金融企业在分析海量数据中面临的挑战随着认知智能和云计算技术的日益普及,金融企业能以更快、更低成本的计算能力获取海量数据,包括大量风控、信用评估等结构化客户数据,以及从年报获取的股东、对外投资和控股信息等非结构化数据。但是,金融企业在分析这些海量数据时,面临着以下四大挑战:1.分析工具门槛过高分析工具使用的技术门槛过高,将大多数业务人员拒之门外。同时,工具入口分散,处理一项业务工作需要在不同的分析系统中获取信息,降低了工作效率。2.分析模板更新缓慢以技术为主导的商业智能(BI,BusinessIntelligence)已经无法跟上快速发展的业务变化,部分分析系统支持的预置分析模板有限,无法满足业务扩展可能性,需要有一种支持数据实时计算、业务灵活可配、由业务驱动的分析方式。3.分析方式挖掘不深金融数据爆发式增长,数据多样、复杂,孤岛化,且单一数据价值不高,所以处理金融业务时需要串联大量多源异构数据。当前的分析方式缺少对数据关系的深度探寻,数据深层价值挖掘不足。4.分析工作依赖人工信息格式不统一,结构碎片化,存放位置分散。而业务经理在业务操作处理过程中仍依赖于人工信息检索。None 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    智能分析,大行其道:金融企业认知商业智能转型之路

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    年份2021
    来源IBM商业价值研究院
    数据类型数据报告
    关键字金融, 人工智能, 金融机构
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    发布时间2021-06-15
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    数据简介

    金融企业在分析海量数据中面临的挑战随着认知智能和云计算技术的日益普及,金融企业能以更快、更低成本的计算能力获取海量数据,包括大量风控、信用评估等结构化客户数据,以及从年报获取的股东、对外投资和控股信息等非结构化数据。但是,金融企业在分析这些海量数据时,面临着以下四大挑战:1.分析工具门槛过高分析工具使用的技术门槛过高,将大多数业务人员拒之门外。同时,工具入口分散,处理一项业务工作需要在不同的分析系统中获取信息,降低了工作效率。2.分析模板更新缓慢以技术为主导的商业智能(BI,BusinessIntelligence)已经无法跟上快速发展的业务变化,部分分析系统支持的预置分析模板有限,无法满足业务扩展可能性,需要有一种支持数据实时计算、业务灵活可配、由业务驱动的分析方式。3.分析方式挖掘不深金融数据爆发式增长,数据多样、复杂,孤岛化,且单一数据价值不高,所以处理金融业务时需要串联大量多源异构数据。当前的分析方式缺少对数据关系的深度探寻,数据深层价值挖掘不足。4.分析工作依赖人工信息格式不统一,结构碎片化,存放位置分散。而业务经理在业务操作处理过程中仍依赖于人工信息检索。

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