报告：我国大数据发展东西差异大金融企业仍面临数据治理难点

　　12月19日，2020中关村金融科技论坛暨第七届普惠金融论坛在北京召开。会上，中关村互联网金融研究院正式发布《中国金融科技与数字普惠金融发展报告(2019)》(以下简称《报告》)，重点介绍了国际国内金融科技发展情况和特点，对重点国家、地区和城市进行了全景分析，并深入阐述了以人工智能、区块链、云计算、大数据、互联和安全技术为主的“ABCD+”金融科技底层技术的发展概况、产业链运转情况和发展地图。
　　以技术创新金融服务，加速金融与科技深度融合已成为业内共识。其中，对于大数据技术，《报告》介绍，2018-2019年，我国数据生产量大幅提升，在2018年我国数据量已达到7.6ZB(同期美国数据量6.9ZB)，预计2025年将达48.6ZB；同时，产业规模稳步提升，2018年我国大数据产业规模超过6000亿元，预计到2019年，我国大数据产业规模将达到7150亿元。
　　不过，在数据量和产业规模双升的同时，我国大数据技术自研能力仍需进一步增强。《报告》指出，2018年，我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二，但自研比例不超过10%。
　　同时，目前我国在跨系统数据分析方面还在起步，缺少跨系统的数据分析；且非结构化数据治理仍然是金融企业的难点。《报告》介绍，当前我国超过半数的金融企业已经完成初步的数据架构，将近一半的金融企业建设了独立的数据分析平台，在地域表现上，我国大数据产业发展东西差异明显，出现“多点开花、协同共进”的格局。
　　正如《报告》所指出，随着金融科技底层技术的适用范围不断扩大，创新能力进一步增强，各类企业也更加注重技术的落地实施和实践应用。
　　对此，天云融创数据科技(北京)有限公司(以下简称“天云数据”)CEO雷涛指出，当前的数字经济时代，数据已不再是业务系统的副产品，而成为企业的核心资产，成为企业业务发展的驱动力。在数据大量爆发式增长的产业端，重在以数据驱动为中心的数据中台，可以对产业端数字化转型进行强赋能，帮助企业重构商业流程。

　　12月19日，2020中关村金融科技论坛暨第七届普惠金融论坛在北京召开。会上，中关村互联网金融研究院正式发布《中国金融科技与数字普惠金融发展报告(2019)》(以下简称《报告》)，重点介绍了国际国内金融科技发展情况和特点，对重点国家、地区和城市进行了全景分析，并深入阐述了以人工智能、区块链、云计算、大数据、互联和安全技术为主的“ABCD+”金融科技底层技术的发展概况、产业链运转情况和发展地图。
　　以技术创新金融服务，加速金融与科技深度融合已成为业内共识。其中，对于大数据技术，《报告》介绍，2018-2019年，我国数据生产量大幅提升，在2018年我国数据量已达到7.6ZB(同期美国数据量6.9ZB)，预计2025年将达48.6ZB；同时，产业规模稳步提升，2018年我国大数据产业规模超过6000亿元，预计到2019年，我国大数据产业规模将达到7150亿元。
　　不过，在数据量和产业规模双升的同时，我国大数据技术自研能力仍需进一步增强。《报告》指出，2018年，我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二，但自研比例不超过10%。
　　同时，目前我国在跨系统数据分析方面还在起步，缺少跨系统的数据分析；且非结构化数据治理仍然是金融企业的难点。《报告》介绍，当前我国超过半数的金融企业已经完成初步的数据架构，将近一半的金融企业建设了独立的数据分析平台，在地域表现上，我国大数据产业发展东西差异明显，出现“多点开花、协同共进”的格局。
　　正如《报告》所指出，随着金融科技底层技术的适用范围不断扩大，创新能力进一步增强，各类企业也更加注重技术的落地实施和实践应用。
　　对此，天云融创数据科技(北京)有限公司(以下简称“天云数据”)CEO雷涛指出，当前的数字经济时代，数据已不再是业务系统的副产品，而成为企业的核心资产，成为企业业务发展的驱动力。在数据大量爆发式增长的产业端，重在以数据驱动为中心的数据中台，可以对产业端数字化转型进行强赋能，帮助企业重构商业流程。
　　当前，数据驱动的人工智能领域正迎来重要发展机遇。雷涛认为，在数字经济转型时代，数据驱动业务发展已经是毋庸置疑的大趋势，并正在经历从BI到AI的演变。
　　“第一阶段和第二阶段都属于BI阶段，都是面向商业流程的设计者，基于数据的洞察能力，去做出策略，是面向决策的分析。而AI更多的是面向Action ，面向自动化执行的系统，面向服务设备得到最终的结果。第三阶段是预测功能，第四阶段是规划功能。这是AI与BI两者最本质的差异。走到三四阶段的企业，实现了一个数据驱动的闭环体系，不再需要人基于数据的判断形成静态策略。”雷涛称，天云数据自成立以来便深耕金融科技，2018年起便致力打造AI泛场景生态圈，人工智能AI PaaS平台作为“泛行业底座”平台，与HTAP数据库、数据治理产品ADG构成数据中台三部曲，在金融、能源、物流、医药、军工等领域协同整合各行业资源，布局AI+场景融合，均有成功案例落地。