博客 | 金融服务业的企业数据云

全球的金融服务公司都在推动数字化转型计划，以此作为创新和加速增长的战略并与周围破坏力做抗衡。他们在平衡诸如风险管理，金融犯罪预防和法规要求之类的需求同时，还要不断努力为客户提供先进的个性化服务。凯捷（Capgemini）最近发布的一份报告显示，数字化转型支出仍以合规性为首，占60％。同时，随着越来越多的金融科技和技术大公司纷纷采用新技术进入金融领域，竞争变得越来越激烈。比如谷歌支付欲与花旗银行合作提供支票帐户。

作为数字化转型的一部分，金融服务机构正在利用数据和分析为客户提供新功能和服务。金融服务提供商在客户、交易和互动、社会经济背景、银行偏好、位置和支出方式、点击流数据等方面拥有丰富的历史数据和知识，这些数据经过汇总和分析可以帮助提供整体上更好的客户体验。但是，主要挑战之一是要获得各种数据源和数据类型的全面统一视图。多年来，金融服务公司经常受系统孤岛的困扰，而这些孤岛只会变得更加混乱和复杂。数据会驻留在分布于多个业务领域的众多不同的系统和运营数据库中。

除此之外，金融服务机构还面临更多与数据发展和管理相关的关键挑战。首先，数据集越来越大。法规要求，例如《交易帐本的基本审核》（FRTB），根据扩展的历史存储和计算要求，可能导致24-30倍的数据存储。还有其他新的流数据来源，包括社交媒体流，点击流和物联网数据。其次，能够实时或接近实时地管理和操作数据能带来更多价值，比如欺诈预防只有在能实时处理潜在欺诈信号时才是最有效相关的。再者，机器学习算法可用于基于历史和实时数据馈送生成更精确的风险评分，通过新规则和更好的洞察来增强现有的欺诈检测平台。

金融服务业已认识到可以更好地使用数据的机会，但实现这些收益的途径并不容易。特别是在内部拥有大量新旧系统和技术需要管理的情况下。

云提供了巨大的新机会，可以按需扩展基础架构并减轻数据管理费用，尤其与新的工作负载或测试平台环境相关。然而，现实是，对于大多数金融服务机构而言，许多数据都在本地数据中心中，并会长时间的保留，数据控制则由区域管辖权，数据安全考虑等方面来决定。

金融服务组织需要一种新的方法。跨环境管理数据的灵活性至关重要。组织需要一个企业数据云，能够摄取，处理，存储，分析，建模任何类型的数据（结构化，非结构化或半结构化数据），无论数据位于何处：在内部，在边缘，还是在数据中心或任何公共，私有或混合云中。企业数据云释放了金融服务组织数据的力量，从而可以更好地为客户服务，更高效地运营并增强安全性以保护您的业务。

能够充分利用数据是金融服务组织需要不断探索的旅程。金融服务公司意识到全面的数据和分析策略对增强客户体验和更有效地管理法规遵从能力的影响。随着行业以前所未有的速度发展，拥有能够实现敏捷性的企业数据方法至关重要。