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当前，传统金融行业正面临着巨大的挑战。互联网金融和移动互联技术的发展，极大地改变了人们使用金融服务的习惯。无论是在支付、信贷、投资和理财等领域，还是在客户交互和客户服务领域，用户的行为都发生了巨大的变化。金融科技公司通过将金融服务与互联网业务相整合，为最终用户提供了广泛的金融服务，使得金融脱媒，或使传统金融企业渠道化。
在这种背景下，金融企业必须寻求解决之道，才能摆脱困局，重塑其在金融领域尤其是零售金融领域的领导地位。与此同时，银行4.0概念的提出，使得开放银行成为一个流行的思潮。实际上，开放银行正在日益成为一个实践模型，为下一代银行业务转型和业务创新指明了方向。当前的金融创新已经不同于以往将新技术叠加于传统金融服务的模式，而是在新技术支撑之下的深层次业务转型和变革。
未来，银行将无处不在，金融服务将无缝地融入到人们的生活中的方方面面。
但开放金融对于传统金融企业是机遇，同时也是挑战。
金融企业应如何实现开放？如何在开放金融的框架下构建立新的业务体系，成功地吸引客户并实现利润？答案是---利用好数据。实际上金融企业一直是数据的重要生产者、拥有者和使用者，这是其业务特性所决定的。其中银行是运用数据最深化的，数据分析和决策模式对银行具有很强针对性。在新一轮的业务转型和变革过程中，数据是金融业务创新和转型的活力和源泉。金融企业应充分发掘数据的价值，并建立相应的业务体系，实现数据的变现。
可以说，未来金融企业对数据的运用能力将成为其数字化转型成败的关键因素。
事实上，数据分析和人工智能技术在银行的前、中、后台业务中一直都有着广泛的应用场景。例如在前台业务中，通过对客户数据的分析并整合人工智能交互技术，可以有效地提高客户服务水平，提升客户体验；在中台业务中，可以有效地利用数据分析和人工智能技术进行欺诈侦测和风险防范；在后台业务中，通过对数据的综合分析和展现，可以显著地提升金融企业的管理和决策水平。
现在，数据更可以协助银行创新其业务模式，构建开放金融服务。例如通过对外部和内部的客户数据的综合利用，可以实现更准确的客户信用评估，用于快速小额贷款，在提高营收、降低风险的同时，还可以提升客户体验并降低运营成本。
下图给出了金融大数据的应用场景。
图一、金融大数据应用场景
金融企业的数据的运用，主要分为以下几个阶段：
图二、金融大数据应用的几个阶段：从大数据到人工智能
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是以大量数据来驱动的，是在大数据技术基础上发展起来的深层次应用技术。人工智能技术在金融行业的应用是当前的一个热点，在不久的将来人工智能技术在金融企业将广泛用于客户服务、风险管理、产品创新等各个业务领域。
图三、人工智能在银行的应用
长期以来，华为公司一直致力于大数据平台、分布式数据库以及人工智能领域的研究，在全球设有8个研究所，保持着数千人的规模投入，在大数据平台、分布式数据库、人工智能领域拥有众多的顶级专家的数百项专利技术。
在大数据和人工智能领域，华为公司可以为金融客户提供端到端的解决方案，包括大数据的基础设施平台（网络、服务器、云平台）、数据处理平台，并行计算平台和实施分析平台、管理平台和应用开发平台等；并坚持“平台+生态”战略，联合生态合作伙伴开发面向金融行业客户的大数据和人工智能应用。
目前，华为的大数据和人工智能平台已经在国内外数十家银行得以具体的应用，其应用领域涵盖了从传统数据仓库的替代到大数据实时分析应用、再到人工智能应用的全部领域。通过运用华为的大数据平台，并结合华为的生态合作伙伴在客户洞察、主动营销、风险管理、创新服务等方面的解决方案，这些客户的数据价值得以充分的发掘和运用，持续创造了业务价值并保持了竞争优势。
图四、华为Fusion Insight大数据及人工智能平台
华为大数据及人工智能平台的特点：
