大数据和人工智能（AI）之间的协同操作正在继续发展和推动着未来社会转型，助力智能化、经济界的整体发展。诸多领域的研究者以及各大企业正不断探索大数据与AI的能力协作，从而实现双方的全面和有效协调。

首先，大数据和AI之间的协同操作必须从数据采集下手。采集有效数据，用于智能分析和分类，能形成良好的智能分析框架。这里大数据采集器可以搜集大量原始数据，如隐私、市场经济、新闻等混合数据和结构化数据，并能生成可分析的有效数据集。

其次，在大数据技术和AI技术之间开展有效技术交流协调，以加强两个技术之间的交流，使智能计算和大数据分析成为关键。大数据技术需要利用自身技术能力，将数据结构化，便于机器学习AI对数据进行深度学习分析，机器学习AI则需要大数据技术来进行数据挖掘，提取特征，建立模型，推断和预测数据模型变化趋势。

此外，大数据与AI协同操作中还同时开展用户质量管理，充分利用大数据技术，AI算法，及用户体验管理等，以改进用户服务领域产品质量。大数据可以深度分析用户的行为轨迹，对用户的服务体验进行分析，并辅助AI算法更精准的识别用户偏好，实现精准化和智能化的服务体验管理。

最后，大数据与AI协同操作将实现数据模型和精准化管理，培养知识网络， 用于智慧社会研究，构建安全、可靠、可持续发展及质量可靠的、智能化的社会研究技术体系。

综上所述，大数据与AI协同所包含的交互过程包括：1）数据采集；2）技术交流协调；3）用户质量管理；4）数据模型和精准化管理；5）培养知识网络，构建安全、可靠的智能体系。这些数据交互过程可以极大的提高企业经济效益和社会经济效益，实现良好的创新和转型。

流程描述：

1）数据采集：数据采集技术包括业务深度学习、数据库采集、高级数据库采集、历史数据采集、增强数据采集、文本挖掘等，用于精准捕捉各项信息。

2）技术交流协调：利用技术讨论、深度学习和AI推荐系统等技术，实现不同组织之间和不同组织内部的技术交流协调，以提高运筹学优化效率并减少策略风险。

3）用户质量管理：利用评论分析、用户画像、模型评估等技术，实现对多种数据源和信息来源的复杂用户质量管理，有效分析其交互行为、理解用户需求，并精细化管理用户关系。

4）数据模型和精准化管理：利用数据建模、机器学习、深度学习、算法编程等技术，实现对大数据量的建模和智能精准化管理，及时发现隐藏的商机，并获取低成本的精准广告投放。

5）培养知识网络：利用专家系统、知识图谱、知识管理等技术，实现专业数据和知识资源之间灵活交互，精心营造良好的学习璐境，培养智能体系，构建一个安全、可靠的智能体系。

技术管理：

（1）专家系统技术：专家系统技术是一种模拟人类专业知识的自动系统，专家系统可以快速、准确及全面地收集专业知识，并实现自我领域推理功能，它是知识处理的基础，也是精准营销手段之一。

（2）知识图谱技术：知识图谱技术是一种基于大量知识模型的表达和存储技术，可以实现对数据的有效可解释的重新审视和探索，它具有可定位、可搜索、可管理、可理解等特点，可以将层次化的知识实体与关系抽象化表达，可以基于知识图谱的统一的表示和描述性模型，进行概念模型的构建及其灵活体系构建和完善。

（3）知识管理技术：知识管理是按照一定方法组织、改造和协调已经存在的信息和知识，最终促进集体智慧、积极主动地发现并挖掘知识的一套方法。