在日前的AI播客中，Dun & Bradstreet公司高级副总裁兼首席数据科学家Anthony Scriffignano分享了自己作为数据科学从业者的工作状态，以及人工智能如何改变金融行业的前景、经历与见解。
数据科学的当前定位
在Dun & Bradstreet公司，Scriffgnano主要负责技术创新与开发工作，同时也管理着“世界上规模最大的同类商业数据库”项目。Scriffignano解释道，这套前所未有的数据库持续从全球各个国家(除朝鲜与古巴之外)收集大量数据，日均摄取达数百万次。
这套数据库融合了每一种语言与写入系统，而且由七套不同的集成化数据库共同组成。这一综合性数据系统在跟踪企业数据的同时，亦会对总体风险及发展机遇做出全球性观察分析。以此为基础，该数据库得以实现大规模数据分析，进而检测供应链异常以及客户购买行为中发生的变化。毫无疑问，要从如此庞大的信息库当中提取价值，数据科学将成为我们不可或缺的关键武器。
对于像Dun & Bradstreet这样的组织来说，最大的挑战之一在于如何寻找经验丰富的数据科学家，保证这些既拥有从业背景、又颇具实践经验的人才处理如此巨大的研究数据集。遗憾的是，目前的人才市场还无法满足他们对于数据科学技能的需求。
Scriffignano表示，他相信AI技术正在快速发展，并必将在未来逐渐取代熟练的数据科学家，进而实现技术本身的普遍化与大众化。在Scriffignano看来，成为一名成熟数据科学家所需要的技能，在范围与深度方面都要远远超过机器学习模型开发者。从本质上讲，真正的数据科学家需要专注于立足更广泛的问题从数据中提取价值;相比之下，目前很多自称数据科学家的从业者实际上更像是机器学习工程师，也更多关注机器学习模型开发方面的工作。
