大數(shù)據(jù)隱含著巨大的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、科研價(jià)值，已引起了各行各業(yè)的高度重視。如果能通過(guò)人工智能技術(shù)有效地組織和使用大數(shù)據(jù)，將對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)研究發(fā)展產(chǎn)生巨大的推動(dòng)作用，同時(shí)也孕育著前所未有的機(jī)遇。

在過(guò)去的五年中，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)及人工智能的發(fā)展催生了金融行業(yè)的一系列產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新，可以預(yù)見(jiàn)，迅猛發(fā)展的大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)未來(lái)可能使整個(gè)金融環(huán)境和交易模式產(chǎn)生徹底性的、顛覆式的改變。2016年，AlphaGo把人工智能推向了風(fēng)口浪尖，AlphaGo圍棋的獲勝體現(xiàn)的不僅是人工智能的水平，更是背后云端大數(shù)據(jù)處理和分析能力的提升。

一、“大數(shù)據(jù)和人工智能”金融行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1.銀行轉(zhuǎn)型改革恰逢“大數(shù)據(jù)+人工智能”全面崛起

近年來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)都呈現(xiàn)出新的態(tài)勢(shì)，銀行業(yè)面臨經(jīng)濟(jì)增速放緩、結(jié)構(gòu)調(diào)整加快、化解產(chǎn)能過(guò)剩和金融改革等諸多挑戰(zhàn)。加上全球金融監(jiān)管日趨嚴(yán)格、新巴塞爾協(xié)議對(duì)資本的約束，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)面臨著前所未有的壓力和風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)空前激烈，不僅銀行之間的競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，銀行與非銀行金融機(jī)構(gòu)、類(lèi)金融機(jī)構(gòu)的跨界式競(jìng)爭(zhēng)也愈演愈烈。依靠規(guī)模和高速擴(kuò)張的外延式發(fā)展方式已嚴(yán)重透支，銀行紛紛開(kāi)始主動(dòng)或被動(dòng)地進(jìn)行內(nèi)涵式發(fā)展轉(zhuǎn)型。

統(tǒng)計(jì)顯示，全國(guó)小微企業(yè)貸款覆蓋率僅21.6%，還有78.4%的小微企業(yè)得不到銀行資金的支持。這表明銀行服務(wù)覆蓋的廣度、深度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，仍存在巨大的服務(wù)空間。但在規(guī)模和效益驅(qū)使下，銀行基于傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和成本考量，仍難以有效開(kāi)拓維護(hù)小微客戶(hù)。

伴隨著高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)積累，同時(shí)得益于強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，特別是深度學(xué)習(xí)算法上的突破，人工智能技術(shù)近年來(lái)全面崛起。“大數(shù)據(jù)+人工智能”的相關(guān)理論與分析方法，很好地彌補(bǔ)了數(shù)據(jù)獲得的時(shí)間連續(xù)性、數(shù)據(jù)的地理位置分布、數(shù)據(jù)樣本的覆蓋程度等傳統(tǒng)分析方法中的不足，其精準(zhǔn)度更高、覆蓋面更廣和響應(yīng)速度更快的特點(diǎn)，有助于銀行優(yōu)化資源配置，降低服務(wù)成本，提高服務(wù)效率，豐富風(fēng)控手段。將其定位為降本增效、提升體驗(yàn)、擴(kuò)大獲客的有效工具，運(yùn)用到銀行運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)及服務(wù)等業(yè)務(wù)中將大有裨益。

2.金融同業(yè)應(yīng)用探索

銀行是信息密集型服務(wù)產(chǎn)業(yè)，其數(shù)據(jù)強(qiáng)度高踞各行業(yè)之首——銀行業(yè)每創(chuàng)收100萬(wàn)美元，平均就會(huì)產(chǎn)生820GB的數(shù)據(jù)，在整體價(jià)值、企業(yè)平均數(shù)據(jù)量、績(jī)效波動(dòng)性、交易密度等方面遙遙領(lǐng)先于其他行業(yè)。人工智能所展示的機(jī)器深度學(xué)習(xí)能力讓大數(shù)據(jù)處理呈現(xiàn)了新的方向。

