금융기관에는 어떤 정보화와 빅데이터 요구가 있나요?

데이터 집중

데이터 집중은 과정이다. 이전에는 증권사를 비롯한 은행 시스템 전체가 지점에 있었다. 이들 금융기관은 중앙집중형 데이터센터라는 개념이 없기 때문에 먼저 데이터를 중앙집중화한다.

데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 데이터의 대규모 집중을 기반으로 하며, 이는 데이터의 품질을 향상시키고 향상시킵니다.

보고서

위의 두 단계를 바탕으로 두 가지 보고서가 작성되었습니다. 하나는 감독 보고서이고 다른 하나는 내부 관리 보고서입니다.

의사결정지원

의사결정지원은 보고서를 기반으로 한 시스템입니다. 그러나 최종 의사결정 지원 시스템이 수행하는 역할은 글로벌하지 않습니다. 예를 들어 리스크 데이터 웨어하우스는 리스크 부서용이고 고객 데이터 웨어하우스는 비즈니스 부서용이므로 금융 정보화 과정에서 위의 네 가지 측면은 여전히 ​​부분적으로 분리되어 있습니다.

데이터 통합

어떤 분석을 하든 데이터 품질이 가장 중요합니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 많은 일을 할 수 없습니다.

산업 및 상업 데이터, 신용 데이터 등 공공 데이터가 점점 더 공개되고 있습니다. 그래서 저는 공공데이터를 많이 활용하는 것이 데이터 분석을 위한 아주 좋은 기반을 제공한다고 생각합니다.

스마트 금융의 시도

아직도 상대적으로 보수적인 시각을 가지고 있는데 왜 시도라는 말을 쓰는 걸까요? 스마트 금융에 관해서는 현재의 데이터 마이닝 기술과 인공지능 기술만으로는 아직 부족하지만, 지속적인 기술 발전을 통해 이 문제는 반드시 해결될 것이라고 믿습니다. 나는 미래에는 클라우드에 대한 물리적 개념이 결코 존재하지 않을 것이라고 항상 굳게 믿어 왔습니다. 10~20년 후에는 모든 것이 클라우드로 변할 것이며 이를 바꾸기 위해 할 수 있는 일은 아무것도 없습니다. 스마트 금융이나 빅데이터는 대세, 변할 여지도 없고 논의의 여지도 없는 추세라고 생각합니다.