导语：金融行业作为AI应用场景最广泛、渗透速度最快的领域之一，其AI应用已从工具化阶段稳步迈向体系化赋能新阶段。AI就绪型数据平台作为AI技术体系化赋能业务的核心支撑，是金融机构实现智能化转型的关键基础设施。然而，金融行业数字化起步早，传统数据基建根深蒂固且架构复杂，使得数据基建升级成为许多企业“想做却难推进”的痛点。本文将从核心价值、业务需求、架构设计及落地风险四个维度，深入剖析AI就绪型数据平台的选型逻辑与实践思路，为金融行业数据从业者提供参考与探讨方向。
一、AI应用迈入体系化赋能新阶段
从Palantir的成功实践可看出，AI技术唯有批量融入垂直业务场景，才能真正释放核心价值。而AI与企业业务场景的深度融合，核心前提是让AI“读懂”企业数据，并通过智能代理（agent）搭建数字世界与物理世界的沟通桥梁，最终实现体系化赋能的效果。以某持牌互联网保险销售平台为例，其于2025年上线的AI核保专家系统，依托实时计算能力、海量客户核保数据及垂直领域大模型，将复杂健康险核保的平均处理时间从3-5天压缩至数分钟，响应速度提升260倍，核保准确率高达99.8%。在AI就绪基建体系搭建完成后，该能力快速延伸至客服、理赔全流程，使合作险企的一般理赔案件处理时长缩短43.3%。
在体系化赋能阶段，AI不再是“单兵作战”的工具，企业需构建数据、知识、业务三者联动的良性闭环体系：
① 让AI通过高价值的企业知识，具备读“懂”企业数据的能力，精准理解业务逻辑。
② 企业数据得到有效的反馈评价，达到更高质量的数据集。
③ 企业数据通过AI提炼形成更高价值的企业知识。
图：良性闭环体系
AI就绪型数据平台在该体系中承载三大核心价值：
① 多模态数据汇聚枢纽：打破数据孤岛，整合各类数据资源，为AI模型训练与推理提供完整、全面的数据基础；
② 数据价值提纯工厂：通过专业化数据治理与质量控制，将原始数据转化为高质量数据资产与可复用知识；
③ AI全生命周期承载载体：全方位支撑模型从训练、部署到迭代的全流程，实现技术能力与业务需求的无缝衔接。可以说，数据平台的就绪程度，直接决定了金融机构AI赋能业务的上限。
二、传统数据平台的关键短板
传统数据平台需求源于报表时代，随着用户需求与应用场景的迭代，其架构设计与平台能力难以匹配AI时代的体系化赋能需求，关键短板主要体现在四个方面：
① 数据平台能力局限于结构化数据：以结构化数据的存储、计算、管理与应用为核心目标，缺乏对文本、图像、音频等多模态数据的高效处理能力；
② 数据建模难以支撑AI理解业务：采用面向分析与报表的传统建模理念，数据组织形式与业务逻辑的关联性较弱，导致AI无法通过数据精准理解业务场景；
③ 数据工程与数据科学脱节：两套体系独立运行，缺乏统一、高效的自动化协作流水线，难以支撑AI全流程的高效推进；
④ 弹性计算能力不足：多模态数据计算场景对资源消耗的不确定性强，传统平台缺乏灵活的弹性计算机制，无法平衡运算效率与成本控制。
三、需求视角：AI时代数据基建的三大核心转变
AI体系化赋能的核心目标，是将AI从“被动响应的工具”升级为“主动决策的业务智能体”。这就要求传统数据平台需要实现三大核心转变，构建“数据-知识-业务”全链路赋能能力：
① 从“统一数据存储”到“统一数据语义”：构建一套人类与AI均可理解的统一数据语义模型，建立双轨并行机制。一方面，满足业务人员对数据的可读性需求，支撑监管报送、数据分析等常规性业务场景；另一方面，实现AI对数据的深度理解，适配客户流失预测、市场监测预警、可疑交易识别等发散性业务场景；
② 从“单点数据处理”到“全流程AI协同”：支撑AI智能体完成“数据输入-模型推理-业务输出-数据反馈”的闭环运行。在数据准备阶段提供自动化代码开发助手；训练阶段支持大规模并行计算；推理阶段实现低延迟部署与弹性扩展；迭代阶段实时监测模型漂移，保障模型性能稳定；
③ 从“技术规范导向”到“业务场景导向”：传统数据管理的本质是通过制度、规范及工具来管理数据全生命周期，缺点是数据生产周期长，数据使用门槛高。而AI时代对数据的要求更高，需要数据生产更快，服务更快，覆盖更广。以“用”促“治”的方式，更适合AI时代的用数需求，自动化开发助手及智能问数等工具降低业务人员用数门槛，构建“业务主导、技术支撑”的应用模式，推动AI技术与业务场景的深度融合。
