在（zài）技术（shù）变革外（wài）部驱动和转型发展内生需求的共同作用下，我（wǒ）国（guó）金融业纷纷加码金融科技，近年来在金融云、金融大（dà）数据、金（jīn）融（róng）人工智能等方面积极探索、不断（duàn）创新。无论是银（yín）行（háng）、证券还是保险，都开始大（dà）范围（wéi）地探索应用大数据技术驱动业务运营（yíng）。

作（zuò）为国内领（lǐng）先的（de）云及数字化服（fú）务商，神州（zhōu）数码在5月（yuè）14日（rì）推出“走进（jìn）神州数码系列Webinar之金（jīn）融行（háng）业数据服务（wù）应（yīng）用（yòng）实（shí）践” 线上沙龙，特邀行业知名专家、数据工程师围绕金融数据的挖掘利用、数据（jù）资产（chǎn）的价值释放以及（jí）数据（jù）服务对金融业数（shù）字（zì）化（huà）变革的赋能等话题进（jìn）行深入探讨，并分享神（shén）州数码数据服务解决方案在（zài）金融行业（yè）的（de）实践案例。

合规监管，倒逼数（shù）据治（zhì）理

随着数字化时代到来，数据驱动业（yè）务正成为（wéi）未来发（fā）展创新的主要模式之一，数（shù）据也被认为是创造价值的核心资产。与此同时，业务互联（lián）互通的（de）不断深（shēn）化（huà），数据资产（chǎn）正被机构（gòu）内外的不（bú）法组织或个人（rén）所觊觎，数（shù）据的合（hé）法合规取用面临着严峻考验。中国银行（háng）保险监督管（guǎn）理（lǐ）委（wěi）员（yuán）会（huì）发布的《银行业金融机构（gòu）数据治理（lǐ）指引》明（míng）确提出（chū），银行业金融机构应（yīng）当将数据应（yīng）用嵌（qiàn）入到业务经营、风险（xiǎn）管（guǎn）理和（hé）内部控制的全流（liú）程，有效（xiào）捕捉风险（xiǎn），优化业务流程，实（shí）现数据驱动银（yín）行（háng）发展。

知名数（shù）据（jù）教练王（wáng）安在分享中表示，“疫情之（zhī）下，中小企业（yè）的（de）经营环境（jìng）、抗风险能（néng）力受到了前所（suǒ）未有（yǒu）的挑战。期间信（xìn）贷、担保也因缺失切实的（de）数据证明而困难重（chóng）重。金融机构要服务中小客户，就需要（yào）进行数据化（huà），自动化、智（zhì）能化的管理。”

四大困局，暴露行业痛点

事实上，作（zuò）为国民经济的血（xuè）脉，金融是数字化程（chéng）度最高的（de）行业之一（yī），也是（shì）前沿（yán）信（xìn）息技术最（zuì）重要（yào）的应用领域之一。然而，伴随云（yún）计算（suàn）、大数据等新（xīn）兴技（jì）术（shù）的快速发（fā）展、数字化程（chéng）度（dù）的不断加深，金融行业正在面临全新的挑战。

神州数码数（shù）据战（zhàn）略（luè）咨询部总经（jīng）理李盛在分享中将目前金融行业的困局划分为四类。第（dì）一类为科技困局（jú）：数据增长过快，需（xū）要（yào）重新规划容量（liàng）；现有平台无法满足业务实时（shí）计算的需求；批处理耗（hào）时过长，影响（xiǎng）系统运行效率；大（dà）量数（shù）据孤岛存（cún）在，指标口径不统一（yī）。第二（èr）类为（wéi）营销困局（jú）：精准营销效果（guǒ）甚微，数据挖掘与处理技术门槛（kǎn）高，个人隐私与数据安全面临（lín）挑战。第三（sān）类为风控困局：场景金融兴起，业务分（fèn）化严重（chóng）、多头贷款、欺诈问题严重。第四类为安全困（kùn）局：数据合规与数据治理面（miàn）临（lín）挑（tiāo）战。

