數據災難：銀行是繁榮還是崩潰？

金融世界的核心是一種幾乎無法衡量的商品……而且它正在以指數級增長，潛力尚未實現。

大數據——來自無數來源的複雜結構化和非結構化數據集——正在重塑全球銀行業。如果使用得當，大數據可以支持超個性化的客戶體驗、即時的詐騙檢測和強大的風險管理能力。如果使用不當，大數據可能會淹沒一個組織，降低效率，並在管理不當的情況下導致監管罰款。

大數據是下一個石油。它會為銀行帶來繁榮還是衰退，尚待觀察。

人工智慧的影響

在過去幾十年中，銀行業的數位化和轉型大幅增加了銀行存儲中的數據和元數據量。現在，來自各種想像得到的來源的數據不斷湧入，而人工智慧則是另一個巨大加速的催化劑。

雖然人工智慧算法可以以閃電般的速度處理和分析大量數據，但人工智慧也會產生大量數據。預計人工智慧市場將在2024年至2030年間以36.6%的年均增長率增長，因此，隨著大型語言模型（LLMs）需要越來越多的數據來學習和改進，數據也會隨之增長。這場數據繁榮何時會結束？這將如何影響人工智慧？預測者指出，用於訓練大型語言模型的數據可能在2030年前用完。現在面臨的挑戰是——同時存在過多和過少的情況。

從正面來看，當人工智慧有效整合時，它可以實時簡化、自动化、預測和監控，從而帶來深刻的業務轉型。更強大的人工智慧可以從數據中提取有意義的見解，這些見解反過來又能促進戰略決策、優化運營效率並徹底改變客戶體驗。

那麼，銀行如何利用這些數據來推動繁榮，同時防範潛在的風險呢？

步驟一：建立堅實的基礎

在銀行能夠充分利用其數據之前，必須首先建立堅固的基礎。在強有力的治理框架內建立穩健的數據管理能力，將支持長期增長，同時確保不會出現昂貴的清理和管理問題。這包括：

數據質量管理：確保數據準確、一致、完整、及時和有效。
數據安全和隱私：保護敏感的客戶信息，遵守數據隱私法規，如GDPR和CCPA。
數據治理：實施有效的數據治理框架，制定明確的政策和程序。
培養數據卓越的文化：清晰透明地溝通，建立期望，獎勵創新，確保合規。

此外，關於數據安全和隱私，銀行必須隨時監控不同地區的發展，因為不同地區的做法各異，監管機構也會發布要求。

在美國，監管傾向於將數據存儲在美國境內。但如果在歐盟做生意，則必須遵守GDPR等監管要求。歐盟採取不同的方法，制定了多項規範數據主權的法規。

GDPR旨在保護歐盟公民的數據，並允許他們對數據的存儲和使用有更多的個人控制。NIS2，歐盟的網絡安全指令，要求銀行對其數字供應鏈進行審查，報告違規行為並分享信息。所有這些都指出了銀行必須靈活管理的另一個與數據相關的領域，以避免任何失誤。

步驟二：存儲、結構化和共享

過多的任何東西都使得存儲、組織和可訪問性成為生存的關鍵。自1960年代以來，內部數據存儲一直是銀行的事實上解決方案，但在這個高度數字化的世界中，擴展變得更加困難。大規模數字化需要一種更好、更靈活、更敏捷的解決方案，能夠民主化數據並隨著業務的增長而擴展。

雲端技術的出現——數據移至雲端支持：

存儲：雲存儲提供可擴展性和靈活性，允許銀行根據需要擴展存儲容量，降低支持物理基礎設施的成本。
組織：雲端使銀行能夠更有效地管理其龐大的數據存儲，並支持與關鍵銀行系統和應用的整合。
可訪問性：更好的存儲和組織意味著更好的可訪問性。數據的民主化意味著它可以更輕鬆地共享，幫助團隊協作以推動創新。

雖然雲端幫助銀行實現規模和效率，但許多銀行仍然選擇將內部存儲解決方案與數據遷移到雲端相結合。雖然在某些時候這種方法是必要的，但如果銀行希望提供基於數據的見解和期望的結果，則需要再次保持警惕和專業的整合。

步驟三：統一平台加速見解

一旦建立了堅實的數據治理和管理基礎，銀行必須繼續推動內部變革，以真正利用數據所提供的眾多機會。這需要簡化平台並整合技術基礎設施，以實現與戰略業務目標和期望結果相一致的技術堆棧。

大多數銀行的典型組織和技術結構往往阻礙了統一和整體的決策。如果數據被鎖在孤島和分散的平台中，如何獲取能夠指導戰略決策的見解呢？

這是可能的，但過程非常緩慢且低效。要充分利用數據，獲得最佳效果，需要可訪問性、整合、轉換和分析，以解鎖推動真正創新和業務轉型的見解。

為了達到更優化的狀態，領先的銀行正在通過減少平台和供應商來簡化其基礎設施，並投資於統一的、以人工智慧為驅動的決策平台。這些技術強者幫助銀行打破孤島，整合來自各種來源的數據——客戶數據、市場數據和運營數據。

這一關鍵整合使銀行能夠充分利用人工智慧的廣泛分析能力，並獲得能夠指導創新機會的見解。這使他們能夠進入新市場和收入來源，並實時提供差異化的客戶體驗。

步驟四：利用大數據繁榮

一旦銀行建立了治理基礎，適當管理數據並使其更易於訪問，並在統一的決策平台內進行整合，他們就能更好地分析所有數據，以推動真正的戰略和轉型。這一轉型實現了大數據繁榮的承諾，使銀行能夠：

改善風險管理：更好地管理財務和運營風險，優化資本和流動性，更有效的資產和負債管理，整合資產負債表管理，對重大事件進行建模，並轉變風險管理能力。
在詐騙發生之前發現詐騙：結合數據和人工智慧，獲得更全面的詐騙風險視圖，發現新的和新興的威脅，實時調整，更好地保護客戶和組織免受壞人的侵害。
優化客戶體驗：提供實時的超個性化客戶體驗，識別高價值客戶群體，提供轉變和深化客戶關係的定制旅程。
提高運營效率：自動化和簡化操作，將資源導向支持業務成果的高價值任務。
識別戰略機會：隨著競爭加劇，創新和探索至關重要。有效的數據使用提供支持戰略決策的見解，推動銀行適當多樣化其商業模式。

數據驅動的銀行未來

數據無疑正在推動銀行的未來。無論是繁榮還是衰退，這取決於每家銀行。

無法有效管理、治理和提取見解的銀行將最終面臨衰退。他們將失去市場份額，進一步落後於轉型曲線，最終面臨被取代的風險。如果拖延處理數據問題，增加的成本將變得難以承擔。

迅速行動的銀行建立基礎，自信地利用其數據的巨大潛力，將獲得競爭優勢，前景無限，並一路走向繁榮。

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