金融重构是什么意思

❶ 金融行业 面临重构,什么模式将被终结

金融业是典型的数据驱动型行业。过去几年，大数据、以云计算、人工智能为首的新兴技术创新渗透至金融业的方方面面，用科技手段解决解放人力资源，并在洞察客户行为、变革营销模式、创新数字风控、实时侦测风险等方面取得了非常显著的成效。
大数据技术在金融行业中有哪些典型应用？X
大数据技术为金融业带来大量数据种类和格式丰富、不同领域的大量数据，而基于大数据的分析能够从中提取有价值的信息，为精确评估、预测以及产品和模式创新、提高经营效率提供了新手段。人工智能能够替代人类重复性工作，提升工作效率与用户体验，并拓展销售与服务能力，广泛运用于客服、智能投顾等方面。
金融大数据在实际应用层面的价值，主要有以下方面：
提升决策效率
在互联网新金融模式的冲击下，整个金融业的运作模式面临重构，行业竞争日益激烈，基于数据的科学决策和产品创新需求日益迫切。Smart Decision华策可以帮助金融机构，以大数据技术为基础，针对不同业务场景提供动态化的决策建议，帮助金融机构更好的识别客户需求，从而更精准地对市场变化做出反应。
增强风控管理能力
大数据技术可以帮助金融机构将与客户有关的数据信息进行全量汇聚分析，识别欺诈信息，强化对于风险的预判和防控能力，带来更加高效可靠的风控管理。Smart Decision华策基于申请用户基本信息、交易历史、移动端行为数据，结合智能决策规则引擎进行实时的交易反欺诈分析，建立信用评分模型，评估客户的还款能力与还款意愿，给出合理的授信额度、拒绝、 通过建议，尽可能消除申请及交易等环节的信息不对称问题，不断提升金融机构反欺诈的识别、评估、监测等能力。
精准营销
大数据客户画像从客户群体精细化到每一位客户，使金融机构可以实时分析每一位客户当前的需求，准确及时地把握客户的行为偏好，营销模式数字化升级。Smart Decision华策以数据为驱动，通过建立精准营销模型，构建以模型为核心的“千人千面”的精准营销模式，帮助金融机构实现根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广。