来源：环球网 首先我想提出一个观点：在某些场景中，适度保留"脏数据"反而比过度清洗的数据更具价值。例如，在 金融领域的欺诈检测中，欺诈行为往往呈现出非典型、异常和不可预测的特征。如果我们在模型训练阶 段将这些"异常值"一概清除，便可能错失识别欺诈行为的关键线索。 这个现象让我联想到Z世代的成长轨迹。我们这一代人从小浸润在信息爆炸、真假交织的数字环境中， 但正是这种复杂的生态，锤炼了我们从噪声中提取价值信号的独特能力。真正重要的是，我们要能分辨 哪些混乱是有意义的，哪些只是随机噪音。这种能力既适用于人，也适用于AI系统。 其次，推动AI优化的另一关键是跨域数据融合。Z世代的思维模式天然就是多维度、跨领域的，这为我 们理解大数据的真正价值提供了独特视角。在金融领域，分析不再局限于传统的财报或股价数据，而是 融合图像、社交媒体评论、App使用行为等多源数据，从而更全面地理解市场动态。以我参与的ESG （环境、社会与公司治理）研究为例，如何将企业环境影响转化为可量化的风险指标，这一过程需要的 不只是技术手段，更需要洞察力与创新思维。在传统的经济指标滞后的情况下，我们仍可通过融合谷歌 搜索趋势、地理位置数据等实时信息， ...