無(wú)論是大型銀行還是中小股份制銀行都開(kāi)始大范圍地嘗試通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)，比如工商銀行的大數(shù)據(jù)風(fēng)控、建設(shè)銀行的大數(shù)據(jù)模型實(shí)驗(yàn)室、招商銀行利用大數(shù)據(jù)開(kāi)展小微貸款、光大銀行建立社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)等。人工智能機(jī)器人也走進(jìn)交通銀行、農(nóng)業(yè)銀行、浦發(fā)銀行等各家銀行營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)。2016年12月招商銀行強(qiáng)勢(shì)發(fā)布了財(cái)富管理應(yīng)用摩羯智投，推出了中國(guó)銀行業(yè)的首個(gè)智能投顧，實(shí)例證明金融科技將為金融產(chǎn)業(yè)帶來(lái)新生。

二、交通銀行探索實(shí)踐和發(fā)展思路

交通銀行在業(yè)務(wù)發(fā)展過(guò)程中首先積累了海量的客戶(hù)信息、交易信息等各種信息，具有數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì);

其次擁有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)處理傳統(tǒng)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過(guò)幾年的整合，交通銀行數(shù)據(jù)信息管理工作已經(jīng)形成了以數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定、數(shù)據(jù)信息采集、數(shù)據(jù)信息工具設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)信息質(zhì)量控制為主線的數(shù)據(jù)集中管理模式，為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息同源統(tǒng)一提供了基本條件。

加上近年來(lái)大數(shù)據(jù)多維查詢(xún)、搜索、圖計(jì)算等技術(shù)的興起,對(duì)信息視圖多層次、靈活化的訴求提供了有力的技術(shù)支持;

最后是IT技術(shù)和人才儲(chǔ)備相對(duì)充裕，具備實(shí)施大數(shù)據(jù)的基本條件和巨大發(fā)展?jié)摿?，在發(fā)展模式轉(zhuǎn)型、金融創(chuàng)新和管理升級(jí)等方面充分利用人工智能技術(shù)、運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維更具潛在價(jià)值和針對(duì)性。目前交通銀行也在上述領(lǐng)域進(jìn)行了探索，并取得了一些成果。

1.建立“頂層設(shè)計(jì)，自上而下”的創(chuàng)新組織體制

交通銀行高度重視金融科技創(chuàng)新工作，2010年就成立產(chǎn)品創(chuàng)新與推進(jìn)委員會(huì)(簡(jiǎn)稱(chēng)“創(chuàng)新委”)，目前基本建立了自上而下分三層的矩陣式創(chuàng)新組織體制，以項(xiàng)目制改革大力推動(dòng)重點(diǎn)產(chǎn)品創(chuàng)新。

總行創(chuàng)新委是全集團(tuán)產(chǎn)品創(chuàng)新工作的決策機(jī)構(gòu)，下設(shè)公司、零售、同業(yè)三個(gè)產(chǎn)品創(chuàng)新委員會(huì)，并設(shè)有創(chuàng)新項(xiàng)目評(píng)估與推進(jìn)委員會(huì)，作為集團(tuán)創(chuàng)新項(xiàng)目評(píng)估和推進(jìn)的議事、協(xié)調(diào)和決策機(jī)構(gòu)。各省直分行也參照設(shè)置了相應(yīng)創(chuàng)新委員會(huì)，統(tǒng)籌分行層面產(chǎn)品創(chuàng)新工作。初步形成了突出重點(diǎn)、分類(lèi)管理的創(chuàng)新產(chǎn)品體系，建立了重大創(chuàng)新項(xiàng)目、常規(guī)創(chuàng)新項(xiàng)目、創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目三大產(chǎn)品創(chuàng)新體系。

首批明確了七項(xiàng)重大創(chuàng)新項(xiàng)目，成立了重大創(chuàng)新項(xiàng)目制改革試點(diǎn)領(lǐng)導(dǎo)小組，出臺(tái)了指導(dǎo)意見(jiàn)，通過(guò)專(zhuān)項(xiàng)團(tuán)隊(duì)、專(zhuān)項(xiàng)授權(quán)、專(zhuān)項(xiàng)政策、專(zhuān)項(xiàng)資源、專(zhuān)項(xiàng)考核的“五專(zhuān)機(jī)制”集中資源重點(diǎn)突破，著力打造品牌產(chǎn)品。同時(shí)依托產(chǎn)品創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目機(jī)制，總分聯(lián)合快速研發(fā)了二十余項(xiàng)創(chuàng)新產(chǎn)品，經(jīng)創(chuàng)新產(chǎn)品發(fā)布會(huì)發(fā)布后在各省直分行大力推廣，取得了良好的市場(chǎng)反響。

