得助智能：人工智能如何帮助金融机构进行数据管理

加大拓展“智能+”、深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等要求使得人工智能再次成为焦点。 近几年来，随着政府对人工智能的重视和投入增加，我国人工智能技术有了质的飞跃，取得了不少成绩，现已进入了高速发展期。据相关报告显示，我国在人工智能上的投资总量已占到了全球总量的60%，人工智能技术人才拥有量排名全球第二，人工智能专利总数已超过美国和日本，跃居全球第一位。

金融业作为典型的服务行业，具有数据和信息非常密集、数据量庞大、数据格式规范等特征。金融行业与其他行业密不可分，所以在整个交易市场过程中，金融业的交易很频繁，且交易密度很高，汇集了难以计数的数据。 这些数据包括各类投资信息、交易记录、风险控制等，大都以非结构的方式分散在网络之中，单纯依靠人力已然无法充分利用这些数据，也无法更好地服务于金融活动。另外，也存在着海量的重复且无用的数据，占用了不小的数据存储空间，给数据处理造成了诸多麻烦。 随着人工智能的发展，科学技术迎来了突破性进步，大数据技术与人工智能相结合，很大程度地提升了金融行业数据处理能力。通过人工智能和大数据技术，能够读取和分析存储在网络空间中的海量数据，并进行深度的智能学习、模拟、应用，使数据转变为具有结构化的信息，真正实现对数据的有效管理和使用。 目前，银行数据管理正从传统的在线数据库和数据仓库向以Hadoop为主流框架、通过智能接口与大量非结构化数据兼容的大规模数据存储和高速并行云计算平台过渡，这正是人工智能助力银行业数据处理的表现，也是银行业在人工智能时代抢抓机遇实现转型的过程。