当前，数字化浪潮席卷全球，所有行业都在经历着“一切业务数据化，一切数据业务化”的变革。数据，早已不只是信息化系统中的元素，而是成为了推动国民经济高质量发展的新型基础要素。数据就是新时代的石油，让数据释放出能量，从而转化成为发展动力的关键是智能化。我国也最早将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统要素相并列，把数据提升为一种新型关键生产要素，指出了要素领域的改革方向。数据智能化，也正是全球金融业转型的共同方向。2022年1月，银保监会发布了《关于银行业保险业
数字化转型的指导意见》，为当前我国金融业的
数字化转型指明了方向。《指导意见》强调金融机构应加强顶层设计和统筹规划，科学制定数字化转型战略。《指导意见》具体提出，金融业要从健全
数据治理体系、增强数据管理能力、加强
数据质量控制、提高数据应用能力四个方面提升
数据治理与应用能力。金融机构要加强自身科技能力建设，加大数据中心基础设施弹性供给，提高科技架构支撑能力，推动科技管理敏捷转型，提高新技术应用和自主可控能力。回顾过去，信息技术应用始终伴随着金融业发展。1967 年，巴克莱银行首先推出 ATM 机；1969 年，智能卡问世；1982 年，银行引入电子支付；1995 年，网上银行开始出现；1999 年，挪威推出移动银行业务。可以说，金融业的发展历史本就是一部不断变革的创新史。如今进入数据智能时代，大数据、云计算、区块链、AI、5G 等基础技术迅速发展，电商、线上社交的发达，为全新的数字金融创造了条件。一切皆可智能化的时代，数据正在成为金融业基本业务单元和重要资产，数据经营能力也成为了金融机构关键能力。可以预见，新型金融业就是在技术驱动之下的创新，数字化、智能化必将成为金融业新的核心竞争力。在金融业数字化转型过程中，不仅要依赖大量应用场景来形成数据规模化效应，企业更需深入理解客户和市场，以数据洞察来驱动企业行动，从而更好地获取、服务以及留存客户，实现业务增长。一方面，数字金融具有数字化、场景化、普惠化等特征，以科技降低金融服务门槛，将更多长尾人群和小微企业纳入金融体系之中；另一方面，数据智能对金融业在经营、风控、监管等多方面都提出了更高要求。据估算，全球数字金融市场自 2015 年以来年复合增长率为 7.9%，且增长率不断提升，预计到 2023年市场规模将达 1580.143 亿美元。我国的金融数字化走在世界前列，移动支付、数字信贷、智能理财、网络互助等发展迅速，深深改变了人们生活。2020 年我国数字金融用户总数超过 10 亿人，居全球第一。技术的变革、数据的完善，尤其是人工智能进一步演进，将对金融业形成革命性颠覆，此前许多商业模式、金融机构、交易场景和监管手段都将发生变革，金融业将出现翻天覆地的变化，对于每个从业人员而言，都会产生重大影响。
大纲目录一、数据智能化成为大势所趋1.1 什么是数据智能?1.2 构建数据智能时代的数据基础设施—数据智能平台.1.3 “数据智能”崛起的背景和发展特点1.4 “数据智能”下的产业赋能实践和趋势二、数据智能下的金融嬗变2.1 传统金融的发展现状与出路2.2 数据智能下金融场景的数字化转型路径和特点2.3 数据智能金融场景图谱和代表企业三、数据智能下主要金融场景和案例分析3.1 信贷风控场景3.2 金融营销场景3.3 第三方支付场景3.4 供应链金融场景3.5 保险科技场景四、数据智能金融发展的主要挑战和趋势展望4.1 大数据是智能金融发展的主要挑战4.2 数字智能金融发展的趋势展望
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