2.依托創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室開(kāi)展大數(shù)據(jù)和人工智能基礎(chǔ)研究

密切關(guān)注全球金融科技的創(chuàng)新與應(yīng)用，內(nèi)部設(shè)立主題創(chuàng)新課題群，關(guān)注市場(chǎng)熱點(diǎn)、研究業(yè)務(wù)重點(diǎn)、突破技術(shù)難點(diǎn)，強(qiáng)化交通銀行在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能新興領(lǐng)域的自主技術(shù)儲(chǔ)備。加強(qiáng)與外部金融科技企業(yè)的連接，實(shí)時(shí)掌握最新的金融科技發(fā)展趨勢(shì)，打造快速獲取新科技并轉(zhuǎn)化為銀行產(chǎn)品服務(wù)應(yīng)用的能力。不斷搜尋數(shù)字化合作機(jī)遇與伙伴，布局金融科技生態(tài)圈。開(kāi)展科技為引領(lǐng)的“跨界”創(chuàng)新研究，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下，通過(guò)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室這片試驗(yàn)田“先行先試”，不斷培養(yǎng)自身運(yùn)用新一代技術(shù)的能力。

目前，交通銀行已依托創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室對(duì)區(qū)塊鏈、人工智能等新興技術(shù)開(kāi)展基礎(chǔ)研究，對(duì)大數(shù)據(jù)、生物識(shí)別等已有儲(chǔ)備技術(shù)開(kāi)展在金融業(yè)的綜合應(yīng)用研究。同時(shí)與金融科技企業(yè)、高校保持良好的溝通互動(dòng)，積極開(kāi)展重點(diǎn)金融科技相關(guān)領(lǐng)域的聯(lián)合創(chuàng)新，建立快速獲取新科技并轉(zhuǎn)化為銀行產(chǎn)品服務(wù)應(yīng)用的能力。

3.完善大數(shù)據(jù)平臺(tái)，促進(jìn)和支撐業(yè)務(wù)創(chuàng)新

建設(shè)集團(tuán)統(tǒng)一、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、運(yùn)行高效、技術(shù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)。完善大數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境，支持對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行超百萬(wàn)維度的數(shù)據(jù)建模，深刻洞察用戶(hù)的行為和特征，為全新價(jià)值點(diǎn)、商業(yè)決策以及新業(yè)務(wù)商機(jī)的挖掘提供更加科學(xué)、全面的業(yè)務(wù)支持，為集團(tuán)經(jīng)營(yíng)管理、業(yè)務(wù)發(fā)展和內(nèi)部控制提供良好的技術(shù)支持和服務(wù)。

4.整合外部數(shù)據(jù)豐富銀行數(shù)據(jù)資源，健全客戶(hù)信息統(tǒng)一視圖

聯(lián)合業(yè)務(wù)部門(mén)及分行共同進(jìn)行大數(shù)據(jù)的搜集、整理、存儲(chǔ)、分析和應(yīng)用，全面采集、多方式整合行內(nèi)外各類(lèi)有價(jià)值數(shù)據(jù)，增加外部數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)視圖和數(shù)據(jù)探查功能，為各部門(mén)在業(yè)務(wù)開(kāi)展過(guò)程中查詢(xún)和使用外部數(shù)據(jù)提供便利。將金融服務(wù)與社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)等深度融合，與行內(nèi)數(shù)據(jù)形成有效互補(bǔ)，充分發(fā)揮外部數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)廣義通用的客戶(hù)信息統(tǒng)一視圖。

5.依托大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)客戶(hù)行為分析及精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

在產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、營(yíng)銷(xiāo)方面,通過(guò)對(duì)客戶(hù)在交通銀行及關(guān)聯(lián)單位的海量交易、行為、及訪問(wèn)足跡數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、分析和挖掘，科學(xué)構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，使不同層級(jí)客戶(hù)的差異化金融需求可以得到充分展示，進(jìn)而針對(duì)客戶(hù)需要、市場(chǎng)需求研發(fā)產(chǎn)品、開(kāi)展?fàn)I銷(xiāo)，真正做到以客戶(hù)為中心進(jìn)行產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，而不是以銀行為中心制造、推銷(xiāo)產(chǎn)品。通過(guò)對(duì)智慧感知技術(shù)、互聯(lián)互通技術(shù)和智能洞察技術(shù)的綜合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)的行為感知和需求預(yù)測(cè)，從而提供新型的主動(dòng)推送或推薦式金融服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定族群的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，提升客戶(hù)交叉銷(xiāo)售率。

