金融

从AI应用的投资力度来看,银行第一,证券和保险分列第二和第三位。银行、保险行业的AI应用聚焦在精准营销、精细化运营、风控、反欺诈等场景。证券行业除了客户的细分管理之外,还有股价预测、投资景气指数预测信息。

金融行业的AI应用有很多障碍要克服,比如银行内各业务的数据孤岛效应严重、以及外部非结构化数据的整合不力等。金融行业需要高性能的数据仓库和AI支持,OushuDB和LittleBoy可支持结构化数据的处理和非结构化数据的整合能力,可有效满足风控、反欺诈等应用场景。

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数据类型

  • 结构化数据:金融企业的交易数据、内部运营数据。
  • 半结构化数据:来源于外部单位所提供的不同类型数据库或Excel等的数据。
  • 非结构化数据:新闻,视频,图片以及社交网络等数据。

应用场景

  • 精准营销,依据客户画像、分群特征进行推荐。
  • 风险管控,信用评级或融资支持,反欺诈。
  • 决策支持,贷款管理与评估,产业信贷风险控制。
  • 效率提升,利用AI技术加快内部数据处理速度。
  • 金融产品设计,利用客户行为数据设计满足客户需求的金融产品。