数据智能赋能金融数字化白皮书-86页_4mb

数据智能概述：数字时代背景下，数据智能已成为推动金融行业数字化转型的核心技术。涵盖算法、算力及应用，金融机构需从战略规划、组织架构、制度标准及能力建设多维度推动其应用。数据要素作为关键生产力，需通过金融科技释放其价值，构建数据驱动的金融体系。

技术演进趋势：

• 数据基础设施：湖仓一体集成数据湖与数据仓库，实现多类型数据统一管理；实时数仓满足在线分析需求；数据编织连接分布式数据源，提升元数据可解释性。
• AI技术：知识图谱、可信AI、大小模型协同、AIGC等技术协同发展，支持金融场景智能化升级。
• 工程化实践：极速引擎、SaaSBI、DataOps和MLOps促进AI模型快速部署和全生命周期管理。

银行业应用案例：

• 数据智能平台：农业银行涵盖湖仓、实时流批计算、知识图谱等六大核心能力建设。
• 智能营销与风控：农业银行、招商银行等机构通过知识图谱、联邦学习实现全域客户画像及精准风险识别。
• 智能决策与运营：OCR引擎、ChatABC模型、票据分析等场景的落地显著提升运营效率及决策智能化水平。

面临挑战与建议：

• 挑战：数据安全合规、伦理道德、跨境数据流通限制、算法可靠性不佳等问题持续存在。
• 建议：依托大模型提升建模能力；整合多模态数据；强化数据隐私与安全防护；制定政策标准保障数据智能健康发展。

结语：数据智能正从技术要素逐步转化为金融行业数字化转型的驱动力，在数据采集、场景应用等方面存在巨大提升空间；未来需技术融合、政策引导和生态共建协同推进金融业高质量发展。