金融科技如何促进企业数字化转型？

这个问题有很多方面的考虑，首先数字化可以满足金融业务的多元化和个性化需求，具有更高的灵活性、实时性、安全性和可持续性。例如，数字化技术可以实现更全面、深入、实时的数据分析和风险管理，为金融机构提供更有力的业务决策和风险防范支持。此外，数字化可以支持金融创新和业务模式转型，带来更多的机遇和价值。

01数字化可以提升金融服务的质量和效率

传统的金融服务通常需要客户到银行柜台办理业务，或者通过电话进行沟通，不仅时间成本高，也存在人为因素带来的服务质量问题。

数字化转型后，金融机构可以通过智能客服系统、移动端APP等方式提供更加智能、便捷、个性化的服务。客户不再需要亲自前往银行，只需要通过移动端或者网站进行交易、查询等 *** 作即可，大大缩短了办理时间，提高了服务效率。另外，数字化服务还能根据客户的需求和偏好进行精准推荐，提升了服务的个性化和用户体验。

02数字化能够实现金融风控和数据安全

数字化转型也能够为金融机构带来更加先进的风险控制和数据安全技术。通过数字化技术，金融机构可以更加准确地评估客户风险，预防欺诈和违规行为。同时，数字化技术也可以通过数据分析和人工智能等手段提高金融机构的反欺诈能力，减少欺诈行为对金融行业的影响。另外，数字化转型还可以帮助金融机构实现更加安全的数据存储和交换，保护客户的隐私和信息安全。

总的来说，数字化转型为金融行业带来了诸多商业价值和利好，能够提高金融服务的质量和效率，优化客户体验，同时也能够提升金融机构的风险控制和数据安全能力。因此，金融行业的数字化转型已经成为不可逆转的趋势，而传统的自动化已经无法满足金融行业日益增长的需求。

当下很多金融机构都还处于自动化技术状态，受市场环境和同行的影响，很多公司也在加快步入数字化，具体应该从哪些方面实施呢？

03金融企业要实现从自动化到数字化转型，需要以下几个步骤：

确定数字化战略：金融企业应该首先制定数字化战略，明确数字化的目标和方向。这需要考虑到客户需求、市场趋势、技术发展等多个因素，以确定企业的数字化重点和投资计划。

整合数据资产：数据是数字化的核心资产，金融企业应该整合和管理数据资产，确保数据质量和数据安全，从而为数字化提供坚实的基础。同时，金融企业也需要考虑如何获得更多的数据来源，例如从社交媒体、物联网、移动设备等渠道收集数据。

应用新技术：金融企业需要应用新技术，例如区块链、人工智能、云计算和大数据等，来提高效率、降低成本和提高客户体验。这需要企业在技术研发、技术应用、人才培养等方面加强投入和支持。

优化流程和组织架构：数字化转型需要重新设计流程和组织架构，以适应新的数字化环境。金融企业应该优化流程和组织架构，以提高效率和响应速度，例如采用敏捷开发、迭代开发等方法。

金融企业要实现数字化转型，每个方面都很重要，都需要金融企业加强投入和努力。但如果要从中选出最重要的一个方面，我认为是应用新技术。

应用新技术是实现数字化转型的关键，可以帮助金融企业提高效率、降低成本和提高客户体验。

智能客服系统是一种利用人工智能客服来解决方案的，它能够通过语音识别、自然语言处理、机器学习等技术与客户进行自然交互，提供更加智能、高效的客户服务。

在金融行业中，AI智能客服系统被广泛应用于银行、证券、保险等领域。它可以为客户提供各种金融服务，如催收、账户查询、贷款申请、投资咨询、理赔服务等等。通过智能客服系统，客户可以通过语音或文字与金融机构进行交互，获得及时、准确的服务，避免了繁琐的人工服务流程和等待时间。

注意：市面上我们所见的AI智能客服系统种类繁多，企业在选择时应当根据自身涵盖的业务范围、需求、规模体量情况来看。

举例：金融贷款公司常用的AI智能系统，可以设置话术然后模拟人声，对客户进行咨询。具备智能应答功能，能够回答客户提出的问题。出现被停顿、打断等情况时能够正常回复客户。AI智能机器人系统可以控制拨打时段、频次，避免被封号的情况发生。

