决策与运营
业务创新驱动,数据价值重塑
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云、数、智、算全面融合,化繁为简,高效治数用数
数据作为金融机构数字化基石和关键生产要素,更是金融机构数字化转型的核心引擎。利用大数据、人工智能等新兴技术对金融机构决策与运营进行智能化升级,同时从数据中进行信息萃取、知识转换、决策到行动的速度,是金融机构业务场景和服务模式持续创新的关键。目前,数据挖掘和决策运营智能化存在如下三方面的挑战:
数据共享与消费不充分
业务场景多样化,未来数据驱动业务占比80%,但数据存在孤岛、烟囱式数据架构数据时效性保障差
实时数据如何支撑ms级事中决策海量数据接入与处理难
数据指数增长,两年翻倍数据智能全景图
深耕数据,助力金融决策与运营智能化,华为金融数据智能解决方案3.0,通过构建云、数、智、算全面融合架构,从数据消费、数据治理、数据架构、数据安全、数据人才五个维度推进金融机构数智能力升级,赋能场景,全面提升金融数据服务体系,加速数据要素价值释放。
云-数-智-算全面融合架构,让数据湖、数据仓库、AI平台之间数据可信流通,在数据加工、汇总、分析时无需数据大搬家,大幅提升处理效率,同时结合智能湖仓一体,鲲鹏的多核和CPU的指令深度优化,使得数据作业的性能大幅提升。
即数据与AI融合产线,包括数据产线和智能产线,数据产线集成全链路数据治理工具,实现数据一站式分析与处理,提升内部数据治理效率。智能产线,支持模型的一站式开发和发布,同时预置金融行业大模型,基于AI原子化编排能力,建模开发周期大幅缩短,从原来的月减少至周。
数字化营销,实现从传统的静态规则到事件和模型双轮驱动,通过实时供数和智能模型,形成统一的客户画像,大幅提升营销转化率。
数字化风控,通过内外部数据实时传送、图数据库的6跳关联秒级查询,快速生成统一风险视图,确保风险管控的全面性、及时性和准确性。
数字化运营,从语音辅助、营销辅助和员工辅助三个方向切入,借助金融行业大模型,推出智能数字员工应用,如智能审核等,大幅提升运营效率。