在技术（shù）变革外部驱动和转型发展内生需求的共同作用下，我国金（jīn）融（róng）业纷纷加码金融科技，近年来在金融云、金融大（dà）数据、金融人工智能等方面积极探索、不断创新。无论是银行、证券还是保险，都（dōu）开始大范围地探索应用大数据（jù）技术驱动业务运营。

作为国内（nèi）领先的云（yún）及（jí）数字化服（fú）务商，神州数（shù）码在5月14日推出“走进（jìn）神州数码系列（liè）Webinar之金融行业（yè）数据服（fú）务应用实践（jiàn）” 线上沙龙，特邀行业知名专（zhuān）家（jiā）、数据工（gōng）程师围（wéi）绕金融数据的挖掘利用、数据资产的价值释（shì）放（fàng）以及数据服务对金融业数字化变革（gé）的赋能等话题（tí）进行深入探讨，并分享神（shén）州数（shù）码数（shù）据服务解决方案（àn）在金融行业的实践案例。

合规监管，倒逼数据治理

随着数字化时代到来，数据驱动业务正成（chéng）为未（wèi）来发展创新的主（zhǔ）要模式之（zhī）一，数据也被认为是创造价（jià）值的核心资（zī）产。与此同时（shí），业务互（hù）联互（hù）通的不断深化，数据资产正（zhèng）被（bèi）机构内外的不法（fǎ）组织（zhī）或个人所觊觎，数据的合法合规取用面临（lín）着严峻考验。中国银（yín）行保（bǎo）险监督管理委员会发布（bù）的《银（yín）行业金融（róng）机构（gòu）数据治理（lǐ）指引》明确提出，银行业金融机构应当将（jiāng）数据应用嵌（qiàn）入到业务经（jīng）营、风险管（guǎn）理和内部控制的全流程，有效捕捉风险，优化（huà）业务流程，实现数（shù）据驱动（dòng）银行发（fā）展。

知（zhī）名（míng）数据教练王安（ān）在分享中表示，“疫情（qíng）之下（xià），中小企业的经营环境（jìng）、抗风险能力受到了前所未有的挑战。期间信贷、担保也因缺失切实的数（shù）据证明而困难重重。金融机（jī）构要服务中（zhōng）小客户，就需要进行数据（jù）化，自动化、智能化的管（guǎn）理。”

四大困（kùn）局，暴露行业痛点

事实上，作为国民经济（jì）的血（xuè）脉，金融（róng）是数字化（huà）程度最高的行业（yè）之一（yī），也是前沿信息技术最重要的应用领（lǐng）域（yù）之（zhī）一（yī）。然而，伴随（suí）云计算、大数据等新兴技术的快速（sù）发展、数字化程度（dù）的不断（duàn）加深，金融行业正（zhèng）在面临全新的挑战。

神州数码数据战（zhàn）略咨询部（bù）总经理李盛在（zài）分享（xiǎng）中将目前金融行（háng）业的困局划分为四（sì）类。第一（yī）类为科技困局（jú）：数据（jù）增长过快，需要重新规划容量；现有平台无法（fǎ）满足（zú）业务实时（shí）计算的需求；批处（chù）理耗时过长，影（yǐng）响系统运行效率；大量（liàng）数据孤岛存在（zài），指标口径不统（tǒng）一。第二类为营销困局：精（jīng）准营（yíng）销效果（guǒ）甚微，数据挖掘与处理技术门槛高，个（gè）人隐私与数据安全面临挑战。第三类为（wéi）风控困局（jú）：场景金（jīn）融兴起，业务分（fèn）化（huà）严重、多（duō）头贷款、欺诈问题严重。第四（sì）类（lèi）为安（ān）全困局：数据合规与数据治理面临（lín）挑战（zhàn）。

如何破局，释放数（shù）据原（yuán）力

作为长期（qī）深耕数据服务领域，曾（céng）服（fú）务过等多家行业（yè）龙头（tóu）企（qǐ）业的（de）数（shù）据服务专家，李盛指（zhǐ）出，“数据管理体制不健全、统计数据（jù）不完整、数据（jù）分布零散化等诸多问题都（dōu）是阻碍银行业进一（yī）步数字化转型的（de）‘拦（lán）路（lù）虎’”。

基于长期深耕信息化产（chǎn）业所积累的实践经验，神州数码针对金融（róng）行业（yè）客户痛点，推出全生命周期数据服务，帮助客（kè）户一（yī）一击破困局。

· 数（shù）据采集：真（zhēn）实（shí）可靠的数据采（cǎi）集来源，安全合（hé）规的采集手段（duàn）、灵活（huó）多样的采集（jí）方（fāng）式（shì）及（jí）长远规（guī）划；

· 数据治（zhì）理：TDMP数据脱敏管理平台（tái）进行敏感数据清（qīng）洗及安（ān）全的数据（jù）存储，提供有科（kē）学（xué）依据的数据（jù）资产评（píng）估报告；

· 数据平台：依托源数据、数据接（jiē）口、业务主体数（shù）据模型及定（dìng）制化、可视化报（bào）表引擎构建（jiàn）数据分（fèn）析平台

· 数据分析（xī）：通过客（kè）群细分、多维分析、指标变量刻画进行数据分析（xī），并（bìng）运用可（kě）视化（huà）工具进（jìn）行数据多维展示（shì）；

· 数（shù）据建模：依托逻（luó）辑回（huí）归模型（xíng）、随（suí）机森林（lín）模（mó）型、神（shén）经网络模型构建的数据建模；

· 系统开（kāi）发：针（zhēn）对（duì）资金流转、精准营销（xiāo）、风（fēng）险控制（zhì）、需求预测等形成解决方案，从而（ér）实施有效的系（xì）统开发；

· 策略（luè）应用：帮助金融企业制定策略应用与决策（cè）引擎。

此（cǐ）外，神（shén）州数码已形成围绕人工智能、区（qū）块链、云计（jì）算、大数据、安全、边缘计算（ABCDES）的专业算法图谱，能够帮助客（kè）户实现更精（jīng）准、更有效的需求预测与数（shù）据资产管理，从而使金融行（háng）业在（zài）业务领域（yù）发挥最佳效能。

此外，神（shén）州数码还分享了包括数据平（píng）台迁移、星级视图模型（xíng）、产品交（jiāo）叉销（xiāo）售模型、申（shēn）请反欺诈、多维度综合（hé）评分卡开发等（děng）诸多客户（hù）案例（lì）。以先（xiān）进的（de）算法与技术破解科技局，以精准营销模型破（pò）解营销局，以深入洞见和方法论破解风控局，以合规（guī）的数据采集（jí）破解安全局，神州（zhōu）数码（mǎ）已（yǐ）围绕完（wán）整数据产业（yè）链（liàn），构建（jiàn）起全生命周期的数据价值挖掘能力（lì），着力帮助各类企业发掘数据资产价（jià）值，实现数（shù）据资（zī）产向（xiàng）生产（chǎn）力的转化（huà）。

今天，随着产业与数字科技的融合，大（dà）数据、人工智（zhì）能（néng）、云计算等新兴数字化信息技术的应用日（rì）臻（zhēn）成熟，企业也在（zài）向数（shù）字化、网络化、智（zhì）能化的方向演进。面对前所未有（yǒu）的时代机遇和（hé）挑战，神州数（shù）码将持续聚焦云（yún）及数字（zì）化（huà）服务，以更（gèng）广更深的维度覆（fù）盖企业用（yòng）户（hù）的数（shù）字化发展诉求，助（zhù）推中（zhōng）国（guó）数字化的全面落地。