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1、 金融服務行業的數據和 AI 現狀全球數據洞察調研|2 |2 目錄 前言 趨勢 下一步行動關于金融服務行業的數據和 AI 現狀報告趨勢一：數據優先戰略推動 AI 創新趨勢二：數據無處不在且不斷增長趨勢三：數據本地化變得前所未有的重要趨勢四：數據驅動業務議程部署數字基建030810121519金融服務行業的數據和 AI 現狀|3 關于該調查來自金融服務行業的受訪者362 位IT 決策者企業營收規模1 億-10 億+美元*由于四舍五入的關系，報告中所有數字加起來并非都是 100%前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀受訪者目標1.了解金融服務領域的企業如何以及為何在全球、區域、地方

2、和行業層面重新思考數據和 AI 戰略2.探索數據引力與企業數據存儲和處理戰略之間的聯系，提供優質的客戶、員工和合作伙伴體驗。來自 11 個行業的 2,254 位全球 IT 決策者受訪者來自美洲、亞太和歐洲的 21 個國家目標受訪者來自年營收低于 1 億美元的中小型企業(SMB)和年營收 超過 10 億美元的跨國企業|470%56%79%54%金融服務行業的 IT 領導者深知，要真正釋放 AI 的價值并從數據驅動的計劃中獲益，就必須對支持數據處理、存儲、基礎設施甚至分析工具的基礎戰略進行投資。盡管投資基礎設施和爭取領導層支持的道路困難重重，但他們正朝著建設可持續的、以數據為中心的未來邁進，這將為

3、他們在全球 AI 變革的浪潮中贏得先機。金融服務企業正在針對 當前或計劃中的 IT 部 署位置執行正式的數據 戰略。此外，66%的受 訪者正在實施正式的 AI 戰略，將業務或產品服務推向市場。金融服務企業采用分布 式數據方法。此外，70%的企業將數據位置 戰略與 AI 戰略計劃掛 鉤，以便數據盡可能地靠近業務開展的地方。表示數據驅動型洞察 將在提升客戶滿意度 和體驗的過程中發揮 重大作用。這些洞察 有助于他們為迎接 AI 的未來做好準備。金融服務企業的 IT 領導者表示，對數 據系統、基礎設施 和分析工具的投資 不足影響了他們從數據中獲取洞察的能力。1.數據優先戰略推動 AI 創新3.數據本地

4、化變得前所未有的重要4.數據驅動業務議程2.數據無處不在且不斷增長主要發現前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀|522%78%關于 AI 成熟度在全球數據洞察調研中，我們根據自我評估的等級（1-5 級）來計算 AI 成熟度：1=未使用 AI5=AI 發揮了變革性作用/是我們業務模式的關鍵組成部分在我們調查的 2,200 多名 IT 領導者中，那些自評為“5”級并且實施分布式數據戰略的公司被稱為“數據與 AI 領導者”。數據與 AI 領導者為 AI 成熟度提供了全球性基準。在本報告中，我們將這些領導者在數據和 AI 方面的做法與金融服務行業的相應做法進行對比。數據與 AI 領導

5、者成熟度較低的組織AI 制勝寶典數據與 AI 領導者遵循一套通用的制勝寶典。其中包括：將數據存儲與計算資源本地化，確保這些資源無縫連接且高度協同以支持分布式企業的運營。充分利用正式的數據與 AI 戰略，為 IT 基礎設施投資提供指導方向。在部署 AI 工作負載的每個階段，將網絡安全、治理與合規問題放在首位。圖 1：Digital Realty，全球數據洞察調研，2024 年 8 月前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀金融服務行業的數據和 AI 現狀前言 趨勢 下一步行動數據增長吸引應用和服務服務應用數據吞吐量延遲數據引力：日益嚴峻的挑戰和機遇|6金融服務行業的數據和 AI 現