四、架构视角：AI就绪型数据平台的分层设计路径
基于上述需求，AI就绪型数据平台应采用“分层解耦、多模融合、智能协同”的设计思路，构建五大核心层级的全链路支撑体系：
① 多源数据接入层：搭建统一接入网关，采用无侵入式方案接入结构化、半结构化、非结构化等各类数据，同时实现采集任务的全生命周期管控与峰值流量应对；
② 多模态存储层：采用“湖仓一体+多模型融合”架构，深度整合数据仓库的结构化处理能力与数据湖的非结构化存储优势，原生支持多类型数据存储；通过“冷温热分离”存储策略，在控制存储成本的同时保障数据访问性能；
③ 智能计算引擎层：采用“混合计算框架+专属算子库”模式，借助统一元数据管理能力，支撑异构计算引擎的协同运算；支持算力动态分配，针对多模态数据运算的资源消耗不确定性，可实现弹性扩容与缩容，平衡运算效率与成本投入；
④ AI全生命周期协同层：构建专业化协同平台，全面支撑模型从设计、训练、部署到迭代的全生命周期管理；融入可解释性AI技术，为AI决策提供清晰的逻辑支撑，满足金融行业严格的监管要求；
⑤ 场景化业务服务层：构建核心业务场景的数据服务与AI接口，配套自动化开发开发助手和智能问数，实现AI能力向业务场景的快速赋能，推动业务驱动型AI创新。
五、落地视角：AI就绪型数据平台的落地策略与风险规避
AI就绪型数据平台的落地并非简单的数据迁移，而是企业数据基建、业务流程和组织能力的系统性重构。因此在落地策略上需以战略引领、方法支撑、风险兜底为核心，实施框架上需考虑业务、技术、组织三维一体。
实施落地框架保持三维一体，包括：
① 业务价值量化：通过“收益-难度-战略契合度”矩阵排序业务场景，优先落地高价值低难度试点，以量化成果凝聚共识。
② 组织责任明晰：组建跨部门专项小组，明确权责分工，将数据平台升级纳入AI转型KPI，打破部门壁垒。
③ 技术长线视角：具备前瞻性，选择主流、市场认可度高的技术路线，收敛技术组件，降低学习成本，避免为后续架构升级埋下技术债，增加改造成本与风险。
风险规避举措保持“三控”，包括：
① 事前防控：建立业务价值量化机制、试点-推广-迭代优化的闭环机制和风险处置预案。
② 事中监控：完善业务效果评价体系，动态监测业务效果，实现敏捷迭代机制。
③ 事后操控：保持新旧平台并行验证周期，预防风险爆发后可操控回退的空间。
基于过往金融行业大数据项目的落地经验，传统数据平台升级到AI就绪型数据平台可参考以下落地避“坑”建议：
① 落地场景选择上，不宜太泛，优先聚焦高价值且与战略契合度高的场景。以量化业务场景成果推动数据治理与模型精调，按场景做深做透是战略目标高效落地的关键。
② 大数据技术组件更新快且开源社区技术组件百花齐放，对于技术组件的正确选型是保持数据平台生命力长青的关键。选择适合的合作厂商，帮助金融机构保持与开源社区能力同步迭代，保持技术平台的竞争优势。
③ 关于一次性迁移和分阶段迁移也是落地讨论最多的话题，评估一次性迁移和分阶段迁移的关键是业务场景的耦合度和技术架构的异构性。如CDH迁移到腾讯云TBDS,技术架构适配度高，优先考虑一次性迁移方式。如若企业需要复用原有的机器设备，仅能用分阶段迁移的方式，相对一次性迁移，实施周期更长，也可通过原地迁移方式缩短迁移周期。
结语
金融行业AI体系化赋能的核心，在于实现数据价值与AI技术的深度融合，而AI就绪型数据平台正是达成这一融合的关键载体。该平台需完成两大核心转变：从“数据存储者”升级为“资产管理者”，从“技术支撑者”升级为“业务赋能者”。通过针对性解决传统数据平台的四大痛点、构建分层解耦的架构体系、遵循科学稳妥的分阶段落地策略，AI就绪型数据平台将有效支撑AI智能体融入业务生产全流程，充分释放数据价值，推动金融行业实现高质量智能化转型。
作者：翁艳波 腾讯金融云大数据解决方案专家
负责金融行业大数据解决方案，10年以上金融行业数据从业经验，参与过金融行业企业级数据中台标准的制定、国产大数据平台建设标准规范的制定，主导过股份制银行、省级农信、城商行、证券、保险等大型金融机构数字化转型咨询及落地项目。
