文章摘要
当今全球数字化进程加速，金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面，移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展，业务场景日新月异，海量数据如潮水般涌现。
金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据，还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素，对金融业务具有战略价值。
另一方面，数据激增也带来了严峻的治理挑战：数据来源分散导致标准不统一、质量良莠不齐，准确性和完整性难以保证；大量数据沉睡在各业务系统中形成“数据孤岛”，跨部门、跨机构的数据流通和协同分析困难。据调查，约 71%的银行认为提升数据质量存在挑战，59%的银行认为自身数据价值挖掘能力不足，55%的银行则表示数据孤岛问题严重1。海量数据未能有效转化为业务洞察，反而增加存储管理成本和安全风险。在此背景下，如何突破传统的数据治理困局，充分释放数据要素价值，成为金融业亟待解决的课题。
文章内容
受篇幅限制，仅为部分报告预览
回复暗号：《人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告》发布稿-76页
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