6、狀數據引力指的是數據具有質量的概念。隨著質量的增加，數據移動或復制的難度也隨之增大。數據引力是企業創建和交換數據產生的吸引力，這些數據來自于應用、服務器和其他來源。隨著數據集的擴大，它會吸引更多的應用和服務，從而形成一個促成更多數據生成的良性循環。圖 2：數據引力公式（受專利權保護），McCrory and Bishop，Digital Realty前言 趨勢 下一步行動前言 趨勢 下一步行動|7 金融服務行業的數據和 AI 現狀金融服務行業的數據和 AI 就緒度如今，企業產生的數據比以往任何時候都多。獲得這些數據意味著能夠對運營效率有更多的了解，為客戶創造更加個性化的產品和服務，并且能夠基于

7、事實和信息而非直覺或假設來做出決策。數據還為變革性 AI 計劃的有效落實提供了助推力。然而，機遇與挑戰并存。企業需要制定管理和存儲數據的戰略，其中包括滿足基礎設施的需求，實現對數據的高效訪問。企業還需要確保數據安全，并符合當地和地區的法規要求，尤其是在受到嚴格監管的金融服務行業。在歐洲等地區，這一挑戰尤為突出，因為通用數據保護條例(GDPR)等數據隱私法規嚴格規定了數據的收集與存儲方式。另一個挑戰是數據引力。當數據集中在某個位置時，要將數據從當前位置移走會變得更加困難。然而，采用分布式方法來處理數據有利于提取洞察，并開辟新的機遇。隨著人工智能計劃開始融入金融服務企業的結構，IT 領導者需要加強

8、現有的戰略，或采用新的戰略，以便在未來更好地利用新興技術。下文介紹了金融服務企業構建數據戰略的方式。前言 趨勢 下一步行動66%|81 德勤，德勤企業生成式人工智能應用現狀報告，2024 年 4 月。依靠數據來指導決策的企業在加速創新、擴大收益和推動增長方面更具優勢。對 AI 的應用則為這一增長提供了動力。德勤調查發現，在使用生成式 AI 的企業中，48%的企業正在利用 AI 來挖掘新的洞察，55%的企業借助 AI 降低成本，63%的企業將 AI 作為推動創新和增長的利器。1這就是為什么受訪者認為，AI 和機器學習(ML)技術是從企業數據中提取洞察的最有效方式，并且投資這些技術將使他們能夠更好

9、地利用數據來推動決策。正在積極執行正式的 AI 戰略以提高運營效率、縮減成本或將 AI 作為一項新業務或產品服務推出。趨勢一前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀數據優先戰略推動 AI 創新趨勢一|923%7%70%前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀趨勢一每一個數據驅動的計劃，尤其是 AI 計劃，都需要建立在強大的數據戰略基礎之上，其中涉及到數據治理、數據主權和數據基礎設施。因此，金融服務行業中 70%的受訪者都已制定正式的數據戰略，明確了對當前或計劃中的 IT 部署位置的要求。該戰略確保數據存儲在對用戶有利的位置，有合適的硬件來支持 AI 的高能源需求，且

10、部署位置符合所在地區的具體法規要求。該戰略還需要考慮到對可持續能源的使用，93%的受訪者表示可持續性對他們的 AI 戰略有影響就證明了這一點。但仍有改進的空間，因為在積極落實關于 IT 部署位置的正式數據戰略方面，金融服務行業的比例低于全球數據與 AI 領導者(79%)。IT 位置規劃對數據和 AI 戰略至關重要貴公司是否已制定或計劃制定正式的數據戰略以明確當前或計劃中的 IT 設施的具體要求？正式數據戰略得到積極落實正式數據戰略處于初步實施階段正式數據戰略正處于規劃階段以供將來實施圖 3：Digital Realty，全球數據洞察調研，2024 年 8 月|10前言 趨勢 下一步行動金融服務

