金融服务行业的数据和 AI 现状

核心观点与关键数据

• 数据优先战略推动AI创新：金融服务企业通过制定正式的数据战略，明确IT部署位置，以支持AI创新。66%的受访者正在实施正式的AI战略，将业务或产品服务推向市场。数据中获取洞察的能力被视为关键。
• 数据无处不在且不断增长：非结构化数据以每年21.2%的速度增长，金融服务企业需制定规范化战略管理数据增长。56%的受访者表示，对数据系统、基础设施和分析工具的投资不足是获取洞察的主要障碍。59%认为没有在合适的地点部署IT基础设施是阻碍AI战略发展的主要因素。64%表示缺乏足够的数据存储空间。
• 数据本地化变得前所未有的重要：金融服务企业采用分布式数据方法，70%将数据位置战略与AI战略计划挂钩，确保数据符合当地法规要求。79%的金融服务企业研究数据本地化问题，65%已在全球1~10个地点部署IT基础设施，77%计划未来两年新增部署。分布式方法能提高数据访问便捷性和洞察丰富度。
• 数据驱动业务议程：数据用于追踪创新影响、提高客户互动和改进预测。54%的IT领导者认为数据驱动型洞察能提高客户满意度并改善客户体验。AI用于预测风险，如客户审查和网络安全，降低业务风险。

研究结论

• 金融服务企业需投资数据系统、基础设施和分析工具，以支持AI和数据驱动计划。
• 数据本地化和分布式数据方法对AI成功至关重要，需考虑数据引力影响。
• 数据和AI就绪型IT框架应支持计算、数据、网络和安全四大战略性IT基础。
• 企业需提前规划预算投资，与数据中心提供商合作，实现业务目标。

行动建议

1. 了解核心业务目标。
2. 让数据中心井然有序。
3. 搭建面向未来的IT架构。
4. 选择正确的合作伙伴。

合作伙伴

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