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微软亚洲研究院副院长张益肇发表了题为《以人工智能助力数字化转型，迈向精准金融服务》的主题演讲。张益肇表示，智能投资运用中，对用户画像非常重要。随着带有用户卷标的语言数据变得容易获取，如果我们有足够的关于某个人的数据，就能训练处一个和他个性一样的聊天机器人。
再下一步也可以做数据的分析，像刚才很多同学介绍的一样，数据本身还是需要清理，取出来真正有用的特征。这通常是非常非常难的过程，所以需要很多的时间，所以很多时候数据科学家花绝大多数的时间在清理数据，不是用数据来训练，而是清理数据。我们希望这一步能大幅的简化，未来不需要博士生，你可以用电脑在上面利用人工智能自动把文件关键信息挖掘出来，不再需要是计算机科学专家做这样的事情。
2.1． 用户：2C的这一端，感谢点评与腾讯2.1.1． 外卖行业大背景：从人口和渗透率看，互联网外卖是个大行业城市化推手外卖消费的主体在城市，场景以写字楼、学校、住宅区为主流，典型用户以单身空巢青年居多。外卖市场的蓬勃兴起，可以说是中国城市化进程推进、消费成为经济推手的副产品。
2）二是美团占领市场的速度之快，美团打车在上海实行前三单每单各减免14元的补贴，第三天美团就宣布上海的日订单量突破30万单，拿下30%的市场份额。美团对于打车服务的探索几乎是非常自然的：技术上，外卖餐饮本就是LBS业务，美团对于地图、调度等都有一套现存的技术体系；商业逻辑上，美团如果将自己定位为本地生活超级平台，衣食住行，出行是下一个美团尚未涉足的高频板块；商业模式上，外卖成本高企，团购已过巅峰，点评变现乏力，美团需要的是能够快速产生交易额、同时能够实现边际成本递减的行业，那么纵览本地生活板块，还有哪个项目比打车更合适呢？
张益肇：我觉得这是为什么我们刚才强调AI+HI。现在很多飞机，飞行员其实不需要做什么，全自动化，但是他就需要在那，比如有突然的情况，机器没有办法做什么反应，但是人可以做应变，长远来讲是AI+HI。人工智能自己有智能，有自我认知，还有很长的路要走，在我有生之年应该是不会发生的。
2） KPI未达成时的罚款。而在某些竞争阶段，平台将会给予代理商部分补贴。2.3.2． 物流投入能实现边际成本递减吗？扫盲结束，问题来了，外卖商流能否使其物流具备规模效应？我们的看法是，外卖物流的形式与传统物流相比，是深入到毛细血管层级的末端派送，要实现所谓的规模效应，除了流量，依赖的只能是技术。我们这样来理解：
