銀彈谷：高頻高**應用及數據痛點

時間：2022-08-02作者：珠海銀彈谷網絡有限公司瀏覽：99

AI應用蓬勃發(fā)展，銀行是主要需求方

金融行業(yè)是我國信息化發(fā)展程度較高、信息技術應用較密集的行業(yè)之一。在政策引導與內生需求的雙重推動下，金融行業(yè) 經歷了從基礎建設、平臺建設到AI應用建設的發(fā)展過程。隨著信息化創(chuàng)新的不斷深入，金融機構對IT系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定 性、靈活性、功能性、可擴展性等方面也隨之提出較高的要求。在此過程中，銀行持續(xù)加大IT投入，紛紛設立單獨的科技 子公司，在滿足內生需求的同時技術外溢為金融行業(yè)提供解決方案?？傮w來看，銀行金融機構中是對IT技術投入較高，并 AI布局較早的主體。

AI應用業(yè)務伴生，由前臺向后中臺轉化滲透

近年來，AI與金融業(yè)務深度融合，促進了金融機構的業(yè)務流程、運營模式、風險管控等較流暢、較高效地運作。銀行AI應 用的滲透率較高，覆蓋日常運營與**業(yè)務，其中智能風控與智能營銷的應用度較高。銀行以大數據及人工智能建模持續(xù) 加強風控力度，同時建立了精準客戶畫像與客戶分層分類的差異化定價體系，提高對客戶的經營能力和營銷管理水平。保 險與證券的AI應用則集中在了風險評估與反欺詐場景。總體來看，金融行業(yè)在不斷進行AI應用場景的加深拓寬與AI應用效 果的落地推廣，業(yè)務領域實現了由前臺向后中臺的轉化滲透。

場景多元化，對技術與業(yè)務理解的要求普遍較高

銀行業(yè)的數據建設成熟、數據基礎完整且標準化程度高，信息化程度普遍較高。而銀行業(yè)AI應用的落地場景呈現多元化特 征，高頻高**AI應用場景對技術融合、數據質量與業(yè)務理解的要求普遍較高，因此需要供應方具備充足的技術與項目積 累。金融領域的AI應用多為業(yè)務導向型，即AI建設邏輯為應用落地**，而AI應用面臨的數據質量問題日漸凸顯，一些銀 行開始尋求構建面向人工智能的數據治理體系的解決之道。

報告還詳細指出金融、零售、醫(yī)療、工業(yè)等行業(yè)對數據治理體系的作用及依賴，詳細描述了數據治理應用落地并開展針對性范圍的數據治理工作，為目前數字化智能化升級的首要任務。

最后，珠海銀彈谷數據治理服務中心表示：數據治理有效的解決企業(yè)數據難以整合利用、數據質量差亂、數據共享服務低、數據資產管理手段等痛點，為企業(yè)提供高效的數據分析工具！

詳情請查看報告，文章主要信息來源《2022年中國面向人工智能的數據治理行業(yè)研究報告》。


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  詞條說明

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