金融業是國民經濟的命脈，隨著移動互聯、在線支付的興起，數據成為企業越來越重要的資產，金融產業也發生了翻天覆地的變化。特別是金融+科技的結合，讓金融產業提供的能力正在從過去圍繞資金的服務逐步向圍繞數據服務轉變。

于此同時，金融業面臨著整個市場飽和和互聯網金融等新興金融服務的競爭，特別是對中小商業銀行、證券和保險等行業帶來了巨大的挑戰。如何借助科技的力量來實現自身競爭力。成為金融企業面對的較大的挑戰。因此金融業在積極構建現代數據架構和借助強大智能的平臺，來加速開創業務應用，并發揮數據價值，最終實現運營成本降低和營銷精準化。

海量應用無法得到有效管理

對于中國區域銀行來講，面對整個市場增長趨向飽和，不僅面臨互聯網銀行的競爭，也面臨各大商業銀行的競爭。某城商銀行也在積極向著數字化、網絡化和智能化的方向發展，希望向著服務更豐富、更普惠的大眾金融模式轉變，能夠提高金融服務效率。

某城商銀行在個人、公司存款、貸款類、信用卡，理財等線下服務的基礎上，也逐步開發出基金代銷、信用授權、電子銀行、外匯服務、金融同業、生活繳費等上百種應用，這些豐富的應用背后是對包括關系型數據庫:Oracle、DB2、mysql、sqlserver產生的結構化數據，以及MongoDB, HBase 、 ActiveMQ, WebService等非結構化數據庫產生的半結構化數據，同時包括更多的網站APP日志、社交媒體、視頻、圖片等數據。如何統一管理這些海量數據成為某城商銀行一大挑戰。

企業IT架構現代化進程受阻

駕馭不同的數據成為某城商銀行的新的挑戰，對于某城銀行來講，不僅數據中心擁有不同型號、不同品牌的存儲設備，同時線上線下產生大的數據，某城銀行不僅要每時每刻管理來自各個網點的核心數據，還要收集來自互聯網注冊的視頻數據以及物聯網、互聯網上等各種資訊數據以及客服錄音數據等，如何實現基礎架構云化、容器化，提升基礎資源的利用和管理效率是現有IT架構面臨的挑戰。

同時在IT運維方面，有的應用涉及各種開源軟件、開發者平臺，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度相當大。如何利用自動化運維的技術和工具，結合云計算、智能時代的運維需求，從而釋放員工做更有價值的事情也成為某城商銀行面臨的挑戰。

傳統數據模型無法有效滿足風險規避

伴隨著全球經濟的不確定，金融行業面臨著不確定風險和欺詐行為等挑戰加劇。包括交易反欺詐、反洗錢、審計合規、內部操作風險等。如何通過AI提升風險評估效率成為金融行業的挑戰。面對金融風控，如何利用 AI 進行數字畫像和數據模型建設來實施處理數據，生成風險計算，為客戶提供有關發展風險的個性化建議，并將客戶與相關服務聯系起來。成為金融行業對于AI應用的需求。伴隨著機器學習理論的發展和成熟如何第一時間、快速建模、精準判斷成為人工智能重要的應用趨勢。金融行業特別希望獲得能夠對數據進行精準識別和分析的AI工具來提供風控、監管和合規的人工智能解決方案。

數據不能更好的為AI業務所用

對于金融業來講，資產管理正在經歷重大變革。商業模式正從基于傭金的方式轉變為基于目標的計劃輔助工具，對客戶進行精準的需求分析和個性化的服務成為行業的需求。因此客戶洞察成為確定如何提供這種體驗是最直接和戰略性的之一。

某證券公司負責人談到，“客戶洞察的經驗傳承是難點，隨著越來越多的財富管理顧問一代一代的退休，如何讓他們的專業知識和能力延續成為我們考慮的問題，我們希望通過AI來讓新顧問能快速增強他們的專業知識能力。”如何通過AI分析和認知工具來來認知用戶，幫助了解每個客戶及其財務目標，來量身定制的產品和服務，并提供更好的差異化財富管理經驗成為證券公司的新需求。

面對包括金融業在內的所有希望利用AI來賦能數據的企業，至頂網將推出《縱論智能企業》的大咖說短視頻欄目，邀請IBM大咖專家圍繞AI講述企業故事中的場景落地，針對更多行業AI使用場景進行探討，深入淺出的講解AI如何結合行業數據來賦能應用實踐。