丁磊，美国俄亥俄州立大学人工智能专业 target="_self">博士，美国哥伦比亚大学 target="_self">博士后，持有斯坦福大学高级项目管理证书。前百度金融首席数据科学家、历任PayPal科学数据科学部负责人。

丁磊，本科就读于浙江大学计算机科学与工程专业，美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程专业硕士、人工智能专业博士，美国哥伦比亚大学博士后，持有斯坦福大学高级项目管理证书。

人工智能商业化落地先行者，曾为硅谷明星公司PayPal创立了人工智能平台并担任负责人，历任百度金融首席数据科学家、PayPal全球消费者数据科学部创始负责人和腾讯腾云智库专家等高级职务，并曾在IBM Watson研究院和美国伊利诺伊大学贝克曼研究所从事研究工作。

2018年被第一财经和阿里巴巴旗下的DT财经联合评选为中国“数据科学50人”  成员。在人工智能和数据科学领域具有近20年从业经验，成功帮助过国内外包括世界500强在内的数十家企业运用人工智能提升效益，与中国农业银行、中国电信、万科集团、联合利华和亿客行等行业巨头达成过深度合作，推动了人工智能战略的落地和升级。在IEEE会刊和多个学术会议等发表高质量论文20余篇，获得美国专利4项，担任20多个国际期刊和专业会议的特约审稿人或委员会成员。

2020年5月，于中信出版集团出版《AI思维：从数据中创造价值的炼金术  》一书。

新闻介绍：https://dtcj.com/science/3635

“大家AI，才是真的AI”

2015 年，丁磊选择回到中国发展。国内日新月异的数据科学环境，让他看到了更广阔的市场前景。

他首先选择了自己更熟悉的金融科技领域，加入了百度金融。他曾参与领导了百度金融与中国农业银行的“金融大脑”项目，在客户画像、精准营销、信用评价、风险监控、智能投顾、智能客服等方面为农行提供AI服务。

这是丁磊的又一次 “AI 平台” 实验，同样取得了不俗的业绩表现。在他看来，如今在中国的产业领域，虽然以AI为卖点的公司越来越多，但只有 BAT 等头部公司，一定程度上真正做到了 AI 的平台化应用，大量的行业公司还没有建立起这套业务体系。

不过也不是所有领域都适合使用 AI，在丁磊看来，满足大规模落地商业化 AI，需要具备两个先决条件。首先是数据的积累，数据的数量和质量直接决定了AI发展基础是否牢固。AI 平台的底层是数据，数据的流通和更新直接影响着上层机器学习、图像语音处理等技术的使用效果。其次，就是所在领域的商业问题是否清晰，如果问题不够明确，也很难用AI来处理。

在所有领域中，金融科技最符合这两点要求，AI 平台也最早在此落地。不过，随着互联网技术的发展，数据科学等概念已经逐渐在其他领域开始普及，越来越多的开始讨论 AI，了解数据科学的价值。

“觉得一下子就被人理解了。”丁磊笑着说，当他十年前义无反顾地钻进 AI 的世界时，那还只是一个不被看好的小众领域，十年过后，它却已经变成了大家小巷的热点谈资了，仿佛一眨眼，就“换了人间”。

在丁磊看来，AI 的商业化应用范围非常广，如今的中国市场就像一块等待开垦的处女地。

丁磊为 AI 绘制了一份商业版图，“如果横轴是行业，纵轴是职能，AI 现在只是填充了其中非常小的一部分。”