、便捷與安全、創新與合規、當前與長遠的關係，致力於提供優質的支撐，成爲安全可靠、高效智能的樞紐。
薩摩耶數科賦能金融機構數字化轉型，依託人工智能和雲計算等技術，設計整套智能風控解決方案，貸前嚴格把控僞冒風險、全面審覈客戶資信；貸中精細化計量信用風險合理審慎投放授信；貸後持續動態業務監控、有力保障資產質量，實現業務全流程的管控，從而做到風險可觀、可測、可控。
截至2020年9月，薩摩耶數科已與包括商業銀行、消金公司、信託公司和小貸公司在內的近80家持牌金融機構達成合作，已累計爲持牌金融機構輸出了6000多萬用戶。