(SeaPRwire) – 银行业正在加速推进在欺诈检测、个性化和风险分析方面的人工智能 (AI) 计划，然而，许多机构正面临着传统数据环境中的结构性限制。来自全球研究和咨询公司 Info-Tech Research Group 的最新见解显示，对结构化历史数据的持续依赖正在限制 AI 的可扩展性。该公司最近发布的蓝图《现代化您的数据策略以在银行业启用 AI/ML》(Modernize Your Data Strategy to Enable AI/ML in Banking) 概述了一个框架，旨在帮助金融机构现代化数据基础，同时保持强大的治理和监管纪律。
弗吉尼亚州阿灵顿，2026年2月27日 – 投入巨资于人工智能和机器学习的金融机构发现，扩展 AI 规模需要的不仅仅是渐进式的数据改进。随着 AI 应用案例从试点项目转向企业级部署，银行必须大规模处理动态数据流、行为信号和非结构化数字交互。围绕静态报告和批处理构建的架构会引入执行风险，并限制在各业务部门实现预测性和规范性见解运营化的能力。
在其次蓝图中，Info-Tech Research Group 发现，许多机构低估了 AI 对企业数据要求的重塑程度。如果不在业务目标、治理模型和不断演进的数据能力之间进行刻意的协调，AI 投资将面临无法达到高管预期的风险。
“AI 正在从根本上改变银行能力的交付方式，” Info-Tech Research Group 的研究总监表示。“未能实现数据架构现代化的金融机构将难以将 AI 投资转化为可衡量的业务价值。”
Info-Tech Research Group 确定了现代化银行 AI 数据策略的核心步骤
在其蓝图中，Info-Tech Research Group 详细介绍了一种结构化的五步法，旨在帮助金融机构扩展数据策略、降低 AI 实施风险，并将不断演进的数据能力与企业目标相结合：
确定企业目标和计划
包括首席执行官 (CEO)、业务部门负责人和首席信息官 (CIO) 在内的高管领导层，应通过 AI 驱动转型的视角重新评估企业优先级。过去主要侧重于效率和监管报告的目标，现在必须纳入智能自动化、实时风险缓解、个性化参与和 AI 赋能的创新。
- 收集策略输入
首席数据官 (CDO) 和首席信息官 (CIO) 应与企业架构师和业务数据所有者合作，定义支持 AI 能力所需的全部数据范围。这包括结构化交易数据、实时流、第三方来源、行为信号和非结构化数字交互。 - 构思如何通过数据增加业务价值
数据和分析领导者应与业务和风险利益相关者合作，定义 AI 驱动的见解如何转化为可衡量的成果。重点应从静态报告转向预测性和规范性应用案例，如欺诈预防、动态信用评估和个性化服务。 - 合理化支持业务目标的优先级
首席信息官 (CIO) 和首席数据官 (CDO) 应与财务和风险领导者一起，根据战略影响、监管风险、数据准备就绪程度和架构成熟度对各项计划进行排序。明确的优先级排序可确保 AI 应用案例得到适当治理和基础设施的支持。 - 敲定业务数据策略
在首席数据官 (CDO) 的领导下并得到高管层的认可，最终确定的策略应正式确定扩展的数据要求、实时访问标准、可解释性预期和企业治理控制。现代化数据基础与可衡量业务价值之间的明确对齐，对于在整个组织内有效扩展 AI 至关重要。
通过遵循 Info-Tech Research Group 蓝图中概述的结构化方法，金融机构的 IT 领导者可以现代化传统数据策略，以支持 AI 驱动的能力，同时不损害治理或监管纪律。该框架提供了一个实用的路线图，用于协调业务目标、数据现代化工作和高管问责制，使银行能够以更大的信心和可衡量的影响来扩展 AI 计划。
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来源：Info-Tech Research Group
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