騰訊雲副總裁王峰：金融機構加速挖掘資料要素價值

中新經緯10月20日電 (魏薇 林琬斯)近年來，資料作為重要的生産要素，受到金融機構越來越多的關注。通過深度挖掘資料價值，金融機構能夠大幅提升風險控制、精準決策與金融創新等能力，實作高品質發展。

目前，金融機構在資料要素的應用上存在哪些堵點？如何做好資料要素管理工作？如何看待大模型技術在資料要素流轉上的作用？19日，中新經緯在2024金融街論壇年會期間對話騰訊雲副總裁王峰，以下是采訪實錄(略有删改)：

騰訊雲副總裁王峰。受訪者供圖

中新經緯：金融機構在資料要素的應用上，還存在哪些難點、堵點？

王峰：首先，資料要素的核心是資料，金融資料具有高價值、高密度和高品質的特點。是以金融機構最重要的是保證資料的“安全性”。過去為了保護和處理這些資料，金融機構其實是用了比較昂貴、備援設計的架構體系來存儲和使用這些資料，比如說IBM大型機、Oracle集中式資料庫等，可擴充性較差、擴容的成本很高。如何實作高安全、高效率、低成本的平衡就成為一個難點。

其次，過去金融機構的系統結構決定了它的很多資料都是分散的、孤島式的，因為金融機構的系統是逐漸建立起來的。目前，大量的業務需要處理海量資料，在利用這些資料時，科技的成本要降下來，否則以昂貴的系統去存儲海量的資料，成本就會變得無法承受，就會導緻處理和分析能力不足，影響資料價值挖掘的效率。

現在越來越多的金融機構意識到資料要素的重要性，也在重構資料基礎設施。騰訊在與金融機構合作時，大部分應用就是基于網際網路科技對海量資料進行處理，比如通過專有雲TCE、大資料平台TBDS、分布式資料庫TDSQL等，既能滿足金融對資料安全性的要求，打破過去的資訊孤島，并且處理資料的成本是可承受的。隻有資料基礎設施具備以後，才能将資料要素真正利用起來。

中新經緯：對于金融機構而言，應該如何做好資料要素管理工作？

王峰：一是提高資料的收集、存儲能力，金融機構要建立海量資料收取流程和技術平台。二是提高資料治理能力，對資料進行分層管理，建構資料安全性評價系統。三是提高資料營運能力，要在成本和資料的數量上達到平衡，在業務中運用這些資料。

中新經緯：騰訊雲如何與金融機構協同合作，共同挖掘資料要素的業務價值？

王峰：騰訊雲首先關心的是如何提供一個平衡成本和安全的技術架構來收集資料，與金融機構合作挖掘資料要素的業務價值。這種合作包括共同開發新技術和應用，以及通過部署資料庫、大資料平台、隐私計算、安全、區塊鍊等技術，在保障資料安全的前提下，實作資料的高效利用。

具體來講，在資料要素的供應階段：通過大資料技術，能夠高效地整合和治理來自不同來源的海量資料，確定資料的品質和一緻性，為後續的資料流通和應用提供堅實的基礎。

在資料要素的流通階段：采用區塊鍊、隐私計算技術，確定資料在流通和使用過程中的身份确權、可追溯并保障其安全性，保護個人隐私和資料安全。

在資料要素的應用階段：利用人工智能技術，在安全合規的前提下，對更多來源的資料進行深度分析和挖掘，提供智能決策支援，幫助金融機構優化業務流程、提升服務體驗、提升風險管理能力等。

騰訊雲還與金融行業内的應用開發商合作，探索新的應用流程、營運，提高整個行業的IT彈性和大資料處理能力，提供技術資料系統，同時将行業成本大幅降低，資料存儲量擴大到TB級别，這些資料經過處理後還能産生很多新的業務價值。

如今，随着AI大模型技術的應用，整個金融行業的業務和服務模式都會發生變化。過去，銀行需要通過大量的櫃面處理客戶的業務。現在，很多業務可以遠端辦理，通過實時音視訊技術把遠端的人接通以後，通過數字人提供一個形象，背景其實是從業人員來連接配接視訊，這樣可以幫客戶辦理複雜的金融業務。這樣可以幫助銀行節省業務成本，拓寬服務邊界，比如說偏遠山區的人也能享受到同樣的金融服務。

中新經緯：如何看待大模型技術在資料要素價值挖掘上的作用？

王峰：大模型首先要有足夠的資料去訓練，做金融大模型就要有金融的海量資料。在接受大量資料的訓練後，大模型可以幫助金融機構提升金融風控的能力，實作客服自動化、金融産品個性化推薦等。大模型技術也有利于金融産品的創新。有很多金融産品是靠資料模型算出來的，通過資料模型優化風險控制，也拓展了行業的銷售空間。

比如零售信貸場景，線上上秒批秒貸的客戶需求下，銀行需要快速甄别、量化客戶的還款能力和還款意願，并審批貸款。

中新經緯：如何確定資料安全？

王峰：資料安全包括兩個方面，一是資料本身的安全，防止資料被非法擷取或破壞；二是資料的使用安全，確定資料在合法合規的前提下被正确調用。

實際上，金融行業的資料安全和合規性受到非常嚴格的監管，企業需遵守相關法律法規，確定資料采集、存儲、管理和使用的過程符合規定。另外，不同國家和地區對資料安全也有一定的要求，中國公司出海的時候也會遇到監管合規的要求。

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責任編輯：薛宇飛 李中元