在（zài）技术变（biàn）革外部驱动和转（zhuǎn）型发展内生需求的共同作用下（xià），我（wǒ）国金融业纷纷（fēn）加码金融科（kē）技，近年来在金融云（yún）、金融大数据、金融人工智能等方面积极探索、不断创新。无论是银行、证券还是保（bǎo）险，都开（kāi）始（shǐ）大范围地探索（suǒ）应用（yòng）大（dà）数据技术（shù）驱动业务运营。

作（zuò）为国内领先的云及数字化（huà）服务商，神州数（shù）码在5月14日推出“走进神州数码系列Webinar之金（jīn）融行业数据服务应用实践” 线上沙（shā）龙，特邀行业知名专家（jiā）、数据工程师围绕金融数据的挖掘利用、数（shù）据资产（chǎn）的价值（zhí）释放以及数据服务对金融业数字化变革的（de）赋能等（děng）话题进行深（shēn）入探讨，并分享神州数码数据（jù）服务解（jiě）决方案在金（jīn）融行（háng）业（yè）的实践案例。

合规监管，倒逼数（shù）据治理

随着数字化时代到来，数据（jù）驱动业（yè）务正成为未（wèi）来发展创新的（de）主（zhǔ）要模式之（zhī）一，数据也被认为是创造（zào）价值（zhí）的核心资产。与此（cǐ）同时，业务互（hù）联（lián）互（hù）通的不（bú）断（duàn）深化，数据资产（chǎn）正被机（jī）构内外（wài）的（de）不法组织或个人所觊觎，数据的（de）合法合规取用面临着严峻考验。中国银行保险监督管理委员会发布的《银行业金融机构数据治理指引》明确提出，银行业（yè）金融机构应当将数据（jù）应用（yòng）嵌（qiàn）入到（dào）业务经（jīng）营、风险管理和内部（bù）控制的全流程，有效（xiào）捕捉风险，优化业务流程，实现数据（jù）驱（qū）动银（yín）行发展。

知名数据教练王安在分享中表示，“疫情之下，中小（xiǎo）企业的（de）经营环境、抗风险能力受到了（le）前（qián）所未有的（de）挑战。期间信贷（dài）、担保也因缺失切实的数据证明而困难重重。金融机构要服务中（zhōng）小客户，就需要进行数据（jù）化，自动化、智能化（huà）的管理。”

四大困局，暴露行业痛点（diǎn）

事实上，作为国民经（jīng）济的血脉，金融是数字化程（chéng）度最（zuì）高的行（háng）业之一，也是前（qián）沿信（xìn）息技（jì）术最重要的应用领域之一。然而，伴随云计算、大数据等新（xīn）兴技术的快速发展（zhǎn）、数字（zì）化程度的不（bú）断加（jiā）深，金（jīn）融行（háng）业正在面临全新的挑（tiāo）战。

神州数码数据战略咨询（xún）部总经理李盛（shèng）在（zài）分享中将目（mù）前金融行业的（de）困（kùn）局划分为（wéi）四类。第一类为科技困局：数据增长过（guò）快，需要重新（xīn）规划容量（liàng）；现有平台无法满足业务实（shí）时计算的需求；批处理耗时过长，影响系统（tǒng）运（yùn）行效率；大量（liàng）数据孤岛存在，指标（biāo）口径不统一。第二类为营（yíng）销困局（jú）：精准（zhǔn）营销效果甚微，数据挖掘与处理技术门槛高（gāo），个人隐（yǐn）私与数据安全（quán）面（miàn）临挑（tiāo）战。第三类为风控困局：场景（jǐng）金融（róng）兴起，业务分化严重、多头贷款、欺（qī）诈问题严（yán）重。第四类（lèi）为安全困局：数（shù）据（jù）合（hé）规（guī）与数据治理面临挑战。

如（rú）何破局，释放（fàng）数据原（yuán）力

作（zuò）为长期深（shēn）耕数据服（fú）务领域（yù），曾服务过等多（duō）家行业龙头（tóu）企业的数据服务专（zhuān）家，李盛（shèng）指出，“数据管理体制不健全、统计数据不完整（zhěng）、数据分布零散（sàn）化等诸多（duō）问（wèn）题都是阻碍（ài）银行业进一步（bù）数字（zì）化转（zhuǎn）型（xíng）的‘拦路虎’”。

基于（yú）长期深耕信息化产业所积累的实践经（jīng）验（yàn），神州数码针对金融行业（yè）客户痛点，推出全生命周期数据服务，帮助客户一一（yī）击破（pò）困局。

· 数据（jù）采集：真实可靠的数据采集来（lái）源，安全合规的采集手段、灵活多样的采（cǎi）集（jí）方式（shì）及长远规划；

· 数据（jù）治（zhì）理：TDMP数据脱敏管理平台进行敏感数（shù）据清洗（xǐ）及安全的（de）数（shù）据存储，提供有科学依（yī）据的数据资产评估报告；

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

· 数据分析（xī）：通过客（kè）群细（xì）分、多维分析、指（zhǐ）标变量刻（kè）画（huà）进行数据（jù）分析，并运用可视化工具进行数据多维展示；

· 数据（jù）建模：依（yī）托逻辑回归模（mó）型、随机森林模（mó）型、神经网络模型构建（jiàn）的数据建模；

· 系统（tǒng）开发：针对（duì）资金流转、精（jīng）准营销、风险（xiǎn）控制、需求预测等形（xíng）成解决方案，从而实施有效的（de）系统开发；

· 策略（luè）应用：帮助金融企业制定策略（luè）应（yīng）用（yòng）与决（jué）策引擎（qíng）。

此外，神州数（shù）码已（yǐ）形成围（wéi）绕人（rén）工智能、区块链、云计算、大（dà）数据、安全、边缘计算（ABCDES）的（de）专（zhuān）业算法图谱（pǔ），能够（gòu）帮（bāng）助客户实现更（gèng）精准（zhǔn）、更有效（xiào）的需求预测与数据资产管理，从而使金（jīn）融（róng）行业在业务（wù）领（lǐng）域发挥最佳效能（néng）。

此外（wài），神州数码还分享了包括数据平台迁移、星级视图模（mó）型（xíng）、产品（pǐn）交叉销售模型、申请反欺诈（zhà）、多维度综合评（píng）分卡（kǎ）开发等诸多客户案例。以（yǐ）先进的算法与（yǔ）技术破解科（kē）技（jì）局，以精准营销模型破解营销局（jú），以深入洞见和方法论（lùn）破解风控局，以合规的数据采集（jí）破解安全（quán）局，神州数码已围绕完整数据产业链（liàn），构建起全生（shēng）命周期的数据（jù）价值挖掘能力，着力（lì）帮助（zhù）各（gè）类企业发（fā）掘数据资产（chǎn）价值（zhí），实现（xiàn）数据资（zī）产向生产力的转化。

今天，随着产业与数（shù）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（xī）技（jì）术的应（yīng）用日臻成（chéng）熟，企（qǐ）业也在向数字化（huà）、网络化、智能化的方向演进。面对前所未有的（de）时代机（jī）遇和挑战，神州数码将持续聚焦云及数字化服务（wù），以更广更深的维度覆（fù）盖企业用户的数（shù）字化发（fā）展诉求，助（zhù）推中国数字化的全（quán）面落地。