在技术变（biàn）革（gé）外部驱（qū）动和转（zhuǎn）型发展内生需求的共（gòng）同作用下（xià），我（wǒ）国金融业纷纷加码金融（róng）科（kē）技，近（jìn）年来在金融云、金融（róng）大数据、金融人工（gōng）智能等方面积极探（tàn）索、不断创新。无论是银行、证券还是保险（xiǎn），都开始大（dà）范围地探索（suǒ）应用（yòng）大数据技术驱动业务运营。

作为国内领先的云及数字（zì）化（huà）服务商（shāng），神州数码在5月14日推出“走进神州数码系列Webinar之金融行业数据服务应用实践” 线（xiàn）上（shàng）沙龙，特邀行业知名专家、数（shù）据工（gōng）程师围绕金融（róng）数（shù）据的挖掘利用（yòng）、数据资产的价值释放以及数据服务对金融业数（shù）字化变革（gé）的赋能等（děng）话题进行（háng）深入探讨，并（bìng）分（fèn）享（xiǎng）神州（zhōu）数码（mǎ）数据服务解决（jué）方案在金融行业（yè）的实践案（àn）例。

合（hé）规监管，倒逼数据治理

随着数字化时代到来，数据驱动业务（wù）正（zhèng）成为（wéi）未（wèi）来发展（zhǎn）创（chuàng）新的主要（yào）模式之一，数据也被认为是创造价值的（de）核心资产。与此同时，业务互联互通的（de）不断（duàn）深化，数据资（zī）产正被机构内外的不法组织或个人所觊觎（yú），数（shù）据的合（hé）法合规取用面临着严（yán）峻考验。中（zhōng）国银行保险监督管理委员会发布的《银行业（yè）金融机（jī）构数据治理指引》明确提出（chū），银行业金（jīn）融机构应当（dāng）将（jiāng）数据应用嵌（qiàn）入到业务经（jīng）营、风险管理和内部（bù）控制的全流程，有效捕捉风险，优化业务流程，实现数据（jù）驱动银行发展（zhǎn）。

知名数据（jù）教练王安（ān）在分享中表示，“疫情之下，中小企业的经营环境、抗（kàng）风险能力受到了前所未（wèi）有的（de）挑战。期间（jiān）信贷、担保也因缺失切实（shí）的数据（jù）证明而（ér）困（kùn）难重重。金融机（jī）构要服务（wù）中小客户，就（jiù）需要进（jìn）行数据化，自动化、智能化的管理。”

四大（dà）困局，暴露（lù）行业痛点

事实上，作为国民经济的（de）血脉，金融是数（shù）字化程度最高的行业（yè）之一，也是前沿信息技术最（zuì）重要的应用领域之一。然而，伴随云计（jì）算、大（dà）数据等（děng）新兴技术的快速发展、数字（zì）化程度的不断加（jiā）深（shēn），金融行业正在面临全新的挑战。

神（shén）州数码数（shù）据战略咨询部总经理李盛在分（fèn）享中将（jiāng）目前金融（róng）行业的困局划分为四（sì）类。第一类为科（kē）技困（kùn）局：数（shù）据增长（zhǎng）过快（kuài），需要（yào）重（chóng）新规划容量；现有平台（tái）无法满（mǎn）足业（yè）务实时（shí）计算的需求；批处理耗时过长，影响（xiǎng）系统运行效（xiào）率（lǜ）；大量数据孤岛存在（zài），指（zhǐ）标口（kǒu）径不统（tǒng）一。第二类为营（yíng）销困局：精准营（yíng）销效果（guǒ）甚微，数据挖掘（jué）与处（chù）理技术门槛高，个人隐私与数据安全面临挑战。第三（sān）类（lèi）为（wéi）风控（kòng）困局：场景金（jīn）融兴起，业（yè）务分（fèn）化严重、多头贷款、欺（qī）诈问题严重。第四类为安全困局：数（shù）据合（hé）规与数据治理面临挑战。

如何破局（jú），释放（fàng）数据原力

作（zuò）为长期深耕数据服（fú）务领域，曾服（fú）务过等（děng）多家行业龙头（tóu）企业的数据服务专家，李（lǐ）盛指出，“数（shù）据管理体制不健全、统（tǒng）计数据不完整、数据分布零（líng）散化等诸多问题都是阻碍银行业（yè）进一步（bù）数字化转型的‘拦路虎’”。

基于长期深耕信息化产业所积累的实（shí）践经验，神州数码针对金融行业客（kè）户痛点，推出（chū）全生命（mìng）周期数据（jù）服务，帮助客户一一击破困局。

· 数据采集：真实可靠的数（shù）据采集（jí）来（lái）源，安（ān）全合规（guī）的采（cǎi）集手（shǒu）段、灵活（huó）多样的采集方式及长远规（guī）划；

· 数据治理：TDMP数（shù）据脱敏管理平台进行敏感（gǎn）数（shù）据清洗及安（ān）全的数据存储，提供有科学依据的数据资产评估报告；

· 数据平台：依托源（yuán）数据（jù）、数据接口、业务主体数（shù）据模型及（jí）定制（zhì）化、可视化报表引（yǐn）擎构（gòu）建（jiàn）数据分析平台

· 数据分析：通过客群（qún）细分、多维分析、指标（biāo）变量刻画进行数据分（fèn）析，并运用可视化工具进行数据多维展示；

· 数据建（jiàn）模：依托逻辑回归模型、随机森林模型、神经网络（luò）模型构建的数（shù）据建模；

· 系统（tǒng）开发：针（zhēn）对资金流转、精（jīng）准营销、风险控制、需求预测等（děng）形成解决方案，从而实施有效的系统开发；

· 策略应用：帮助金融企业（yè）制（zhì）定策略应用与决策引擎。

此外（wài），神州数码已形成围（wéi）绕人工智能、区块（kuài）链、云（yún）计算、大数据、安全、边缘（yuán）计算（ABCDES）的专业算法图谱，能够（gòu）帮助客户实现更精准、更有效的需求预测与数据资产管（guǎn）理（lǐ），从而使金融（róng）行业在业务领域发挥最佳效能。

此外，神州数码还分享（xiǎng）了包括数据平（píng）台迁（qiān）移、星（xīng）级视（shì）图模（mó）型、产（chǎn）品交叉销售（shòu）模型、申（shēn）请反欺诈、多维度综合评分（fèn）卡开发等诸多客户案例。以（yǐ）先（xiān）进（jìn）的算法与技术破解科技局，以精准营销模（mó）型（xíng）破解营销局，以深入洞（dòng）见和（hé）方法（fǎ）论破（pò）解风（fēng）控局（jú），以合（hé）规的数据采（cǎi）集（jí）破解安全局，神州数码已围绕完整（zhěng）数据产业链，构建起全生命周期的数据价值挖掘（jué）能力，着力帮助各类企业发掘数（shù）据资产价值，实现数（shù）据资产向生产力的转化。

今天，随着产业与数字科技的融合，大数据、人工智（zhì）能、云计算等新兴数字化信息技术的应用日臻成熟，企业也在向数字化、网络化、智能（néng）化的方向演进。面对前所（suǒ）未有的时代机遇和挑战，神州数码将持续聚焦（jiāo）云及（jí）数字（zì）化服务，以（yǐ）更广（guǎng）更深的维度覆盖企业（yè）用（yòng）户（hù）的数字化发展诉（sù）求，助推（tuī）中国数字（zì）化的全（quán）面（miàn）落地。