11、行業的數據和 AI 現狀據 IDC 預測，非結構化數據將以每年 21.2%的速度增長，到 2026 年將達到 221,000 艾字節1。正因如此，金融服務企業需要為其 AI 和數據驅動的計劃制定規范化戰略，以更有效地管理數據量的持續增長。金融服務行業的 IT 領導者正面臨數據引力帶來的痛點。超過一半(56%)的受訪者表示，在從數據中獲取洞察方面，他們面臨的最大障礙是對數據系統、基礎設施和分析工具的投資不足。這不僅意味著需要制定更全面的數據戰略，還需要領導層撥出更多預算，并承諾為這些必要投資提供資金。在支持 AI 計劃方面，近十分之六(59%)的受訪者表示，沒有在合適的地點部署 IT 基礎設施是

12、阻礙 AI 戰略發展的主要因素。這可能會導致延遲增加，或無法為 AI 應用提供足夠的能源支持。數據無處不在且不斷增長趨勢二1 IDC，全球存儲圈預測和全球存儲圈結構化與非結構化數據預測，2022-2026 年趨勢二金融服務行業的數據和 AI 現狀前言 趨勢 下一步行動58%41%44%41%39%38%59%41%前言 趨勢 下一步行動趨勢二此外，64%的受訪者表示，他們在實施 AI 戰略上面臨的最大挑戰是缺乏足夠的數據存儲空間來存儲 AI 所需的海量數據集，這一比例略高于全球受訪者的 60%，突顯出金融服務企業對數據存儲的需求。為了更好地從數據中獲取洞察，企業必須對數據系統、基礎設施和分析工

13、具，以及能夠滿足 AI 在存儲、處理和托管大量數據時對電力和能源需求的基礎設施進行投資。表示，沒有在合適的地點部署 IT 基礎設施是阻礙 AI 戰略發展的主要因素貴公司在從數據中獲取洞察時面臨的三大障礙是什么？數據隱私法規來自不同部門和孤島的數據缺乏聚合缺乏來自公司領導層的明確授權缺乏建設技術能力和分析數據的內部人才缺乏有效數據客戶不愿共享數據在數據系統、基礎設施和分析方面的投資不足圖 4：Digital Realty，全球數據洞察調研，2024 年 8 月|12The State of Data and AI in Financial Services前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據

14、和 AI 現狀趨勢三金融服務企業還需要制定戰略，以管理數據的收集和存儲地點，以及如何確保這些數據符合全球不同地區的隱私法規和合規要求。因此，數據本地化已成為 IT 領導者愈發重視的議題。IT 部署位置不僅需要有合適的硬件來支持 AI 等新興技術計劃，IT 領導者還需要制定符合當地和地區法規的計劃。數據本地化變得前所未有的重要趨勢三Dan ElineDigital Realty 平臺解決方案部副總裁“如果不能在需要的位置處理正確的數據，那么您的 AI 戰略在實施前就已經失敗了。數據必須位于合適的位置，AI 才能獲取數據，并以永久循環的方式創造更多數據?！贝送?，他們也需要考慮數據安全的問題：誰有權

15、訪問數據、如何控制訪問權限，以及如何保障網絡與系統（包括不斷擴展的云環境）的安全。采用分布式數據方法可使數據更接近用戶，從而加快數據訪問和分析的速度，提高效率。70%的受訪者目前正在執行正式的數據戰略，其中規定了對當前或計劃中的 IT 部署位置的要求，這說明他們在規劃數字化轉型時優先考慮位置問題。59%的受訪者表示，沒有在合適的地點部署 IT 基礎設施是阻礙 AI 戰略發展的主要因素，而在合適的地點擁有合適的 IT 基礎設施將加速 AI 的發展。此外，70%的企業將數據位置戰略與其 AI 戰略計劃掛鉤，這個比例遠低于全球數據與 AI 領導者的 84%。這樣做可以確保用正確的方式對數據進行收集、