6.推進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理的精細(xì)化

當(dāng)前銀行的貸前授信和貸后監(jiān)控，無(wú)論從深度和廣度均有不足，交通銀行著重研究銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展方向和趨勢(shì)，以大數(shù)據(jù)思維將現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查與非現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘分析相結(jié)合，更加全面地評(píng)估客戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)狀況，大幅提升貸前風(fēng)險(xiǎn)判斷和貸后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)的及時(shí)防控。

首先，結(jié)合挖掘的外部數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶(hù)關(guān)聯(lián)畫(huà)像，將企業(yè)登記狀態(tài)、資金、信用、聲譽(yù)、征信、股東、法人、主要管理人員、控股及關(guān)聯(lián)企業(yè)等信息均納入風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，有效提升客戶(hù)識(shí)別及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警水平。

其次，依據(jù)預(yù)先設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及已知的風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)評(píng)級(jí)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行近似性匹配，完成數(shù)據(jù)挖掘分析，并依據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)果，逐步調(diào)整指標(biāo)范圍和關(guān)聯(lián)程度，完善機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)模型及算法，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果與人工認(rèn)定結(jié)果達(dá)成極高匹配為目標(biāo)，訓(xùn)練出更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)防控模型。

最后，深度挖掘歷史數(shù)據(jù)，并逐步擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)所涉及的數(shù)據(jù)范圍，做出更專(zhuān)業(yè)的判斷，使風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、防范、決策更加可靠、更加貼近實(shí)際。

7.強(qiáng)化分布式架構(gòu)研究，拓展數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理展示范圍

近年來(lái)，IT系統(tǒng)面對(duì)的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，業(yè)務(wù)對(duì)處理時(shí)效要求越來(lái)越高，數(shù)據(jù)量和處理時(shí)效的矛盾越來(lái)越突出。目前銀行傳統(tǒng)應(yīng)用由于在事物一致性方面的要求，基本仍然采用集中式應(yīng)用架構(gòu)，但是隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，數(shù)據(jù)分析正在向更多類(lèi)型的分布式架構(gòu)和實(shí)時(shí)智能服務(wù)發(fā)展，通過(guò)實(shí)時(shí)的智能服務(wù)可以支持實(shí)時(shí)的決策制定。從而最終優(yōu)化和解決處理數(shù)據(jù)越來(lái)越大、處理時(shí)效要求越來(lái)越高的問(wèn)題。

前期已實(shí)現(xiàn)的交通銀行頭寸、銷(xiāo)售、授信等信息實(shí)時(shí)展示獲得行內(nèi)各部門(mén)一致好評(píng)。搭建的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)專(zhuān)注于處理實(shí)時(shí)和準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求，支持CDC、MQ等多種準(zhǔn)實(shí)時(shí)同步技術(shù)，盡可能壓縮傳統(tǒng)業(yè)務(wù)鏈條，應(yīng)用大數(shù)據(jù)的處理模式，以高實(shí)時(shí)性的中間數(shù)據(jù)層為媒介，引入機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)湖概念，建立效率更高、實(shí)時(shí)性更強(qiáng)、管理者自定義程度更深的商業(yè)智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)報(bào)表的實(shí)時(shí)化、移動(dòng)化、定制化。

8.研究和拓展人工智能應(yīng)用場(chǎng)景

充分利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)研究成果，結(jié)合人工智能在語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義處理、生物識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)等方面的核心技術(shù)，圍繞數(shù)據(jù)跨界融合和深度挖掘進(jìn)行應(yīng)用探索，進(jìn)一步升級(jí)和優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺(tái)功能與模型，并重點(diǎn)應(yīng)用在客戶(hù)畫(huà)像、需求挖掘、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)質(zhì)檢、智能投顧等環(huán)節(jié)，為客戶(hù)提供定制化、智能化、有管控的金融服務(wù)，綜合提升交通銀行服務(wù)創(chuàng)新和產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)能力。