将客户意向度进行分类，并将通话记录生文字，为金融机构提供更加全面、精准的客户画像和洞察，帮助机构更好地了解客户需求，提高客户满意度和留存率，批量化导入拨打名单，减少了员工录入客户信息繁琐工作，提高办公效率。

智能客服系统可以帮助金融机构提高客户服务质量、降低服务成本、提升客户体验和增强客户黏性，因此在金融行业中被广泛应用。

如果金融企业不能及时采用新技术并将其应用到业务中，将会错失发展机会，并面临来自竞争对手的威胁。因此，金融企业需要积极投入研发和应用新技术，以保持竞争优势和提高市场份额。

1了解和定位客户

这是大数bai据目前最广du为人知的应用领域。很多企业热衷于社交zhi媒体数据dao、浏览器日志、文本挖掘等各类数据集，通过大数据技术创建预测模型，从而更全面地了解客户以及他们的行为、喜好。

利用大数据，美国零售商Target公司甚至能推测出客户何时会有Baby;电信公司可以更好地预测客户流失;沃尔玛可以更准确的预测产品销售情况;汽车保险公司能更真实的了解客户实际驾驶情况。

滑雪场利用大数据来追踪和锁定客户。如果你是一名狂热的滑雪者，想象一下，你会收到最喜欢的度假胜地的邀请;或者收到定制化服务的短信提醒;或者告知你最合适的滑行线路。。。。。。同时提供互动平台(网站、手机APP)记录每天的数据——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒体上分享这些信息，与家人和朋友相互评比和竞争。

除此之外，政府竞选活动也引入了大数据分析技术。一些人认为，奥巴马在2012年总统大选中获胜，归功于他们团队的大数据分析能力更加出众。

2

改善医疗保健和公共卫生

大数据分析的能力可以在几分钟内解码整个DNA序列，有助于我们找到新的治疗方法，更好地理解和预测疾病模式。试想一下，当来自所有智能手表等可穿戴设备的数据，都可以应用于数百万人及其各种疾病时，未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人!

苹果公司的一款健康APP ResearchKit有效将手机变成医学研究设备。通过收集用户的相关数据，可以追踪你一天走了多少步，或者提示你化疗后感觉如何，帕金森病进展如何等问题。研究人员希望这一过程变得更容易、更自动化，吸引更多的参与者，并提高数据的准确度。

大数据技术也开始用于监测早产儿和患病婴儿的身体状况。通过记录和分析每个婴儿的每一次心跳和呼吸模式，提前24小时预测出身体感染的症状，从而及早干预，拯救那些脆弱的随时可能生命危险的婴儿。

更重要的是，大数据分析有助于我们监测和预测流行性或传染性疾病的暴发时期，可以将医疗记录的数据与有些社交媒体的数据结合起来分析。比如，谷歌基于搜索流量预测流感爆发，尽管该预测模型在2014年并未奏效——因为你搜索“流感症状”并不意味着真正生病了，但是这种大数据分析的影响力越来越为人所知。

3提供个性化服务

大数据不仅适用于公司和政府，也适用于我们每个人，比如从智能手表或智能手环等可穿戴设备采集的数据中获益。Jawbone的智能手环可以分析人们的卡路里消耗、活动量和睡眠质量等。Jawbone公司已经能够收集长达60年的睡眠数据，从中分析出一些独到的见解反馈给每个用户。从中受益的还有网络平台“寻找真爱”，大多数婚恋网站都使用大数据分析工具和算法为用户匹配最合适的对象。

4

了解和优化业务流程

大数据也越来越多地应用于优化业务流程，比如供应链或配送路径优化。通过定位和识别系统来跟踪货物或运输车辆，并根据实时交通路况数据优化运输路线。

人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。

如果在手机、钥匙、眼镜等随身物品上粘贴RFID标签，万一不小心丢失就能迅速定位它们。假想一下未来可能创造出贴在任何东西上的智能标签。它们能告诉你的不仅是物体在哪里，还可以反馈温度，湿度，运动状态等等。这将打开一个全新的大数据时代，“大数据”领域寻求共性的信息和模式，那么孕育其中的“小数据”着重关注单个产品。

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改善城市和国家建设

大数据被用于改善我们城市和国家的方方面面。目前很多大城市致力于构建智慧交通。车辆、行人、道路基础设施、公共服务场所都被整合在智慧交通网络中，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务。

