在技术变（biàn）革外部驱（qū）动和转（zhuǎn）型发展内生（shēng）需（xū）求的共同作用下，我国金融业纷纷加码金融科技，近（jìn）年来在金融云、金融大数据、金融人（rén）工智（zhì）能等（děng）方（fāng）面积极探索、不（bú）断创新。无论是（shì）银行、证券还是保险，都（dōu）开始大（dà）范（fàn）围地探索应用大数据（jù）技术驱（qū）动（dòng）业（yè）务运营（yíng）。

作为国内（nèi）领先的云及数字化服务（wù）商，神州数码（mǎ）在5月14日推出“走进神州数（shù）码系（xì）列Webinar之金融行业数据服务应用实（shí）践” 线上（shàng）沙龙，特邀行业（yè）知名专家、数据工程师围绕金（jīn）融数据的挖掘（jué）利用、数据资产的价值释（shì）放（fàng）以（yǐ）及数据服务对金融业数字化变革的赋能等（děng）话题进（jìn）行深入探讨，并分（fèn）享神州数码数据服务解决方案在金（jīn）融行业的实践案例。

合规（guī）监管，倒逼（bī）数据治理

随着数字化时代到来，数据（jù）驱动（dòng）业（yè）务（wù）正成为未来发展创新的主要模式（shì）之一（yī），数据（jù）也被认为是创造价值的核心资产。与此同时，业务互联互通的不断深化（huà），数据（jù）资产正被机（jī）构内外的不法组织或个人（rén）所觊觎（yú），数据的合法合规取用面临着严峻考验。中（zhōng）国银（yín）行保险监督管理委员会（huì）发布的《银行（háng）业金融机构数（shù）据治理指引》明确提出，银行业金融机构应当将数据应用嵌（qiàn）入到业务（wù）经营、风险管理和（hé）内部控制的全流程（chéng），有效（xiào）捕捉风险，优化（huà）业务流程，实现数据驱动银行发展。

知名数据教练王安在分享中表示，“疫情之（zhī）下，中小企业的（de）经营环境、抗风险能力受到（dào）了前（qián）所未有的挑（tiāo）战。期间信（xìn）贷、担保也因（yīn）缺失（shī）切实（shí）的数据（jù）证（zhèng）明而困难（nán）重重。金融机构要服务中小客（kè）户，就需（xū）要进（jìn）行数据化，自动化、智能化的管理。”

四（sì）大（dà）困局，暴露行业痛点

事实上，作为国民经济的血脉，金融是数字化程度最高的行业（yè）之一，也是前沿信息技术最重要的应用领域之一（yī）。然而，伴随云计算、大数据等新兴技术的（de）快（kuài）速发展、数字化程度的不断加深（shēn），金（jīn）融行业正在（zài）面临全新的（de）挑战（zhàn）。

神（shén）州数码（mǎ）数据战略咨（zī）询部总经理李盛（shèng）在分享中将目前金融行业的困局划分为（wéi）四类。第一类（lèi）为科技（jì）困局：数据增长（zhǎng）过快，需要重新规划容量；现有（yǒu）平台无法满足业务（wù）实时计算的需求；批处（chù）理耗时过长，影响系统运（yùn）行效率；大量（liàng）数据孤（gū）岛存在，指标口径（jìng）不统一。第二类为（wéi）营销困局：精准营（yíng）销效果（guǒ）甚微，数据（jù）挖掘与处理（lǐ）技（jì）术门槛高，个人隐（yǐn）私与（yǔ）数据安全面临挑战。第三类为风控困局：场景（jǐng）金融兴起，业务分化（huà）严重、多头贷款、欺诈问（wèn）题严重。第四类（lèi）为安全困（kùn）局：数据合规与（yǔ）数（shù）据治理面临（lín）挑战。

如何破局，释放数据原力（lì）

作为长期（qī）深耕数据服务（wù）领域，曾服务过等（děng）多家（jiā）行业龙（lóng）头企业的数据服（fú）务专家（jiā），李盛指出，“数据管（guǎn）理体制不健全、统计数（shù）据不完整（zhěng）、数据分布零散化等（děng）诸多（duō）问题都是阻碍银行业进一步数字化转（zhuǎn）型的‘拦（lán）路虎’”。

基于长期深耕信息化产业所积累的（de）实（shí）践经验，神州数码针（zhēn）对金（jīn）融行业客户（hù）痛点，推（tuī）出（chū）全生命周期数据服务，帮助客户一（yī）一击（jī）破（pò）困局。

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

· 数据（jù）治（zhì）理（lǐ）：TDMP数据脱敏管理平（píng）台进行敏（mǐn）感数据清洗及安全（quán）的数据存（cún）储，提供有科学依据的数（shù）据资产（chǎn）评估报告；

· 数（shù）据平台：依托源数据、数据接口、业务（wù）主体数据（jù）模型及定（dìng）制化、可（kě）视（shì）化报表引擎构建（jiàn）数据（jù）分析平台

· 数据（jù）分析：通过客群细分、多维分析、指标变量刻画（huà）进行数据分析，并运用可视化工（gōng）具进行数（shù）据多维（wéi）展示；

· 数据建（jiàn）模：依托逻辑回归（guī）模（mó）型、随机森林模型、神经（jīng）网络模型构建（jiàn）的数据建模；

· 系统开发：针对（duì）资金（jīn）流转（zhuǎn）、精准营销、风险（xiǎn）控制、需求（qiú）预（yù）测（cè）等（děng）形成解决方案，从而实施有效的系统开发；

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

此外，神州数码已形成围绕人工智能、区块（kuài）链、云计算、大数（shù）据（jù）、安全、边缘计算（ABCDES）的专业算法图谱，能够帮助客户（hù）实现更精准、更有效的（de）需求预测（cè）与数据资产（chǎn）管理，从而（ér）使金融行（háng）业（yè）在业务（wù）领域（yù）发（fā）挥（huī）最佳效能。

此外，神州（zhōu）数（shù）码（mǎ）还分享了（le）包括数（shù）据平台迁移、星级视（shì）图模（mó）型（xíng）、产品交叉销售模型、申请反欺诈、多维度综合评分卡开发等诸（zhū）多客户（hù）案例。以（yǐ）先进的（de）算法与技术破解科技局，以精准营（yíng）销模型破解营销局，以深入洞（dòng）见和方（fāng）法论破解风控局，以（yǐ）合规（guī）的数据采集破解安全局，神州数码已围绕完整数据产业链，构建（jiàn）起全生（shēng）命周（zhōu）期的数据价值（zhí）挖掘（jué）能力，着力（lì）帮助各（gè）类企业发掘数（shù）据资产价值，实现（xiàn）数据资产（chǎn）向生产（chǎn）力的转化。

今天（tiān），随着产业与数字科技的融合，大数据、人工（gōng）智能、云计算等新兴数字（zì）化信息技术的（de）应用日臻（zhēn）成熟，企业也在向数字（zì）化、网络化、智能化的方向（xiàng）演进。面（miàn）对（duì）前所未有的时代机遇和挑战，神州数码将（jiāng）持续聚焦（jiāo）云及数字化服（fú）务，以更（gèng）广（guǎng）更深的维度覆盖企业用（yòng）户（hù）的数字化发展诉求，助推（tuī）中国数字化的（de）全面（miàn）落地。