如今，在各種創(chuàng)新技術推動下，數(shù)智化轉(zhuǎn)型已成為金融行業(yè)未來主流發(fā)展趨勢之一。當下，如何解決金融數(shù)字化所面臨的困難與挑戰(zhàn)，是諸多企業(yè)關注的焦點。在 DataFunSummit2022 智能金融在線峰會圓桌會上，度小滿聚焦金融行業(yè)數(shù)智化發(fā)展現(xiàn)狀，洞察行業(yè)未來發(fā)展趨勢，以前沿技術不斷助推金融行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

數(shù)智化轉(zhuǎn)型成為金融行業(yè)未來重點發(fā)展方向

10 月 26 日，在 DataFunSummit2022 智能金融在線峰會圓桌會上，度小滿數(shù)據(jù)智能應用部總經(jīng)理楊青圍繞話題「金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型之路」，對金融行業(yè)數(shù)智化的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)和機遇做了分享。

楊青談到，金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型已是大的趨勢，首先是 AI 技術的逐步成熟;其次是傳統(tǒng)金融機構進入長期低增長的存量時代，如何留住老客戶及降本增效成為了關鍵所在，這就需要通過技術手段將傳統(tǒng)線下服務拓展為線下、線上并驅(qū)的模式，不斷拓展服務客群、場景;第三是政策上的支持，明確了金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型的目標，開拓了一條科學規(guī)劃的路徑。

技術投入是金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型的關鍵因素

疫情之后，整個金融行業(yè)數(shù)字化、智能化的進程在提速，尤其是中小銀行，端到端的數(shù)字化服務能力提升表現(xiàn)得更加明顯。在金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型道路中，技術投入是最關鍵的核心之一。

楊青將所需的技術歸結為三層：在針對大數(shù)據(jù)的深入理解和洞察方面，需要包括自然語言處理 (NLP)、圖機器學習、多模態(tài)識別等技術;在決策智能方面，則需要涉及因果推斷、AutoML 等技術，可以自動地調(diào)整算法參數(shù)，將深度學習能力進行更大的釋放;除此之外，在智能交互方面，還需要情感計算、機器人流程自動化 (RPA) 以及數(shù)字人等技術起到降本增效的作用。

在談到金融數(shù)智化發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)時，楊青則表示最大的挑戰(zhàn)來源于如何提升數(shù)據(jù)的合規(guī)獲取、數(shù)據(jù)治理、提升數(shù)據(jù)的豐富性、準確性、及時性，以及面對復雜場景時更為精準智能的機器學習技術。

總而言之，金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型對于從業(yè)者來說既是機遇又是挑戰(zhàn)。當下，隨著金融行業(yè)向著數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級，金融行業(yè)發(fā)展?jié)摿⒌玫竭M一步釋放。同時，這也將有利于打破傳統(tǒng)金融在服務、成本、效率等方面的痛點，推動金融服務行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

度小滿多年來積極布局創(chuàng)新技術，加強技術研發(fā)，不僅以領先技術持續(xù)提升自身的服務水平，更與銀行等機構、企業(yè)開展了深入的技術合作，助推金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。未來，隨著大數(shù)據(jù)、隱私計算、區(qū)塊鏈等各種創(chuàng)新技術在金融各大場景的深入應用，金融數(shù)智化轉(zhuǎn)型將進一步加速落地。

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