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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的服務轉變。
于此同時，金融業面臨着整個市場飽和及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的提升，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。
資料孤島，讓資料通路更困難
移動互聯時代大大加速了資料（結構化和非結構化）産生的速度。對于某城商銀行來講，包括Oracle、DB2、MySQL、SQLServer關系型資料庫以及MongoDB, HBase、ActiveMQ, WebService等不同的環境和包括更多的網站APP日志、社交媒體、視訊、圖檔等海量資料的産生。
同時這些資料由于存在包括公有雲、私有雲和傳統資料庫上等不同的裝置和應用上，導緻了資料孤島的産生，造成了資料無法打通進而影響資料的通路，讓企業從資料中擷取真正的分析洞察變得更困難。對于某城商銀行來講，無論資料在哪裡，希望通過AI來把各種類型的資料快速地收集起來形成統一的資料湖。讓資料變得簡單且易于通路。
缺乏資料治理工具，資料價值挖掘困難重重
資料孤島不利于人工智能的采用，同理，太多的資料也給金融業帶來資料治理等問題。
随着某城商銀行在個人、公司存款、貸款類、信用卡，理财等線上線下等上百種應用業務的增加，如何從海量的業務需求中精準的篩選有效資料成為該銀行業務提升的核心需求。是以如何将大量收集來的資料有效的整理、分類、打好标簽，來實作資料治理是某城商銀行在資料治理過程中面臨的挑戰。某城商銀行CIO表示，“我們面臨的一個大的挑戰是缺少一個有效的資料治理工具，來實作對海量的資料進行分類和打标簽，進而實作對資料進行有效價值的挖掘。”
缺乏有效的AI工具來實施資料模組化
伴随着全球經濟的不确定，某證券公司需要快速實施資料模組化和數字畫像來為客戶提供有價值的資訊。目前金融業實施的傳統資料分析系統不能快速有效的建構資料模型，來第一時間和客戶需求和服務結合起來。對于某證券公司來講，首先缺少一個支撐多雲環境的AI平台來快速搭建建構一個自動化的、更精細化、快速洞察、實時分析的機器學習模型，幫助該證券公司用更智能的方式去分析資料。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快速建構對資料進行精準識别和分析的AI工具。
業務和資料無法實作有效對接
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。是以如何通過AI工具來獲得客戶洞察成為金融業資産管理最直接和有效的手段之一。
某證券公司負責人談到，“我們希望建構一個營銷分析支撐平台，來實作業務向資料驅動客戶洞察來轉型，通過實作收集客戶全景資訊，通過全角度分析，來建立有效資料支撐的決策機制，并實作業務轉化機制。”如何通過AI分析和認知工具來認知使用者，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《AI江湖事兒》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：2020-05-07
本文作者：任新勃
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