加州长滩市正在使用智能水表实时检测非法用水，帮助一些房主减少80%的用水量。洛杉矶利用磁性道路传感器和交通摄像头的数据来控制交通灯信号，从而优化城市的交通流量。据统计目前已经控制了全市4500个交通灯，将交通拥堵状况减少了约16%。

6提升科学研究

大数据带来的无限可能性正在改变科学研究。欧洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150个数据中心，有65,000个处理器，能同时分析30pb的数据量，这样的计算能力影响着很多领域的科学研究。比如政府需要的人口普查数据、自然灾害数据等，变的更容易获取和分析，从而为我们的健康和社会发展创造更多的价值。

7提升机械设备性能

大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。“智能电网”还能够预测使用情况，以便电力公司为未来的基础设施需求进行规划，并防止出现电力耗尽的情况。在爱尔兰，杂货连锁店Tescos的仓库员工佩戴专用臂带，追踪货架上的商品分配，甚至预测一项任务的完成时间。

8强化安全和执法能力

大数据在改善安全和执法方面得到了广泛应用。美国国家安全局(NSA)利用大数据技术，检测和防止网络攻击(挫败恐怖分子的阴谋)。警察运用大数据来抓捕罪犯，预测犯罪活动。xyk公司使用大数据来检测欺诈交易等等。

2014年2月，芝加哥警察局对大数据生成的“名单”——有可能犯罪的人员，进行通告和探访，目的是提前预防犯罪。

9

提高体育运动技能

如今大多数顶尖的体育赛事都采用了大数据分析技术。用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，通过视频分析跟踪足球落点或者棒球比赛中每个球员的表现。许多优秀的运动队也在训练之外跟踪运动员的营养和睡眠情况。NFL开发了专门的应用平台，帮助所有球队根据球场上的草地状况、天气状况、以及学习期间球员的个人表现做出最佳决策，以减少球员不必要的受伤。

还有一件非常酷的事情是智能瑜伽垫：嵌入在瑜伽垫中的传感器能对你的姿势进行反馈，为你的练习打分，甚至指导你在家如何练习。

10金融交易

大数据在金融交易领域应用也比较广泛。大多数股票交易都是通过一定的算法模型进行决策的，如今这些算法的输入会考虑来自社交媒体、新闻网络的数据，以便更全面的做出买卖决策。同时根据客户的需求和愿望，这些算法模型也会随着市场的变化而变化。

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金融科技是（金融）+（科技），指通过利用各类科技手段创新传统金融行业所提供的产品和服务，提升效率并有效降低运营成本。

二，近年来，金融科技业务不断飞速发展。不论是三方支付快速占领市场，还是银行科技金融产品不断投入到市场当中。我们可以看到不仅是国家持续的支持，同时一系列新技术都在金融科技领域得到了广泛的应用。诸如《金融科技（FinTech）发展规划 （2019-2021）》发布、金融科技10省市试点正式启动、金融标准体系及实施取得显著成效、数字货币体系渐成气候、以监管沙盒为代表的金融监管科技落地生根、金融信息和数据安全保护更进一步、网贷行业合规转型规范加强、商业银行金融科技子公司全面开花、生物识别和区块链等创新技术广泛应用等等。我们可以看到无论是政策面还是企业面，都在金融科技的落地上持续地推进了行业发展。

二，政策推动金融科技发展早在2017年，深圳就出台了促进金融科技发展的相关意见。2018年，各地又陆续出台了金融科技发展相关的规划和实施意见。各地政策对金融科技涉及的相关底层技术均有所提及，主要包括：人工智能、大数据、移动互联、物联网、云计算、区块链、安全技术。从各地政策可以看出，金融科技已经成为驱动金融创新的支点。

三，同时，我们也可以看到传统机构和互联网企业也纷纷布局金融科技，助力金融科技服务产业升级。金融科技助力产业升级其中蚂蚁金服在产业端进行了许多尝试，包括从生产端到流通端，乃至下游消费端的产业链金融服务，使产业链上下游的企业获得普惠金融服务。京东金融则嫁接起银行和供应链核心企业的桥梁，通过科技金融让银行的资金更安全地支撑于企业。腾讯将金融科技作为主打金融业务的品牌，并通过组织架构的调整，更多地参与到B端产业中去。