趋势分析
云数智融合，助力金融科技创新
金融业是数据密集型行业， 数据的经济属性和价值属性不断受到关注和重视。数据湖是金融数据产生价值的承载平台，在金融的营销获客、信贷管理、风险控制、经营分析、产品创新、流程优化、监管审计等领域发挥着巨大的作用。
随着大数据结合云计算、人工智能等技术在金融业的应用水平日益提升，金融数据湖正在向云数智融合发展，驱动金融业服务理念和经营模式不断发生变化，加快金融业态和产品创新步伐
业务挑战
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营销获客转化低
面向各类场景金融业务和海量的长尾客户，金融机构普遍缺少实时、精准的手段去完成获客、营销、留客等工作，营销获客的转化低，难以支撑业务快速增长。
面向各类场景金融业务和海量的长尾客户，金融机构普遍缺少实时、精准的手段去完成获客、营销、留客等工作，营销获客的转化低，难以支撑业务快速增长。
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数据管理难度大
数据分散在总行和分行多部门，各自建设孤立的物理集群，经营和运营数据跨部门间无法互联互通；数据质量差，缺乏统一指标和标签体系和全行数据共享机制。
数据分散在总行和分行多部门，各自建设孤立的物理集群，经营和运营数据跨部门间无法互联互通；数据质量差，缺乏统一指标和标签体系和全行数据共享机制。
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数据消费手段少
大量来自业务人员的数据需求无法及时满足，缺少自助化的数据服务手段，业务人员难以获取和理解数据，95%以上的分行客户经理通过工单式数据开发获取业务数据。
大量来自业务人员的数据需求无法及时满足，缺少自助化的数据服务手段，业务人员难以获取和理解数据，95%以上的分行客户经理通过工单式数据开发获取业务数据。
业务场景
-统一管理发布
-支持数据范围广
- 统一数据资源中心
-高效供数效率
方案架构
架构描述
基于云、大数据、AI领先技术，通过数据使能、AI使能汇聚多源多样数据，持续开发、集成与优化算法、数据模型和应用，为金融客户提供一站式融合数据湖解决方案，助力金融行业架构智能升级。
架构优势
云服务与产品推荐
客户案例
面临挑战
- 数据孤岛
- 数据消费难
解决方案
客户价值
- 及时供数，使能业务创新
- 自助开发，能力下沉基层
- 服务生态，数据价值变现
