金融业是国民经济的命脉。随着移动互联网和在线支付的兴起，数据成为企业日益重要的资产，金融行业也发生了翻天覆地的变化。尤其是金融+科技的结合，使得金融行业提供的能力，正在从过去围绕资金的服务，逐步向围绕数据的服务转变。同时，金融业面临着整个市场的饱和和互联网金融等新兴金融服务的竞争，尤其是对中小商业银行、证券和保险行业的竞争。如何借助科技的力量实现自身竞争力的提升，成为金融企业面临的最大挑战。因此，金融行业正在积极构建现代数据架构，利用强大的智能平台加速业务应用的创建，实现数据价值的最大化，最终降低运营成本和营销精准度。数据孤岛让数据获取更难移动互联网时代大大加快了数据（结构化和非结构化）的生成速度。对于一家城市商业银行来说，包括Oracle、DB2、MySQL、SQLServer关系型数据库、MongoDB、HBase、ActiveMQ、WebService等不同环境，以及更多网站APP日志、社交媒体、视频、图片等海量数据的产生。同时，由于这些数据存在于公有云、私有云、传统数据库等不同的设备和应用中，导致数据孤岛的产生，导致数据无法访问，影响数据访问，让企业从数据中获得真正的分析。洞察力变得更加困难。对于城市商业银行而言，无论数据在何处，都希望通过AI快速汇集各类数据，形成统一的数据湖。使数据简单易用。缺乏数据治理工具，数据价值挖掘困难。数据孤岛不利于人工智能的采用。同样，过多的数据也给金融行业带来了数据治理等问题。随着个人、企业存款、贷款、信用卡、理财等线上线下应用上百个的增加，一家城商行如何从海量业务需求中精准筛选有效数据成为核心银行业务改进的需要。因此，如何对采集到的大量数据进行有效的组织、分类和标注，实现数据治理，是城商行在数据治理过程中面临的挑战。某城商行CIO表示，“我们面临的一大挑战是缺乏有效的数据治理工具，对海量数据进行分类和标注，从而实现数据的有效价值挖掘。”缺乏有效的AI工具实现数据建模伴随着全球经济的不确定性，证券公司需要快速实现数据建模和数字画像，为客户提供有价值的信息。目前在金融行业实施的传统数据分析系统，无法快速有效地构建数据模型，第一时间与客户需求和服务相结合。对于证券公司而言，首先缺乏支持多云环境的AI平台来快速构建自动化、更精细化、快速洞察、实时分析的机器学习模型，帮助证券公司对数据进行全方位的分析。更聪明的方式。随着机器学习理论的发展和成熟，如何第一时间、快速建模、准确判断成为人工智能的重要应用趋势。金融行业尤其希望获得能够快速构建和准确识别分析数据的AI工具。业务和数据无法有效打通。对于金融行业而言，资产管理正在发生重大变革。商业模式正在从佣金制向目标规划辅助转变，精准的需求分析和对客户的个性化服务成为行业诉求。因此，如何通过AI工具获取客户洞察成为金融行业最直接有效的资产管理手段之一。某券商负责人表示，“我们希望通过搭建营销分析支撑平台，实现业务向数据驱动的客户洞察转变，通过客户数据的采集，建立有效的数据支持的决策机制。”全方位信息、全方位分析，实现业务转化机制。如何利用AI分析和认知工具识别用户，帮助了解每一位客户及其理财目标，提供量身定制的产品和服务，提供更好的差异化财富管理体验，成为证券公司的新需求。面对包括金融行业在内的所有企业都希望用AI赋能数据，置顶网将推出《AI江湖事儿》的大咖说的栏目短视频，邀请IBM大咖专家现场讲述在围绕AI的商业故事中，探讨更多行业AI使用场景，深入浅出地阐述AI如何结合行业数据赋能应用实践。
