金融服务市场的数据驱动解决方案

对于当今的金融服务公司而言，重要的业务优先事项是使可信任数据能够大规模实施，以便人们，应用程序，机器学习等可以轻松使用它们，并将数据管理挑战转化为机遇。

改变客户体验和参与度

金融机构正在转向基于云的现代业务解决方案，以使其与竞争对手区分开来，他们正在整合AI驱动的自动化技术，以在从呼叫中心到移动设备的优先接触点之间提供转换的，全渠道的客户体验。如今银行、信用合作社和人寿保险公司比以往任何时候都需要快速识别，了解和预测其在所有渠道，设备和位置的客户需求。

加速钱包份额增长

金融服务客户现在可以用以前无法想象的方式进行付款，汇款，投资，购买保险以及申请融资，通过为这些客户提供的体验，金融机构可以利用的机会来增加每个客户与他们一起花费的金额，使用目标化的追加销售和交叉销售产品来预期客户需求不仅比获取新客户要便宜得多，而且还是增加收入增长的快，有利可图的途径。

实施数据治理以实现合规性和风险管理

每年由于全球相互联系，竞争和消费者需求的推动，金融业面临着新的监管挑战，挑战将不可避免地增加，全球监管机构将评估金融公司如何适应不断上升的压力并管理相关风险，因此CDO必须采用企业数据策略，流程和标准的端到端智能程序，以在整个企业范围内扩展数据治理，从而降低与在独立业务孤岛内管理数据相关的成本和效率低下。

打击欺诈和金融犯罪

随着金融机构加速向基于数字和移动交易的平台转移，支付服务中的漏洞越来越多，随着银行和客户每年因欺诈而损失数十亿美元，对欺诈和在线金融犯罪的担忧激增，作为响应，金融服务公司正在对其现有的欺诈监控系统进行现代化改造，投资于云数据湖解决方案，并采用AI和机器学习支持的预测分析，以的速度检测和打击欺诈活动。

加快兼并和收购成功

随着整个金融服务部门的并购活动预计将增加，经历过并购的公司将面临巨大的时间和成本压力，需要合理地合理化，整合，合并和无缝共享合并实体中新获取的数据量，IT基础架构和员工必须能够有效地扩展和管理数据，以便企业可以利用可信赖的见解来扩大市场份额。