《人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告》-76页(附下载)

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趣服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现见.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。数据记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、质量良恭不齐,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因难。据调查,约71%的银布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脂能力不足,55%的银行则表示数据孤岛问题严重。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直,成为金融业亟待解决的课题。