把握认知时代机遇 IBM助力中国数字金融再造
日前,2017年IBM 金融论坛在厦门召开。期间,IBM发布了针对中国金融业发展的最新洞察,并分享了IBM助力中国金融业实现数字化再造的战略与实践。此外,IBM还从新型的一体化IT架构、监管科技(RegTech)等大热主题进行了深度探讨,并展望了云计算、认知计算、大数据、区块链等创新技术将给金融业带来的巨大变革。
IBM大中华区总经理Jeff Rhoda
IBM大中华区总经理Jeff Rhoda表示:"金融行业正处于前所未有的剧变时期。不仅客户数字化程度越来越高、对消费体验的要求越来越高,同时非金融行业竞争对手也在凭借新业务模式攻城掠地,加上政府不断出台新的合规要求,所有这一切都表明,新技术正在重塑行业格局,企业今天选择的IT架构将决定未来几年、甚至几十年的业务模式。一直以来,金融行业都是IBM的业务核心,IBM有信心助力中国金融行业数字化转型,准确响应快速变化的市场需求,在用户为王的大数据时代携手并进。"
数字金融再造
目前我国金融行所处的环境与过去有着极大的差别,来自内外部的各种力量正在重塑和改变金融服务市场。在这一形势下,银行应当化挑战为机遇,通过数字化转型,紧密结合技术与业务,通过创新构建新的竞争优势。在具体操作中,不同类型的银行可以结合自身情况,从精简化、数字化和认知化三种路径中进行选择,然后通过缜密协调的演进路径实现转型。
以玉山银行为例。在转型的道路上,这家来自台湾的银行选择了认知化,通过采用IBM Watson Conversation技术的AI ChatBot"玉山小i"随身金融顾问,为每一位客户送上有温度的服务。通过与顾客自然对话,小i为用户提供外汇咨询、房贷评估、信用卡推荐等金融咨询服务,并且通过对专业知识与服务的训练和学习,不断提升互动服务的品质,也为玉山银行不断收集着客户与金融相关的各种数据,帮助玉山银行为后期分析并作出相应的营销行为奠定良好基础。
IBM副总裁,全球企业咨询服务部大中华区金融行业总经理赵亮
IBM副总裁,全球企业咨询服务部大中华区金融行业总经理赵亮表示,"认知计算的时代已经到来,服务需要定制化开发,未来需要有顺畅的流程保证业务量的不断增大。银行的数字化转型,在我看来有四个关键字,‘多快好省’。‘多’是指需要从恨多层面重新审视与客户的关系,与客户建立多重渠道的有效互动;‘快’是指在决策层面如审批过程中,银行需要借助先进的认知解决方案,更快更好地规避风险、开展业务;‘好’是指要实现客户的诉求,交付好的产品和服务,在利用机器实现自动化和智能化,从而帮助客户解决问题;‘省’是指通过新兴技术方法和设计理念,例如敏捷、微服务、区块链、机器学习、图计算等来推动金融机构全员数字转型和运营体系取得长足的进步。"
一体式架构创无限未来
银行业需要快速、准确地响应客户的需求,简化业务流程并加强与客户的互动,同时运用数字化技术使运营更加高效。而银行业的IT架构也需要在合理的基础架构上提升整体运维质量,提升海量数据存储、分析能力,将AI注入核心流程以提升客户体验,并使应用开发更加敏捷、高效。
IBM中国首席技术官、IBM杰出工程师、IBM 大中华区客户技术顾问部及客户中心总经理程静
在IBM中国首席技术官、IBM杰出工程师、IBM 大中华区客户技术顾问部及客户中心总经理程静看来,"一些原本非金融行业的竞争者通过独特的表外业务,为客户提供生活场景非常贴心的金融服务。而新型的IT架构也是带来金融架构调整的重要驱动因素。为此,银行业需要从金融相关服务的履行者向金融核心和周边服务的促进者和协调者扩展和转型,银行的业务、应用、数据及基础架构也要不断主动衍变、承前启后,以提供遵循严格监管条件下的业务服务质量。IBM中国通过本地研发、技术、实施的服务能力,将与中国银行业共建企业级的认知技术平台。"
认知技术守护网络安全
随着数字化金融的浪潮席卷中国,网络与信息安全的问题越来越受到重视。从之前的网上购物到现在手机支付、微信支付、滴滴打车等,金融大数据时代的到来,意味着忽略数据安全的代价将越来越高。而前段时间闹得沸沸扬扬的WannaCry病毒事件,也让企业再次意识到自身的安全状况,对于提升安全防御能力有了更为迫切的需求。
对于一个企业来讲,安全不仅仅有来自于外部的攻击,还有内部存在的种种隐患。因此,企业不仅要做好外部防范,更要建立一个安全的免疫系统,来形成一个集成联动的防御机制。此外,防御能力的提升还需要通过中间的安全智能模块,让风险和资产可视化,并且双向集成防御系统,一方面从防御系统里获取数据、报警信息和关联信息,另一方面指挥防御系统进行应急响应。
针对以非结构化及其它形式存在的外部安全信息,IBM提供了Qradar认知安全解决方案,通过培训Watson把它培养成一个安全专家,来帮助企业利用外部知识快速进行安全分析和研究,其效率和准确率均比人类更高,大大提升了安全运维人员的生产率。
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