行业痛点
数据整合难，系统分散 + 标准不一
金融行业数据分散于各业务系统，缺乏统一数据标准，导致数据难以高效整合，无法充分发挥数据的协同利用价值。
数据质量差，影响决策准确性
数据质量存在参差不齐的情况，部分数据存在错误、缺失等问题，直接影响后续数据分析结果的可靠性，进而干扰业务决策的准确性。
性能不满足，数据激增 + 架构滞后
随着业务规模扩大，数据量呈爆发式增长，传统技术架构在数据处理速度、存储能力等方面表现不足，难以满足当前业务对性能的需求。
合规压力大，监管趋严 + 安全要求高
金融行业监管政策日益严格，对数据安全防护、合规管理提出更高标准，企业需投入更多资源以满足数据安全与合规性要求。
方案架构
客户收益
数据质量与整合
精准治理，释放数据协同价值。借助Data&AI一体化平台，开展金融多业务系统数据治理，统一格式与指标体系，经AI算法清洗整合，解决数据分散、质量差问题，让数据高效协同，为业务分析与决策筑牢数据根基。
性能与架构升级
实时处理，适配业务爆发增长。构建数&湖融合架构，利用AI技术实现数据实时处理分析，应对业务规模扩大、数据量激增挑战，突破传统架构性能瓶颈，保障金融业务爆发式增长下的数据处理需求。
业务价值挖掘
智能驱动，风控营销精准提效。通过机器学习模型挖掘风险与营销数据，智能识别风险点、精准圈定客群，打通数据 - 模型 - 应用链路，驱动智能风控降风险、精准营销提业绩，挖掘业务新增量。
合规与安全保障
AI监测，筑牢合规安全屏障。搭建数据安全合规AI监测体系，实时预警违规操作，助力金融企业应对监管趋严态势，在满足数据安全与合规要求的同时，降低合规成本，保障业务稳定运行。
海量数据支撑
海量计算，高效交换。基于分布式系统构建的大数据平台，可支撑PB级别及以上数据量的计算与交换，为多业务场景提供稳定可靠的数据底层支撑。
实时数据应用
流式处理，实时洞察。依托流式同步与实时计算平台，对实时交易行为等数据进行即时分析与应用，支持基金等金融业务的高时效性场景需求。
客户案例
携手科杰科技，构建AI-Native时代 Data&AI 一体化平台