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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2022-04-08来源:玳瑁浏览数:306次
目前,英国金融行为监管局(Financial Conduct Authority,以下简称“FCA”)围绕合成数据展开研究,即合成数据在多大程度上可以满足对大量高质量数据日益增长的需求,并且帮助开发和培训金融服务部门的创新模型和人工智能系统。
作为一种隐私保护技术,合成数据是通过生成统计学上真实的但“人造“的数据,为数据共享提供更多的机会。目前,合成数据已经在机器人和自动驾驶汽车等其他领域得到应用,在金融服务领域的探索则处于早期且不断扩大的阶段。
消费者与金融产品和服务的互动建立了数字足迹,产生了越来越多的数据,这些数据可以揭示消费者的身份和行为等许多信息。FCA认识到保护这些数据以及消费者的隐私权至关重要。FCA承认这些数据还可以推动有价值的创新、实现自动化、改善决策和风险管理以及提供个性化服务。这有可能提高市场效率和完整性、金融包容性以及预防金融犯罪。
FCA还表示,人工智能(AI)在金融服务行业具有巨大潜力。然而,其潜力又取决于创造下一代产品和服务的创新者是否能够广泛获取数据。FCA也承认,获取金融数据所面临的挑战,尤其是对于新的市场进入者来说,数据的缺失可能会抑制创新金融产品和服务的开发。因此,FCA对那些能够为竞争目的实现更大的数据共享,同时又不损害为保护消费者而制定的数据保护法的解决方案——“合成数据”感兴趣。
通过公开意见征集活动,FCA希望对市场对合成数据的态度进行初步探索,并探讨其在企业、监管机构和其他公共机构之间开放数据共享的潜力。此外,FCA希望了解行业对合成数据的创新潜力和有效性的看法,并研究其潜在的限制和风险。