16、管理和存儲，從而符合當地和地區法規的要求。這也意味著，數據的位置可以靠近 AI 項目和部署的啟動地點。在規劃未來發展時，IT 領導者需要確保未來的投資能夠滿足本地化需求，并以可持續的方式支持 AI 的能源需求。在規劃未來投資時，受訪者表示，他們最看重的是這些位置能否滿足處理數據對特定延遲或性能的要求。他們還需要能夠維護應用程序、工作流程和客戶交易的本地副本，以進一步支持其本地化工作。未來的 IT 投資應考慮數據引力的影響您是否將數據位置戰略與 AI 戰略計劃相結合（以確保數據盡可能靠近用戶和業務地點）？30%否70%是圖 5：Digital Realty，全球數據洞察調研，2024 年 8 月

17、前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀趨勢三|1344%41%38%36%34%34%29%44%|14前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀趨勢三當企業采用分布式方法收集、存儲和處理數據時，對數據本地化的考量就變得至關重要，79%的金融服務企業已經在研究這一問題，這一比例與全球其他公司相當。65%的受訪者表示，他們所在的企業已在全球 110 個地點部署了 IT 基礎設施，而 77%的企業計劃在未來兩年內新增五個或更多部署位置。此外，29%的企業已在超過一半的業務地點部署了 AI 項目。但為什么要對數據采取分布式方法呢？金融服務行業的 IT 領導者給出了兩個最為

18、重要的原因。1.分布式方法能讓數據最接近最需要它的人(44%)。從而提高數據訪問的便捷性。2.分布式方法能讓他們從數據中獲取更豐富的洞察(44%)?？偟膩碚f，延遲要求是 IT 位置戰略的核心，IT 領導者需要確保他們的數據中心服務提供商能夠滿足這些要求。金融服務領導者認識到分布式數據戰略的價值貴公司采用分布式方法的三大原因是什么？圖 6：Digital Realty，全球數據洞察調研，2024 年 8 月從數據中獲取更豐富的洞察讓整個組織更好地理解數據驅動型洞察讓數據最接近最需要它的人公司的 IT 戰略降低數據泄露風險更高效的整體數據治理加快處理速度減少數據處理所需的預算|15前言 趨勢 下一

19、步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀趨勢四數據驅動業務議程趨勢四金融服務企業已經認識到數據帶來的影響，從改善運營到推動客戶參與度無不如此。在數據驅動業務發展的同時，企業的各項舉措也需要通過管理、基礎設施和位置戰略來支持數據。要想從數據中提取有價值的洞察，首先要制定一項戰略，將整個組織的數據收集到一個位置，并制定數據清理計劃，對收集到的數據進行清理和結構化處理。一旦數據得到合理有效的利用，便能夠以多種方式推動金融服務企業的業務議程：1.數據可以追蹤新創新的影響，或幫助企業找到可以創造新收入來源的領域。2.數據可以提高客戶互動或服務的個性化水平，從而改善客戶參與度和留存率。3.數據可以改進預測，

20、從而節約成本并獲得更好的市場定位。當今的 AI 技術可以增強上述每一個領域的能力，幫助金融服務企業建立競爭優勢。下文介紹了金融服務企業如何利用數據驅動業務議程。71%66%51%37%13%7%前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀趨勢四IT 領導者希望數據驅動的計劃能提高他們為客戶創造的價值。超過一半(54%)的 IT 領導者認為，他們可以利用數據驅動型洞察來提高客戶滿意度并改善客戶體驗，這一比例略高于全球持相同觀點的受訪者比例(51%)，這體現出客戶關系在金融服務行業的重要性。數據還有助于他們在正確的時間，通過正確的渠道向客戶發送個性化消息和優惠信息，從而提升營銷活動的成效

21、。此外，IT 領導者認為，實施 AI 戰略的最大價值在于改善客戶體驗。AI 不僅能提升從數據中獲取洞察的能力，還可以作為新的業務產品推向市場，例如能為客戶提供幫助的銀行聊天機器人或助手，或運用到欺詐檢測中的 AI 解決方案，以此改善客戶體驗、提高客戶參與度和留存率。利用 AI 改善客戶體驗貴公司實施 AI 戰略預期會帶來什么價值？利用 AI 洞察改善客戶體驗實現數據洞察貨幣化將 AI 能力融入產品或服務建立競爭優勢利用 AI 提高業務運營效率實現監管合規圖 7：Digital Realty，全球數據洞察調研，2024 年 8 月|1754%52%53%48%45%48%前言 趨勢 下一步行動金

