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金融業是國民經濟的命脈，随着移動互聯、線上支付的興起，資料成為企業越來越重要的資産，金融産業也發生了翻天覆地的變化。特别是金融+科技的結合，讓金融産業提供的能力正在從過去圍繞資金的服務逐漸向圍繞資料服務轉變。
于此同時，金融業面臨着整個市場飽和和網際網路金融等新興金融服務的競争，特别是對中小商業銀行、證券和保險等行業帶來了巨大的挑戰。如何借助科技的力量來實作自身競争力。成為金融企業面對的最大挑戰。是以金融業在積極建構現代資料架構和借助強大智能的平台，來加速開創業務應用，并發揮資料價值，最終實作營運成本降低和營銷精準化。
海量應用無法得到有效管理
對于中國區域銀行來講，面對整個市場增長趨向飽和，不僅面臨網際網路銀行的競争，也面臨各大商業銀行的競争。某城商銀行也在積極向着數字化、網絡化和智能化的方向發展，希望向着服務更豐富、更普惠的大衆金融模式轉變，能夠提高金融服務效率。
某城商銀行在個人、公司存款、貸款類、信用卡，理财等線下服務的基礎上，也逐漸開發出基金代銷、信用授權、電子銀行、外彙服務、金融同業、生活繳費等上百種應用，這些豐富的應用背後是對包括關系型資料庫:Oracle、DB2、mysql、sqlserver産生的結構化資料，以及MongoDB, HBase 、 ActiveMQ, WebService等非結構化資料庫産生的半結構化資料，同時包括更多的網站APP日志、社交媒體、視訊、圖檔等資料。如何統一管理這些海量資料成為某城商銀行一大挑戰。
企業IT架構現代化程序受阻
駕馭不同的資料成為某城商銀行的新的挑戰，對于某城銀行來講，不僅資料中心擁有不同型号、不同品牌的儲存設備，同時線上線下産生大的資料，某城銀行不僅要每時每刻管理來自各個網點的核心資料，還要收集來自網際網路注冊的視訊資料以及物聯網、網際網路上等各種資訊資料以及客服錄音資料等，如何實作基礎架構雲化、容器化，提升基礎資源的利用和管理效率是現有IT架構面臨的挑戰。
同時在IT運維方面，有的應用涉及各種開源軟體、開發者平台，難以用傳統的方法描述與度量，處理的複雜度相當大。如何利用自動化運維的技術和工具，結合雲計算、智能時代的運維需求，進而釋放員工做更有價值的事情也成為某城商銀行面臨的挑戰。
傳統資料模型無法有效滿足風險規避
伴随着全球經濟的不确定，金融行業面臨着不确定風險和欺詐行為等挑戰加劇。包括交易反欺詐、反洗錢、審計合規、内部操作風險等。如何通過AI提升風險評估效率成為金融行業的挑戰。面對金融風控，如何利用 AI 進行數字畫像和資料模型建設來實施處理資料，生成風險計算，為客戶提供有關發展風險的個性化建議，并将客戶與相關服務聯系起來。成為金融行業對于AI應用的需求。伴随着機器學習理論的發展和成熟如何第一時間、快速模組化、精準判斷成為人工智能重要的應用趨勢。金融行業特别希望獲得能夠對資料進行精準識别和分析的AI工具來提供風控、監管和合規的人工智能解決方案。
資料不能更好的為AI業務所用
對于金融業來講，資産管理正在經曆重大變革。商業模式正從基于傭金的方式轉變為基于目标的計劃輔助工具，對客戶進行精準的需求分析和個性化的服務成為行業的需求。是以客戶洞察成為确定如何提供這種體驗是最直接和戰略性的之一。
某證券公司負責人談到，“客戶洞察的經驗傳承是難點，随着越來越多的财富管理顧問一代一代的退休，如何讓他們的專業知識和能力延續成為我們考慮的問題，我們希望通過AI來讓新顧問能快速增強他們的專業知識能力。”如何通過AI分析和認知工具來來認知使用者，幫助了解每個客戶及其财務目标，來量身定制的産品和服務，并提供更好的差異化财富管理經驗成為證券公司的新需求。
面對包括金融業在内的所有希望利用AI來賦能資料的企業，至頂網将推出《縱論智能企業》的大咖說短視訊欄目，邀請IBM大咖專家圍繞AI講述企業故事中的場景落地，針對更多行業AI使用場景進行探讨，深入淺出的講解AI如何結合行業資料來賦能應用實踐。
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原文釋出時間：2020-04-23
本文作者：任新勃
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