8月20日， “FINTECH創新論壇(第14期)金融智能創新應用研討會”成功在線上舉辦。此次研討會云集權威專家、技術大咖、資深分析師等重磅嘉賓，會同來自銀行、證券、保險、基金等各金融領域的數百位觀眾，共同探討AI平臺未來發展趨勢。

　　在中國通信學會金融科技委員會指導下，DataCanvas(九章云極)攜手金融科技創新聯盟主辦此次研討會。中國銀行業協會系統服務部主任趙成剛，愛分析合伙人、首席分析師李喆，DataCanvas(九章云極) 數據科學產品部資深架構師楊健，山東城商行聯盟數據平臺部資深數據架構師唐園超等嘉賓圍繞自主可控智能金融的行業發展趨勢、AI平臺發展現狀與趨勢、如何突破深度學習處理結構化數據瓶頸、智慧手機銀行等主題發表精彩演講。DataCanvas(九章云極) 售前與算法中心副總裁周曉凌主持本次會議并解答AI平臺技術提問。

　　趙成剛主任提出，金融智能潛力巨大，“算力、算法、安全可信應用，是一個大的發展方向。”

　　金融智能的特征是基于業務認知、數據認知的基礎上進行業務應用，目前市場上常見的應用，包括營銷、風控等場景，依然屬于外圍。未來隨著智能互聯基礎上的海量數據上來之后，數據治理成為金融智能的一個基礎。

　　對與AI平臺的現狀和未來的發展趨勢，李喆提出，AI平臺的價值將進一步放大，既能幫助企業更好地挖掘海量數據的價值，又能幫助企業更好地建立自身整體的AI能力。

　　開源的AI平臺在此基礎上，更能降低企業采購成本和算法門檻;企業級AI平臺則更好地整合內部資源、推進業務發展。在未來，AI平臺將更多地融合專家經驗，更加平臺化，并在人機協同、人機決策方面會發揮出很大的價值。

　　如何再造一個開源創新，楊健說，DataCanvas(九章云極)以DeepTables在國際結構化數據分析競賽“Kaggle”中摘獲第一的賽績引出全新的深度學習創新方向。

　　用深度學習技術開發結構化數據一直是數據分析領域的技術瓶頸。DataCanvas(九章云極)通過深挖企業在結構化數據上建模的痛點、深度學習在結構化數據上的表現，利用深度學習技術研發出分析結構化數據的強大工具DeepTables，實現全新突破。

　　DeepTables：更強的靈活性和易用性

　　1、五行代碼就可以完成整個建模過程，甚至無需提前做數據預處理和特征加工過程;

　　2、架構開放，面對不同模型可靈活選用不同組件;

　　3、更高的模型準確度，可提供開箱即用的高性能模型，非專家型的建模人員也可訓練出高水平的模型。

　　有了深度學習工具的加持，結構化數據分析將會呈現更多前所未有的價值，甚至改變一些業務格局和業務形態。

　　在各大銀行加速升級改造和積極運營手機銀行的背景下，為進一步提升成員行零售業務的獲客能力和服務水平，商行聯盟啟動了基于實時技術的智慧手機銀行6.0項目，唐園超在研討會上做了關于本項目的詳細分享。

　　商行聯盟通過該項目打造實時賬戶交易明細查詢、實時指標大屏、實時報表等一系列實時泛金融產品提供服務，為成員行打造一個安全、易用、更智能、更開放的移動綜合服務平臺�；�于DataCanvasRT構建的實時數據服務，正是手機銀行6.0至關重要的一項基礎能力。

　　針對在線參會人員的提問，周曉凌詳細解答了DataCanvas APS和DataCanvas RT的功能優勢和應用場景。他提出，表面上看金融智能重在利用技術，但實際上最終呈現的是技術與人、與業務、與不同知識融合的成果。

　　DataCanvas(九章云極)正在不斷通過市場反饋和需求預測為客戶提供優質的數據科學服務，助力企業用戶全面提升自主AI能力。

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