22、融服務行業的數據和 AI 現狀趨勢四在數據泄露平均會給組織帶來 445 萬美元損失的時代，金融服務行業的 IT 領導者認為數據可以降低整體業務風險。1 他們更多地是將 AI 用于預測企業或行業面臨的風險，而企業希望從數據驅動型洞察中獲得的首要戰略成果之一就是降低風險和減少網絡安全漏洞。在金融服務行業，借助 AI 進行客戶審查是降低風險的一種方法。AI 可以分析客戶數據和行為，以確保滿足“了解你的客戶”(KYC)和反洗錢(AML)合規要求，避免新客戶帶來的欺詐風險。金融服務企業還可以利用 AI 加強網絡安全工作。與人類相比，AI 可以更快、更高效地監控攻擊面中的可疑活動，并將任何活動與龐大的安全

23、事件數據庫和日志進行對比。AI 還能自動調查和響應警報（如網絡釣魚郵件），并通過分析性能來幫助安全團隊提高工作效率。1IBM，2023 年數據泄露成本報告，2023 年。利用 AI 預測風險未來兩年內，貴公司希望借助數據驅動型洞察收獲哪些戰略成果？通過洞察提高客戶滿意度并改善客戶體驗降低風險，減少網絡安全漏洞開發新產品和服務，提高收入和利潤增長完善數據和基礎設施位置戰略優化業務流程和供應鏈為擁抱 AI 等新興技術做好準備圖 8：Digital Realty，全球數據洞察調研，2024 年 8 月|18前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀趨勢四IT 領導者在制定數據戰略時，他們

24、希望能獲得數據中心提供商的幫助。為了實現業務目標，IT 領導者需要數據中心提供商通過單個數據中心平臺來滿足他們的全球覆蓋、充足容量和跨主要城市的直連需求。使用單個全球平臺的 IT 領導者擴展速度更快，而且借助合適的連接生態，跨用戶、網絡、云和 IT 服務提供商的數據交換會變得更加無縫。IT 領導者需要提前規劃預算投資以支持這些舉措。除了數據基礎設施投資不足外，對他們的 IT 基礎設施預算影響最大的是構建有助于分析數據并從數據中提取洞察的系統、戰略和方法，例如新的 AI 計劃和支持這類計劃的基礎設施。然而，當 IT 領導者不斷通過其數據驅動的計劃和 AI 舉措來證明這些投資能帶來可觀的回報，預算

25、撥款就會增加，而領導層也會給予更有力的支持。如何利用數據和 AI 來實現企業目標|19部署數字基建 確保數據和 AI 成功前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀|20SecurityComputeData前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀實現平臺增長和搭建 AI 就緒型架構需要全新的數字基建。數據和 AI 就緒型 IT 框架應支持以下四個戰略性 IT 基礎：網絡隨著網絡流量發生變化，企業必須建立合適的網絡基礎來連接數據、用戶和應用。該網絡基礎必須：整合流量并將流量本地化 對流量進行分段和分層處理 在網絡、云和服務提供商之間實現互聯 對軟件定義網絡(SDN)邊

26、緣進行部署、互聯和托管安全在網絡安全威脅加劇的背景下，企業必須以分布式方式確?？刂拼胧┖突A設施的安全，在全球范圍內建立無縫的安全保障體系。企業需要強化、控制和保護基礎設施，以便：設立入口/出口控制點 在入口/出口點托管 IT 和安全堆棧 直接、安全連接軟件即服務(SAAS)安全/數據服務 增強安全態勢，減少漏洞計算鑒于大部分數據仍存儲在公有云之外，企業需要分布式且安全的混合基礎設施，以便進行數據交換和處理，并獲取數據驅動和 AI 驅動型洞察。這種分布式基礎設施應設計為：在網絡和數據聚合點附近托管分析服務 通過圖形處理器(GPU)/數據處理器(DPU)加速計算密集型工作負載 通過虛擬化和容器支

