在数据驱动的世界里，金融服务组织正在竞相利用人工智能的变革力量。然而，这一旅程并充满挑战。我们知道AI存在数据问题。如果没有在正确的地方提供正确的数据，即使是最前沿的人工智能策略也会失败。
金融服务行业的IT领导者明白，实现人工智能的价值需要强有力的基础战略。这包括对数据处理、基础设施、存储和高级分析工具的投资。
为了了解金融服务如何应对这些复杂性，Digital Realty对该行业的362名IT决策者进行了调查。调查结果显示，尽管IT领导者在投资和领导力支持方面仍面临挑战，但他们正走在建设可持续、以数据为中心的未来的正确道路上。
超过三分之二（70%）的受访者表示，他们的金融服务组织正在执行正式的人工智能战略。其目的是利用人工智能推动创新，同时增加收入并实现增长。
德勤于2024年4月发布的《企业生成人工智能状况》显示，48%的公司正在利用人工智能发现新的见解，55%的公司正在通过人工智能降低成本，63%的公司表示GenAI正在鼓励创新和增长。
这与金融服务行业的趋势相一致，企业正在积极执行正式的人工智能战略，以提高运营效率并引入人工智能驱动的产品。
Digital Realty平台解决方案副总裁Dan Eline在报告中表示：“如果你在需要的地方没有正确的数据，那么你的人工智能战略在开始之前就已经失败了。”“数据必须放在正确的地方，人工智能可以获取它，并在一个永远延续的循环中创建更多的数据。”
Digital Realty分享说，根据IDC的数据，到2026年，非结构化数据预计将以每年21.2%的速度增长，金融服务必须适应这一增长。然而，超过一半的受访者（56%）认为，升级数据基础设施仍然是最大的障碍。不仅更需要全面的数据战略，而且更多的预算拨款和领导承诺对于成功实施投资至关重要。从数据中获取见解的其他主要障碍包括客户不愿共享数据（44%）和数据隐私法规（41%）。
调查还强调了IT基础设施在正确地点的重要性。在正确的位置没有数据可能会导致延迟增加或没有足够的支持来促进AI应用程序。数据本地化正成为IT领导者的一个重点，要求IT地点拥有适当的硬件来支持人工智能等技术。此外，这些地点必须遵守适用于金融部门的区域法律和标准。这有助于确保功能和监管一致性。
Eline强调：“如果你在需要的地方没有正确的数据，那么你的人工智能策略在开始之前就已经崩溃了。”。“数据必须放在正确的地方，人工智能可以摄取它，并在一个永远延续的循环中创建更多的数据。”
金融服务业的领导者热衷于在分布式数据策略中寻找价值。44%的IT领导者认为，通过让数据更靠近最需要它的人，可以更快、更容易地访问。同样比例的人认为这是从他们的数据中获得更丰富见解的一种方式。延迟要求是IT位置策略的核心要素，数据中心服务提供商必须确保他们能够有效地满足这些要求。
金融行业的IT领导者意识到数据本地化的重要性。Digital Realty发现，近三分之二的金融服务公司的IT基础设施分布在多达10个全球地点，并计划在未来两年内增加更多地点。
正如Digital Realty调查所强调的那样，从数据中提取有价值的见解为金融服务组织带来了多重好处。它有助于识别可以创造新收入流、使客户互动更加个性化、改进成本节约预测等的创新。
人工智能是这些努力的核心，调查中71%的IT领导者希望它能改善客户体验。它还可以帮助将人工智能功能构建到产品或服务中（66%），并提高业务运营效率（51%）。
正如报告所述，网络安全是金融服务行业数据驱动洞察的一个重要用例。超过一半的受访者认为，风险缓解和违规管理是利用这些见解预期的关键战略成果。
报告称：“金融服务公司也可以使用人工智能来加强其网络安全工作。”“人工智能可以比人类更快、更有效地监控攻击面上的可疑活动，并将任何活动与庞大的安全事件数据库和日志进行比较。人工智能还可以自动调查和响应钓鱼电子邮件等警报，并通过分析性能帮助安全团队改进。”
