在上海市经济和信息化委员会、上海推进科技创新中心建设办公室、上海市科学技术协会的指导下，由上海市科学技术协会人工智能专委会主办，达观数据承办的“科技创新·智慧赋能—2020人工智能与数字化发展峰会”上，多位行业专家齐聚一堂，从人工智能不同的发展视角分享了各自领域的最新研究进展与应用。
在圆桌论坛环节，上海银行智能创新部负责人陈超对“数字化转型探索金融行业未来”的议题进行了精彩的分享，以下为其主要观点。
谈及人工智能和数字化转型的关系，首先想明确一点，人工智能不等于数字化转型。数字化转型话题很庞大，尤其银行的数字化转型，在推动的过程中涉及到很多业务流程、信息化改造，这个过程通常会很“痛”。我们经常说到人工智能与数字化转型，人工智能对数字化转型不是锦上添花，它决定了数字化转型的上限。数字化转型可以走到哪里，达到什么高度，人工智能在其中发挥着非常大的作用。
分享一些上海银行在人工智能推广方面的一些收获和经验。2017年底我们开始布局人工智能开始机器学习等算法在精准营销方面的应用尝试，后慢慢的推广至风控、运营等领域。
在前一个阶段我们经历的是银行的信息化。银行信息化与信息化银行间有很大的区别。银行信息化指的是线下的业务做到了线上化，但不代表真正做到了信息化银行。做到信息化银行，对数字化转型来说就已经有了非常高的高度和起点。
在数字化转型过程中，会经历业务数据化到数据业务化的过程，所以信息化是基础。如果信息化还没有做到，将人工智能技术赋能数字化转型就很难。但是当实现业务的信息化，建设了业务系统，应用了机器学习、深度学习、NLP等AI技术，是否就真的做到了数字化转型？我认为这个也是需要思考的。
我们也一直在探索，在这个过程中当提及建设AI中台，将AI技术割裂地堆砌在一起并不能够发挥AI航空母舰的作用。我们实践下来，在初期不否认这种方式，对银行业来说初期推广AI技术，并非易事。我们在推广初期按业务需求去驱动，用AI技术做出一些业务效果，然后从这个点慢慢突破，逐渐形成面的推广。
在我们AI中台的规划中有五大中心，包括算法中心、训练中心、知识中心、服务中心及管理中心。形成这样的一个中台让我们便捷地去调整模型的输入、评估输出，反复的进行大量训练，后评估通过后才去服务业务。
此外，在转型的过程中，人才是最重要的因素，集约思想也是非常重要的。
