金融業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈，隨著移動(dòng)互聯(lián)、在線支付的興起，數(shù)據(jù)成為企業(yè)越來(lái)越重要的資產(chǎn)，金融產(chǎn)業(yè)也發(fā)生了翻天覆地的變化。特別是金融+科技的結(jié)合，讓金融產(chǎn)業(yè)提供的能力正在從過(guò)去圍繞資金的服務(wù)逐步向圍繞數(shù)據(jù)的服務(wù)轉(zhuǎn)變。

于此同時(shí)，金融業(yè)面臨著整個(gè)市場(chǎng)飽和及互聯(lián)網(wǎng)金融等新興金融服務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)，特別是對(duì)中小商業(yè)銀行、證券和保險(xiǎn)等行業(yè)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。如何借助科技的力量來(lái)實(shí)現(xiàn)自身競(jìng)爭(zhēng)力的提升，成為金融企業(yè)面對(duì)的最大挑戰(zhàn)。因此金融業(yè)在積極構(gòu)建現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構(gòu)和借助強(qiáng)大智能的平臺(tái)，來(lái)加速開(kāi)創(chuàng)業(yè)務(wù)應(yīng)用，并發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，最終實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)成本降低和營(yíng)銷(xiāo)精準(zhǔn)化。

數(shù)據(jù)孤島，讓數(shù)據(jù)訪問(wèn)更困難

移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代大大加速了數(shù)據(jù)（結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化）產(chǎn)生的速度。對(duì)于某城商銀行來(lái)講，包括Oracle、DB2、MySQL、SQLServer關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)以及MongoDB， HBase、ActiveMQ， WebService等不同的環(huán)境和包括更多的網(wǎng)站APP日志、社交媒體、視頻、圖片等海量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。

同時(shí)這些數(shù)據(jù)由于存在包括公有云、私有云和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)上等不同的設(shè)備和應(yīng)用上，導(dǎo)致了數(shù)據(jù)孤島的產(chǎn)生，造成了數(shù)據(jù)無(wú)法打通從而影響數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，讓企業(yè)從數(shù)據(jù)中獲取真正的分析洞察變得更困難。對(duì)于某城商銀行來(lái)講，無(wú)論數(shù)據(jù)在哪里，希望通過(guò)AI來(lái)把各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)快速地收集起來(lái)形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)湖。讓數(shù)據(jù)變得簡(jiǎn)單且易于訪問(wèn)。

缺乏數(shù)據(jù)治理工具，數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘困難重重

數(shù)據(jù)孤島不利于人工智能的采用，同理，太多的數(shù)據(jù)也給金融業(yè)帶來(lái)數(shù)據(jù)治理等問(wèn)題。

隨著某城商銀行在個(gè)人、公司存款、貸款類(lèi)、信用卡，理財(cái)?shù)染€上線下等上百種應(yīng)用業(yè)務(wù)的增加，如何從海量的業(yè)務(wù)需求中精準(zhǔn)的篩選有效數(shù)據(jù)成為該銀行業(yè)務(wù)提升的核心需求。因此如何將大量收集來(lái)的數(shù)據(jù)有效的整理、分類(lèi)、打好標(biāo)簽，來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理是某城商銀行在數(shù)據(jù)治理過(guò)程中面臨的挑戰(zhàn)。某城商銀行CIO表示，“我們面臨的一個(gè)大的挑戰(zhàn)是缺少一個(gè)有效的數(shù)據(jù)治理工具，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和打標(biāo)簽，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效價(jià)值的挖掘。”

缺乏有效的AI工具來(lái)實(shí)施數(shù)據(jù)建模

伴隨著全球經(jīng)濟(jì)的不確定，某證券公司需要快速實(shí)施數(shù)據(jù)建模和數(shù)字畫(huà)像來(lái)為客戶(hù)提供有價(jià)值的信息。目前金融業(yè)實(shí)施的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)不能快速有效的構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，來(lái)第一時(shí)間和客戶(hù)需求和服務(wù)結(jié)合起來(lái)。對(duì)于某證券公司來(lái)講，首先缺少一個(gè)支撐多云環(huán)境的AI平臺(tái)來(lái)快速搭建構(gòu)建一個(gè)自動(dòng)化的、更精細(xì)化、快速洞察、實(shí)時(shí)分析的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，幫助該證券公司用更智能的方式去分析數(shù)據(jù)。伴隨著機(jī)器學(xué)習(xí)理論的發(fā)展和成熟如何第一時(shí)間、快速建模、精準(zhǔn)判斷成為人工智能重要的應(yīng)用趨勢(shì)。金融行業(yè)特別希望獲得能夠快速構(gòu)建對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和分析的AI工具。

業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效對(duì)接

對(duì)于金融業(yè)來(lái)講，資產(chǎn)管理正在經(jīng)歷重大變革。商業(yè)模式正從基于傭金的方式轉(zhuǎn)變?yōu)榛谀繕?biāo)的計(jì)劃輔助工具，對(duì)客戶(hù)進(jìn)行精準(zhǔn)的需求分析和個(gè)性化的服務(wù)成為行業(yè)的需求。因此如何通過(guò)AI工具來(lái)獲得客戶(hù)洞察成為金融業(yè)資產(chǎn)管理最直接和有效的手段之一。

某證券公司負(fù)責(zé)人談到，“我們希望構(gòu)建一個(gè)營(yíng)銷(xiāo)分析支撐平臺(tái)，來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)客戶(hù)洞察來(lái)轉(zhuǎn)型，通過(guò)實(shí)現(xiàn)收集客戶(hù)全景信息，通過(guò)全角度分析，來(lái)建立有效數(shù)據(jù)支撐的決策機(jī)制，并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化機(jī)制。”如何通過(guò)AI分析和認(rèn)知工具來(lái)認(rèn)知用戶(hù)，幫助了解每個(gè)客戶(hù)及其財(cái)務(wù)目標(biāo)，來(lái)量身定制的產(chǎn)品和服務(wù)，并提供更好的差異化財(cái)富管理經(jīng)驗(yàn)成為證券公司的新需求。

面對(duì)包括金融業(yè)在內(nèi)的所有希望利用AI來(lái)賦能數(shù)據(jù)的企業(yè)，至頂網(wǎng)將推出《AI江湖事兒》的大咖說(shuō)短視頻欄目，邀請(qǐng)IBM大咖專(zhuān)家圍繞AI講述企業(yè)故事中的場(chǎng)景落地，針對(duì)更多行業(yè)AI使用場(chǎng)景進(jìn)行探討，深入淺出的講解AI如何結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)賦能應(yīng)用實(shí)踐。