如（rú）何（hé）破局，释放（fàng）数据原力

作为长期深耕数据服务领域（yù），曾服务过等多家（jiā）行业（yè）龙头企业的数据服务专家，李盛（shèng）指出，“数据管（guǎn）理体制不健全、统计数据不（bú）完整（zhěng）、数（shù）据分布零散化（huà）等诸多问（wèn）题都是阻碍银行业进一步数字化（huà）转型（xíng）的‘拦（lán）路虎（hǔ）’”。

基于（yú）长期深（shēn）耕（gēng）信息化（huà）产业所积累（lèi）的实践（jiàn）经（jīng）验，神州数码（mǎ）针对金融行业（yè）客户痛点，推（tuī）出全生（shēng）命周期数据服务，帮助客户一一击破困局。

· 数据采集（jí）：真实可靠的数据采集（jí）来（lái）源，安全（quán）合规的采（cǎi）集（jí）手段、灵活多（duō）样的采集方式及长远规划（huá）；

· 数据治理（lǐ）：TDMP数据（jù）脱敏（mǐn）管（guǎn）理平台进行敏（mǐn）感数（shù）据清（qīng）洗及安（ān）全（quán）的数据存储，提供有科学依（yī）据的数（shù）据资（zī）产评估报告（gào）；

· 数据平台：依托源数据、数据接口、业务主体数（shù）据模（mó）型及定制化、可视化报表引擎构（gòu）建数据分析平台

· 数据分析：通过客群细分、多（duō）维（wéi）分析（xī）、指标变量刻（kè）画进行数据（jù）分（fèn）析（xī），并运用（yòng）可视（shì）化（huà）工具（jù）进行数据多维展示；

· 数据建模：依托逻辑回归模（mó）型、随（suí）机森林模型、神经网络模型构建的数据建（jiàn）模；

· 系（xì）统开发：针对资（zī）金流（liú）转、精准营销（xiāo）、风（fēng）险控制、需求预测等形成解决方案，从而实（shí）施有效的系统开发；

· 策略（luè）应用：帮助金融企业制定策略应用与决（jué）策引（yǐn）擎（qíng）。

此外，神州数（shù）码已形成围（wéi）绕人工智能（néng）、区块（kuài）链（liàn）、云计算、大数（shù）据、安全、边缘（yuán）计算（ABCDES）的专业算法图谱，能够帮助客户实现更精准、更有效的需求预测与（yǔ）数据资（zī）产管理，从而（ér）使（shǐ）金（jīn）融（róng）行业在业务（wù）领域发挥最佳效能（néng）。

此外，神（shén）州数码还分享了包括数据平台迁移、星级视图模（mó）型、产（chǎn）品（pǐn）交叉销售模型、申请反（fǎn）欺诈、多维度综（zōng）合评（píng）分（fèn）卡开发等诸多客户案例。以先（xiān）进的算法与技术破解科技局，以精准营销模（mó）型破解（jiě）营销局，以深入洞见和方法论破（pò）解风控（kòng）局，以合规的数据采集破（pò）解安全局，神（shén）州数码已围绕完整数（shù）据产业（yè）链（liàn），构建起全生命周期的数据价值挖掘能（néng）力，着力帮助（zhù）各类企业发掘（jué）数据资（zī）产价值，实现（xiàn）数（shù）据（jù）资产向生产力的转化。

今天，随（suí）着产业与数字科技（jì）的融合，大数据、人（rén）工智能、云计算等新兴数字化信息技术的应用（yòng）日臻成熟（shú），企业也在（zài）向数字化、网络化、智能化的方向演进。面对前所未（wèi）有的（de）时代机遇和挑战，神（shén）州数码将持续（xù）聚焦云及（jí）数字化服务，以更广更深的维（wéi）度覆（fù）盖企业用户的数字化（huà）发展诉求，助推（tuī）中国数字化的全（quán）面落地。