在技术变革外部驱动和转型发展内生需求的共同作用下，我国金融业纷纷加码金融科技，近年来在金融云、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、证券还是保险，都开始大范围地探索应用大数据技术驱动业务运营。
作为国内领先的云及数字化服务商，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、数据资产的价值释放以及数据服务对金融业数字化变革的赋能等话题进行深入探讨，并分享神州数码数据服务解决方案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，数据驱动业务正成为未来发展创新的主要模式之一，数据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，数据资产正被机构内外的不法组织或个人所觊觎，数据的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，银行业金融机构应当将数据应用嵌入到业务经营、风险管理和内部控制的全流程，有效捕捉风险，优化业务流程，实现数据驱动银行发展。
知名数据教练王安在分享中表示，“疫情之下，中小企业的经营环境、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据证明而困难重重。金融机构要服务中小客户，就需要进行数据化，自动化、智能化的管理。”
四大困局，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之一，也是前沿信息技术最重要的应用领域之一。然而，伴随云计算、大数据等新兴技术的快速发展、数字化程度的不断加深，金融行业正在面临全新的挑战。
神州数码数据战略咨询部总经理李盛在分享中将目前金融行业的困局划分为四类。第一类为科技困局：数据增长过快，需要重新规划容量；现有平台无法满足业务实时计算的需求；批处理耗时过长，影响系统运行效率；大量数据孤岛存在，指标口径不统一。第二类为营销困局：精准营销效果甚微，数据挖掘与处理技术门槛高，个人隐私与数据安全面临挑战。第三类为风控困局：场景金融兴起，业务分化严重、多头贷款、欺诈问题严重。第四类为安全困局：数据合规与数据治理面临挑战。
如何破局，释放数据原力
作为长期深耕数据服务领域，曾服务过等多家行业龙头企业的数据服务专家，李盛指出，“数据管理体制不健全、统计数据不完整、数据分布零散化等诸多问题都是阻碍银行业进一步数字化转型的‘拦路虎’”。
基于长期深耕信息化产业所积累的实践经验，神州数码针对金融行业客户痛点，推出全生命周期数据服务，帮助客户一一击破困局。
数据采集：真实可靠的数据采集来源，安全合规的采集手段、灵活多样的采集方式及长远规划；
数据治理：tdmp数据脱敏管理平台进行敏感数据清洗及安全的数据存储，提供有科学依据的数据资产评估报告；
数据平台：依托源数据、数据接口、业务主体数据模型及定制化、可视化报表引擎构建数据分析平台
数据分析：通过客群细分、多维分析、指标变量刻画进行数据分析，并运用可视化工具进行数据多维展示；
数据建模：依托逻辑回归模型、随机森林模型、神经网络模型构建的数据建模；
系统开发：针对资金流转、精准营销、风险控制、需求预测等形成解决方案，从而实施有效的系统开发；
策略应用：帮助金融企业制定策略应用与决策引擎。
此外，神州数码已形成围绕人工智能、区块链、云计算、大数据、安全、边缘计算（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数据资产管理，从而使金融行业在业务领域发挥最佳效能。
此外，神州数码还分享了包括数据平台迁移、星级视图模型、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多客户案例。以先进的算法与技术破解科技局，以精准营销模型破解营销局，以深入洞见和方法论破解风控局，以合规的数据采集破解安全局，神州数码已围绕完整数据产业链，构建起全生命周期的数据价值挖掘能力，着力帮助各类企业发掘数据资产价值，实现数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、智能化的方向演进。面对前所未有的时代机遇和挑战，神州数码将持续聚焦云及数字化服务，以更广更深的维度覆盖企业用户的数字化发展诉求，助推中国数字化的全面落地。

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