27、持微服務 通過聚類和高性能互聯擴展處理能力數據孤立的數據和分布式數據工作流在傳統硬件上無法正常運行。要優化 AI 就緒型工作流程，就必須在全球關鍵業務點建立數據基礎架構，對數據進行本地化聚合、暫存、分析、流式處理和管理。這種基礎設施應：在網絡和數據聚合點附近托管分析服務 優化用戶、物體、網絡和云之間的數據交換 支持本地和全局分布式工作流的實時智能 建立安全的 B2B 數據交換渠道，釋放新的商業機遇|21 The State of Data and AI in Financial ServicesIntroduction Trends Next steps |21圖 9：Digital Real

28、ty，Pervasive Datacenter Architecture前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀要實現數據和 AI 就緒，首先要解決混合 IT 的問題。這意味著要部署數字基建，并以分布式、以數據為中心的方式將它們連接起來。PDx 混合 IT 之旅通過我們已獲專利的普適數據中心架構(PDX)解決方案提供的方法論和知識庫，您現在可以在本地實現數字基建的主機托管和互聯，并為您的數據交換中心提供支持。PDx 解決方案庫包含經過預先驗證的用例，為您的混合 IT 之旅提供支持。這些用例代表了企業在混合 IT 之旅上需要解決的問題。PDx 解決方案庫圍繞四個混合 IT 實施重點

29、來組織的：辦公、云、數據和 AI。主要 PDx 用例 提供私有存儲的公共云提供私有連接的多云多站點/多云互聯私有云混合私有云/公有云數據合規數據主權數據本地化數據分析共享數據服務SDN/SASE身份和訪問管理數據丟失保護并購網絡優化AI 私有基礎設施AI 運維AI 工作流-多云AI 訓練/推理-公共云AI 訓練/推理-混合云|22開始制定數據和 AI 就緒戰略您的待辦任務 了解核心業務目標 讓您的數據中心井然有序 搭建面向未來的 IT 架構 選擇正確的合作伙伴按照如下四個步驟，現在就與 Digital Realty 展開合作吧。1.舉辦戰略介紹會2.舉辦解決方案研討會3.合作提出經過驗證的設計

30、4.合作制定實施計劃了解更多了解我們的 AI 就緒型架構如何幫助您釋放數據洞察，推動創新。前言 趨勢 下一步行動金融服務行業的數據和 AI 現狀關于里瑞通(Digital Realty)里瑞通(Digital Realty)通過提供全方位的數據中心、主機托管和互連解決方案將公司和數據緊密結合。PlatformDIGITAL 是該公司的全球數據中心平臺，為客戶提供安全的數據匯聚場所和經過驗證的普適數據中心架構(PDx)解決方案，以推動創新并有效管理數據引力挑戰。憑借其覆蓋六大洲超過 25 個國家、50 多個城市、300多個設施的全球數據中心，幫助其客戶訪問至關重要的互聯數據社區。如欲了解更多有關

31、 Digital Realty 的信息，請訪問 或掃描左側二維碼關注微信公眾號“里瑞通Digital Realty”。Digital Realty Trust,Inc.在美國及其他國家/地區版權法規定的最大范圍內持有所有內容版權的所有權和許可權，這些內容包括但不限于本文件中的所有文本、圖片、視頻和圖形。本版權禁止出于任何目的復制、重制、修改、分發、展示、執行或傳輸本文件中的任何內容。免責聲明本文內容和 Digital Realty 提供的服務均在“按原樣”和“可獲得”的基礎上提供，除非您與 Digital Realty 簽訂的最終協議另有規定。除明確規定外，Digital Realty 在法律

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