新华财经杭州9月24日电（杨明炜）9月23日，2021恒生数据智能新品发布会在线上召开，对外发布四款数据智能新品以及支撑数智化应用的数据能力综合体恒生HDP，聚焦投研、风险管理等金融核心场景的数智实践，以科技持续赋能金融机构构建数智化转型能力。恒生研究院院长白硕在发布会上表示，目前没有数据不行，但只有数据也不行，如果将数据加点“智”，数据就有了粘性，数据就会变得“懂”业务，但让数据懂业务有很长的路要走。
白硕表示，我们发现卖数据很难，数据合作、建设数据生态更难。因为数据有非守恒性，非常容易被复制，非常容易被泄漏，非常容易被扩散，所以圈不起数据。数据源头由单一一家厂商掌控的时代似乎已经过去了，我们看到越来越多私有数据，也就是客户的私有数据，有越来越多来自第三方的另类数据、非标准数据，这些数据他们自己也不见得运营得好，也不肯交给其他人运营，会出现非常尴尬的局面。
白硕认为，要解决尴尬局面，数据将形成两大趋势。第一个趋势，数据从封闭生态向开放生态转换。数据的生态化就是要有更开放的数据来源。第二个趋势，要有深加工的数据，数据深到足以接近场景，足以懂得业务，足以反映出业务的灵性，这就需要把数据底座加厚、加高，这就是智能化。
白硕认为，这两个趋势是一条路径，这条路径就是打通数据底座，这个底座不是数字化的中台而是数智化中台。达到数智化中台有两个挑战：联盟化、标签化。要化解挑战，就要求把数据隐蔽起来，还要把关键数据开放出来让大家见证，只有这样，双方在数据合作的时候，能保证自己的数据主权，同时又能可靠的获得数据使用的真实计量，双方在数据结算方面就有很好的保障。同时，对数据进行深加工形成一些标签，有些是静态的标签、画像的标签，能帮助用户做决策时参考。
白硕强调，数智化中台的目标就是把原有的数据中台加宽，使得它形成生态化，既能处理私有数据又能处理外部第三方数据，包括另类数据，而且数据不用拿进来，就能一起为用户服务，然后加高、加厚，让它能够直接计算出懂业务的指标体系和业务标签体系，无限逼近业务场景，这就是数智化中台的本意或者应有之义。
白硕认为，让数据懂业务有很长的路要走，但这条路不是谁都能走，不是一个只懂AI不懂领域和行业的人就可以走的，必须一步一个脚印。积累业务指标体系，积累标签体系，必须要用AI赋能，有机器学习的赋能，有自然语言、知识图谱的赋能，还包括计算机视觉的赋能。所有的赋能构成了完整的、懂业务的业务指标体系和业务标签体系，才能对接到应用场景上。
编辑：赵鼎
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