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《科技观察》179:金融行业决策智能化换挡提速 华为全球智慧金融峰会2023值得期待
2024-11-10 18:08

当前以数字化、智能化为特征的第四次工业革命正“扑面而来”,数字经济浪潮对各行各业都产生着深刻影响。其中,金融行业作为现代经济的核心,也面临着一系列重大的挑战和机遇。

《科技观察》179:金融行业决策智能化换挡提速 华为全球智慧金融峰会2023值得期待

相比于其他企业,金融行业依靠数据分析和智能决策更好地服务客户,已成为其核心竞争力。可以看到,当前以AI为代表的新技术已在金融行业中实现了多种应用,包括风险管理、投资决策、反欺诈、智能客服等方面,在提升金融行业效率的同时,也正在深刻改变金融行业的经营模式和服务模式。

因此,站在金融行业数智化转型的重要关口,如何重新思考金融行业的联接能力、数据能力、应用能力和基础设施能力,不仅关系到未来金融行业竞争力的重塑,同时也将会成为中国企业在数智化转型,以及我国在数字经济发展领域的“风向标”, 其背后探索与实践的价值无疑具有重要而深远的意义。

金融行业决策智能化“换挡提速”

毫无疑问,在数字经济加速发展的今天,数据要素市场已成为金融行业的重要组成部分,背后的关键原因在于,作为典型的数据密集型行业,金融行业自诞生以来都处于全社会数据应用的核心位置,特别是在数智化时代,通过完善数据治理、挖掘数据价值、推动智能化应用,已成为金融行业推动经营管理变革,释放数据价值的新手段和新趋势,由此才能更好地推动金融行业由高速增长向高质量发展转变。

在此背景之下,作为全球金融行业可信赖的数字化转型伙伴,华为去年成立数字金融军团,核心就是希望围绕金融行业场景持续深耕,帮助金融行业更好地应对数智化时代的新挑战。

其中,在数据智能领域,华为去年就联合生态伙伴发布了金融数据智能解决方案,该方案以一个数智一体化底座,数据与AI 两条产线,赋能数字化营销、风控、运营三类典型场景,实现了企业级数据平台的“开箱即用”,推动金融行业决策与运营系统智能化升级,帮助金融行业发掘数据价值。

例如,交通银行基于华为智能数据湖建设的“湖仓一体的数据中台实践”就荣获了《亚洲银行家》去年评选的“最佳大数据应用”奖。其助力交通银行在多个领域实现了质的飞跃:在营销场景,基于用户交易交互行为建立用户画像,客户转化率较之前大幅提升164%;在风控场景,通过实时分析用户行为特征,实时识别欺诈行为,风险案件降低52%;在运营场景,实现了银行业务实时报表查询和分析,快速支撑业务决策;在客户关系管理场景,建立客户流失预警模型,对流失客户及时跟踪和维护。

交通银行携手华为重构大数据基础平台,不仅提升了海量数据服务的时效性,在营销、风险、监管、运营等多个领域提供数据服务,更实现了数据治理监控集中化、管理流程化、数据资产全景视图化,逐步推进“业务数字化,数据业务化”,加速建设数字化新交行。

再如,作为城商行的代表,威海市商业银行也在全力推进数字化转型,并将建立数据平台视为核心。2021年该行成立数字银行部,负责全行的数据管理工作,并以华为FusionInsight MRS 和 GaussDB(DWS)构建统一、高效、实时的“湖仓一体”基础数据底座,实现全行数据统一管理和全链路数据治理。

数据显示,新一代分布式数据仓库构建,推动该行数字资源利用率显著提升,日终批量时间缩短3小时,算力3倍提升;数据查询时间大大缩短,报表查询秒级响应,查询速度3倍提升,数据查询支持7*24小时,实现T+0应用场景;平台性能大幅提升,集群故障率降低80%,资源利用率提升30%。

当然,步入2023年,数据与AI的融合正在加速升级,最为典型的就是近期AIGC的兴起,不仅成为了众多行业新的生产力工具,也对金融行业未来的发展产生了全新影响和挑战。

从行业来看,智能时代要让数据进一步转换为金融行业的新生产力,这个过程并不是“一蹴而就”的,需要阶段性演进。基于这样的考量,未来更需要系统性思维去持续深耕数据,推动金融行业实现决策与运营智能化升级。

为此,笔者获悉,华为即将发布数据智能解决方案3.0,这应是其创新和实践沉淀后的“集大成者”,也将在数据智能平台,技术赋能业务等方面实现多方位的全新升级。笔者相信,这一创新解决方案将推动金融行业实现决策智能化的“换挡提速”。

华为全球智慧金融峰会2023,值得期待

当然,数字化和智能化正在全面重塑金融行业,驱动新增长。面向未来,如何加速新技术应用、敏捷创新,探索新的商业模式,构建新的用户体验,创新提升生产力,加速金融行业数智化转型等等,是整个金融行业关注的重点。

为此,在华为全球智慧金融峰会2023上,除了数据智能解决方案3.0发布外,相信还将有更多新产品、新方案、新计划的亮相,这对于共同拥抱数智金融未来的我们,同样值得期待。

“智领睿变,共建数智金融未来”,华为全球智慧金融峰会2023,敬请关注!

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