智存助力金融数据价值最大化.pptx

本文将深入探讨如何通过“智存”技术助力金融数据价值最大化，结合提供的内容，我们将分析金融行业在数据存储、云计算、大数据和金融科技战略等方面的关键知识点。 金融行业正面临零售金融3.0模式的转变，这意味着用户服务必须全面数字化和智能化。在这个过程中，基础架构的重构至关重要。云计算作为IT基础设施的核心，正在改变传统的IT架构，提供更高的灵活性和可扩展性。通过云化重构，金融机构可以快速响应市场变化，提升业务敏捷性，为用户提供最佳体验。 大数据在重构用户经营方面发挥着重要作用。通过收集、分析大量用户数据，金融机构能够更深入地理解客户需求，提供个性化服务，实现数据价值的最大化。例如，招商银行（CMB）利用大数据技术进行智能风险控制，其分布式架构支持0.4秒的人工智能分析，显著提高了风险评估效率。 金融科技银行战略是金融行业的另一个重要方向。这涉及到以科技驱动业务流程，实现业务敏捷性。通过将业务基础设施转向应用程序运营模式，银行可以更好地利用数据资源，提升服务质量。例如，招行的存储基础架构经历了从传统集中式到分布式云化的转变，以满足关键业务数据存储的高要求，如支撑OLAP（在线分析处理）、OLTP（在线事务处理）和大数据及AI应用。 在存储资源服务化方面，招行实现了99.999%的服务水平，确保了高效、可靠的数据服务。通过消除IT孤岛，建立共享的云化架构，资源获取速度得以显著提升，从过去的几个月缩短到几小时，同时延迟小于10毫秒，这对于承载数据价值最大化至关重要。 招行在探索存储基础设施的过程中，采用了多厂商、多硬件类型的解决方案，并逐步转向分布式存储，实现了200个节点、5PB的存储容量，降低了TCO（总拥有成本）40%，同时提升了资源发放效率10倍。此外，通过分布式计算，招行能够整合渠道接入，优化决策管理和智能风险控制，进一步推动金融数据的价值释放。 未来，招行在数据处理技术上将继续思考如何优化数据存储、挖掘和管理。数据储存不仅包括数据的保存，还涉及数据的挖掘和管理，以便更好地服务于决策制定和风险控制等业务需求。通过持续创新和对新技术的应用，金融机构将能够不断挖掘数据的潜力，实现金融数据价值的最大化。