丁磊，美國俄亥俄州立大學人工智能專業博士，美國哥倫比亞大學博士后，持有斯坦福大學高級項目管理證書。前百度金融首席數據科學家、歷任PayPal科學數據科學部負責人。

丁磊，本科就讀于浙江大學計算機科學與工程專業，美國俄亥俄州立大學計算機科學與工程專業碩士、人工智能專業博士，美國哥倫比亞大學博士后，持有斯坦福大學高級項目管理證書。

人工智能商業化落地先行者，曾為硅谷明星公司PayPal創立了人工智能平臺并擔任負責人，歷任百度金融首席數據科學家、PayPal全球消費者數據科學部創始負責人和騰訊騰云智庫專家等高級職務，并曾在IBM Watson研究院和美國伊利諾伊大學貝克曼研究所從事研究工作。

2018年被第一財經和阿里巴巴旗下的DT財經聯合評選為中國“數據科學50人”  成員。在人工智能和數據科學領域具有近20年從業經驗，成功幫助過國內外包括世界500強在內的數十家企業運用人工智能提升效益，與中國農業銀行、中國電信、萬科集團、聯合利華和億客行等行業巨頭達成過深度合作，推動了人工智能戰略的落地和升級。在IEEE會刊和多個學術會議等發表高質量論文20余篇，獲得美國專利4項，擔任20多個國際期刊和專業會議的特約審稿人或委員會成員。

2020年5月，于中信出版集團出版《AI思維：從數據中創造價值的煉金術  》一書。

新聞介紹：https://dtcj.com/science/3635

“大家AI，才是真的AI”

2015 年，丁磊選擇回到中國發展。國內日新月異的數據科學環境，讓他看到了更廣闊的市場前景。

他首先選擇了自己更熟悉的金融科技領域，加入了百度金融。他曾參與領導了百度金融與中國農業銀行的“金融大腦”項目，在客戶畫像、精準營銷、信用評價、風險監控、智能投顧、智能客服等方面為農行提供AI服務。

這是丁磊的又一次 “AI 平臺” 實驗，同樣取得了不俗的業績表現。在他看來，如今在中國的產業領域，雖然以AI為賣點的公司越來越多，但只有 BAT 等頭部公司，一定程度上真正做到了 AI 的平臺化應用，大量的行業公司還沒有建立起這套業務體系。

不過也不是所有領域都適合使用 AI，在丁磊看來，滿足大規模落地商業化 AI，需要具備兩個先決條件。首先是數據的積累，數據的數量和質量直接決定了AI發展基礎是否牢固。AI 平臺的底層是數據，數據的流通和更新直接影響著上層機器學習、圖像語音處理等技術的使用效果。其次，就是所在領域的商業問題是否清晰，如果問題不夠明確，也很難用AI來處理。

在所有領域中，金融科技最符合這兩點要求，AI 平臺也最早在此落地。不過，隨著互聯網技術的發展，數據科學等概念已經逐漸在其他領域開始普及，越來越多的開始討論 AI，了解數據科學的價值。

“覺得一下子就被人理解了。”丁磊笑著說，當他十年前義無反顧地鉆進 AI 的世界時，那還只是一個不被看好的小眾領域，十年過后，它卻已經變成了大家小巷的熱點談資了，仿佛一眨眼，就“換了人間”。

在丁磊看來，AI 的商業化應用范圍非常廣，如今的中國市場就像一塊等待開墾的處女地。

丁磊為 AI 繪制了一份商業版圖，“如果橫軸是行業，縱軸是職能，AI 現在只是填充了其中非常小的一部分。”