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540在技術變革外部驅動和轉型發展內生需求的共同作用下，我國金融業紛紛加碼金融科技，近年來在金融云、金融大數據、金融人工智能等方面積極探索、不斷創新。無論是銀行、證券還是保險，都開始大范圍地探索應用大數據技術驅動業務運營。
作為國內領先的云及數字化服務商，神州數碼在5月14日推出“走進神州數碼系列Webinar之金融行業數據服務應用實踐” 線上沙龍，特邀行業知名專家、數據工程師圍繞金融數據的挖掘利用、數據資產的價值釋放以及數據服務對金融業數字化變革的賦能等話題進行深入探討，并分享神州數碼數據服務解決方案在金融行業的實踐案例。
合規監管，倒逼數據治理
隨著數字化時代到來，數據驅動業務正成為未來發展創新的主要模式之一，數據也被認為是創造價值的核心資產。與此同時，業務互聯互通的不斷深化，數據資產正被機構內外的不法組織或個人所覬覦，數據的合法合規取用面臨著嚴峻考驗。中國銀行保險監督管理委員會發布的《銀行業金融機構數據治理指引》明確提出，銀行業金融機構應當將數據應用嵌入到業務經營、風險管理和內部控制的全流程，有效捕捉風險，優化業務流程，實現數據驅動銀行發展。
知名數據教練王安在分享中表示，“疫情之下，中小企業的經營環境、抗風險能力受到了前所未有的挑戰。期間信貸、擔保也因缺失切實的數據證明而困難重重。金融機構要服務中小客戶，就需要進行數據化，自動化、智能化的管理。”
四大困局，暴露行業痛點
事實上，作為國民經濟的血脈，金融是數字化程度最高的行業之一，也是前沿信息技術最重要的應用領域之一。然而，伴隨云計算、大數據等新興技術的快速發展、數字化程度的不斷加深，金融行業正在面臨全新的挑戰。
神州數碼數據戰略咨詢部總經理李盛在分享中將目前金融行業的困局劃分為四類。第一類為科技困局：數據增長過快，需要重新規劃容量；現有平臺無法滿足業務實時計算的需求；批處理耗時過長，影響系統運行效率；大量數據孤島存在，指標口徑不統一。第二類為營銷困局：精準營銷效果甚微，數據挖掘與處理技術門檻高，個人隱私與數據安全面臨挑戰。第三類為風控困局：場景金融興起，業務分化嚴重、多頭貸款、欺詐問題嚴重。第四類為安全困局：數據合規與數據治理面臨挑戰。
如何破局，釋放數據原力
作為長期深耕數據服務領域，曾服務過等多家行業龍頭企業的數據服務專家，李盛指出，“數據管理體制不健全、統計數據不完整、數據分布零散化等諸多問題都是阻礙銀行業進一步數字化轉型的‘攔路虎’”。
基于長期深耕信息化產業所積累的實踐經驗，神州數碼針對金融行業客戶痛點，推出全生命周期數據服務，幫助客戶一一擊破困局。
· 數據采集：真實可靠的數據采集來源，安全合規的采集手段、靈活多樣的采集方式及長遠規劃；
· 數據治理：TDMP數據脫敏管理平臺進行敏感數據清洗及安全的數據存儲，提供有科學依據的數據資產評估報告；
· 數據平臺：依托源數據、數據接口、業務主體數據模型及定制化、可視化報表引擎構建數據分析平臺
· 數據分析：通過客群細分、多維分析、指標變量刻畫進行數據分析，并運用可視化工具進行數據多維展示；
· 數據建模：依托邏輯回歸模型、隨機森林模型、神經網絡模型構建的數據建模；
· 系統開發：針對資金流轉、精準營銷、風險控制、需求預測等形成解決方案，從而實施有效的系統開發；
· 策略應用：幫助金融企業制定策略應用與決策引擎。
此外，神州數碼已形成圍繞人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、安全、邊緣計算（ABCDES）的專業算法圖譜，能夠幫助客戶實現更精準、更有效的需求預測與數據資產管理，從而使金融行業在業務領域發揮最佳效能。
此外，神州數碼還分享了包括數據平臺遷移、星級視圖模型、產品交叉銷售模型、申請反欺詐、多維度綜合評分卡開發等諸多客戶案例。以先進的算法與技術破解科技局，以精準營銷模型破解營銷局，以深入洞見和方法論破解風控局，以合規的數據采集破解安全局，神州數碼已圍繞完整數據產業鏈，構建起全生命周期的數據價值挖掘能力，著力幫助各類企業發掘數據資產價值，實現數據資產向生產力的轉化。
今天，隨著產業與數字科技的融合，大數據、人工智能、云計算等新興數字化信息技術的應用日臻成熟，企業也在向數字化、網絡化、智能化的方向演進。面對前所未有的時代機遇和挑戰，神州數碼將持續聚焦云及數字化服務，以更廣更深的維度覆蓋企業用戶的數字化發展訴求，助推中國數字化的全面落地。