交通銀行于2014年6月率先在業(yè)內(nèi)建立了全行統(tǒng)一的生物識(shí)別身份認(rèn)證平臺(tái)。該平臺(tái)是以虹膜、人臉、指紋及指靜脈等多種生物識(shí)別技術(shù)為核心的跨平臺(tái)的、開(kāi)放的、可擴(kuò)展的統(tǒng)一身份認(rèn)證平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)身份安全便捷、真實(shí)、準(zhǔn)確認(rèn)證。通過(guò)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接，大大提高了客戶(hù)的滿意度、忠誠(chéng)度和舒適度。目前，人臉識(shí)別技術(shù)已在全行智能柜、ITM機(jī)、個(gè)性化發(fā)卡機(jī)上推廣使用，提升身份認(rèn)證效率的同時(shí)，有效挖掘了各個(gè)渠道潛在的客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)信息。

未來(lái)，交通銀行準(zhǔn)備在如下場(chǎng)景拓展人工智能應(yīng)用：一是結(jié)合多種生物識(shí)別技術(shù)，如語(yǔ)音識(shí)別或聲紋識(shí)別技術(shù)，來(lái)提高金融中心或客服中心的質(zhì)檢水平和服務(wù)質(zhì)量。二是結(jié)合私人銀行部多年資產(chǎn)管理經(jīng)驗(yàn)、大數(shù)據(jù)分析及人工智能技術(shù)研發(fā)智能財(cái)富管理系統(tǒng)，為中產(chǎn)階級(jí)客戶(hù)提供更加全面和優(yōu)質(zhì)的投資顧問(wèn)服務(wù)，提升客戶(hù)忠誠(chéng)度及黏度。三是通過(guò)人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)風(fēng)控，將曾經(jīng)繁瑣的業(yè)務(wù)審批流程自動(dòng)化處理，通常數(shù)十秒即可完成，其中超過(guò)85%的審批都不需要人工操作，純自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)。

三、挑戰(zhàn)和機(jī)遇

1.面臨的挑戰(zhàn)

(1)雖然銀行經(jīng)過(guò)多年數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)對(duì)信息、流程及渠道進(jìn)行了全面整合，構(gòu)建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和信息模型，但目前的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基本上是條塊分割的，“線下為主”的體制對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)價(jià)值的不適應(yīng)，數(shù)據(jù)規(guī)劃、清洗和標(biāo)簽不盡合理，將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，現(xiàn)實(shí)情況下仍不盡如人意。

(2)客戶(hù)行為偏好數(shù)據(jù)往往隱藏在海量的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備及社交網(wǎng)絡(luò)之中，現(xiàn)有銀行系統(tǒng)難以有效分析和利用。最好的行為數(shù)據(jù)在BAT，但BAT不會(huì)與銀行分享。目前主流的數(shù)據(jù)源供應(yīng)模式包括傳感終端、互聯(lián)網(wǎng)、政府機(jī)關(guān)、運(yùn)營(yíng)商等，主要是以數(shù)據(jù)為產(chǎn)品輸出，不涉及數(shù)據(jù)的分析處理，但信息安全的政策風(fēng)險(xiǎn)較高，市場(chǎng)空間有限，特別是《中華人民共和國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全法》將于今年6月1日起正式生效，為涉及客戶(hù)隱私的大數(shù)據(jù)合作畫(huà)上了紅線。

(3)數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)方面的專(zhuān)家目前非常稀缺，一個(gè)好的平臺(tái)需要好的人才方能發(fā)揮最大效用，目前銀行主要以軟件開(kāi)發(fā)人員為主，缺乏數(shù)據(jù)和算法方面的人才，特別是真正的數(shù)據(jù)專(zhuān)家在銀行不是很多，頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)家更是稀缺。

2.存在的機(jī)遇

正如互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)曾經(jīng)風(fēng)靡一時(shí)一樣，雖然“大數(shù)據(jù)+人工智能”如今方興未艾，但作為人工智能發(fā)展的原動(dòng)力，大數(shù)據(jù)正在史無(wú)前例地聚集，我們有理由相信只要它朝著健康的方向發(fā)展，未來(lái)必將成為社會(huì)發(fā)展的新引擎。

作者:交通銀行信息技術(shù)管理部副總經(jīng)理張漫麗