데이터 중앙 집중화는 하나의 프로세스입니다. 이전에는 증권회사를 포함한 전체 은행체계가 지점이었다. 이들 금융기관들은 데이터 센터 집중이라는 개념이 없기 때문에 먼저 데이터를 집중한다.
데이터 웨어하우스
데이터 웨어하우스는 대용량 데이터 세트를 기반으로 데이터 품질을 향상시키고 향상시킵니다.
보고서 양식
위의 두 단계를 기초로 두 가지 보고서를 작성하는데, 하나는 감독 보고서이고 다른 하나는 내부 관리 보고서이다.
의사 결정 지원
의사 결정 지원은 보고서 기반 시스템입니다. 그러나, 최종 의사 결정 지원 시스템이 수행하는 역할은 전 세계가 아니다. 예를 들어, 위험 데이터 웨어하우스는 위험 부서를 대상으로 하고, 고객 데이터 웨어하우스는 업무 부서를 대상으로 하기 때문에 금융 정보화 과정에서 이 네 가지 측면은 여전히 분리되어 있습니다.
데이터 통합
어떤 분석이든 데이터 품질이 가장 중요하다. 데이터 품질이 좋지 않으면 많은 일을 할 수 없다.
공공 데이터는 이제 비즈니스 데이터, 신용 데이터와 같은 점점 더 개방되고 있습니다. 그래서 저는 대량의 공개 데이터 사용이 실제로 데이터 분석에 매우 좋은 기초를 제공한다고 생각합니다.
스마트 금융의 시도
왜 이 단어를 시도해야 합니까? 왜냐하면 저는 여전히 보수적인 관점을 가지고 있기 때문입니다. 스마트 금융의 경우, 현재의 데이터 마이닝 기술과 인공지능 기술은 아직 부족하지만, 나는 기술의 끊임없는 발전이 반드시 이 문제를 해결할 것이라고 믿는다. 나는 항상 미래의 물리적 클라우드의 개념이 영원히 존재하지 않을 것이라고 믿었다. 10 년 20 년 동안, 모든 것이 뜬구름이었는데, 이것은 추세이니, 너는 바꿀 수 없다. 나는 스마트 금융이나 빅 데이터가 추세라고 생각한다. 바꿀 수 없고 토론할 여지도 없다.