1、 金融服务行业的数据和 AI 现状全球数据洞察调研|2 |2 目录 前言 趋势 下一步行动关于金融服务行业的数据和 AI 现状报告趋势一：数据优先战略推动 AI 创新趋势二：数据无处不在且不断增长趋势三：数据本地化变得前所未有的重要趋势四：数据驱动业务议程部署数字基建030810121519金融服务行业的数据和 AI 现状|3 关于该调查来自金融服务行业的受访者362 位IT 决策者企业营收规模1 亿-10 亿+美元*由于四舍五入的关系，报告中所有数字加起来并非都是 100%前言 趋势 下一步行动金融服务行业的数据和 AI 现状受访者目标1.了解金融服务领域的企业如何以及为何在全球、区域、地方

2、和行业层面重新思考数据和 AI 战略2.探索数据引力与企业数据存储和处理战略之间的联系，提供优质的客户、员工和合作伙伴体验。来自 11 个行业的 2,254 位全球 IT 决策者受访者来自美洲、亚太和欧洲的 21 个国家目标受访者来自年营收低于 1 亿美元的中小型企业(SMB)和年营收 超过 10 亿美元的跨国企业|470%56%79%54%金融服务行业的 IT 领导者深知，要真正释放 AI 的价值并从数据驱动的计划中获益，就必须对支持数据处理、存储、基础设施甚至分析工具的基础战略进行投资。尽管投资基础设施和争取领导层支持的道路困难重重，但他们正朝着建设可持续的、以数据为中心的未来迈进，这将为

3、他们在全球 AI 变革的浪潮中赢得先机。金融服务企业正在针对 当前或计划中的 IT 部 署位置执行正式的数据 战略。此外，66%的受 访者正在实施正式的 AI 战略，将业务或产品服务推向市场。金融服务企业采用分布 式数据方法。此外，70%的企业将数据位置 战略与 AI 战略计划挂 钩，以便数据尽可能地靠近业务开展的地方。表示数据驱动型洞察 将在提升客户满意度 和体验的过程中发挥 重大作用。这些洞察 有助于他们为迎接 AI 的未来做好准备。金融服务企业的 IT 领导者表示，对数 据系统、基础设施 和分析工具的投资 不足影响了他们从数据中获取洞察的能力。1.数据优先战略推动 AI 创新3.数据本地

4、化变得前所未有的重要4.数据驱动业务议程2.数据无处不在且不断增长主要发现前言 趋势 下一步行动金融服务行业的数据和 AI 现状|522%78%关于 AI 成熟度在全球数据洞察调研中，我们根据自我评估的等级（1-5 级）来计算 AI 成熟度：1=未使用 AI5=AI 发挥了变革性作用/是我们业务模式的关键组成部分在我们调查的 2,200 多名 IT 领导者中，那些自评为“5”级并且实施分布式数据战略的公司被称为“数据与 AI 领导者”。数据与 AI 领导者为 AI 成熟度提供了全球性基准。在本报告中，我们将这些领导者在数据和 AI 方面的做法与金融服务行业的相应做法进行对比。数据与 AI 领导

5、者成熟度较低的组织AI 制胜宝典数据与 AI 领导者遵循一套通用的制胜宝典。其中包括：将数据存储与计算资源本地化，确保这些资源无缝连接且高度协同以支持分布式企业的运营。充分利用正式的数据与 AI 战略，为 IT 基础设施投资提供指导方向。在部署 AI 工作负载的每个阶段，将网络安全、治理与合规问题放在首位。图 1：Digital Realty，全球数据洞察调研，2024 年 8 月前言 趋势 下一步行动金融服务行业的数据和 AI 现状金融服务行业的数据和 AI 现状前言 趋势 下一步行动数据增长吸引应用和服务服务应用数据吞吐量延迟数据引力：日益严峻的挑战和机遇|6金融服务行业的数据和 AI 现

6、状数据引力指的是数据具有质量的概念。随着质量的增加，数据移动或复制的难度也随之增大。数据引力是企业创建和交换数据产生的吸引力，这些数据来自于应用、服务器和其他来源。随着数据集的扩大，它会吸引更多的应用和服务，从而形成一个促成更多数据生成的良性循环。图 2：数据引力公式（受专利权保护），McCrory and Bishop，Digital Realty前言 趋势 下一步行动前言 趋势 下一步行动|7 金融服务行业的数据和 AI 现状金融服务行业的数据和 AI 就绪度如今，企业产生的数据比以往任何时候都多。获得这些数据意味着能够对运营效率有更多的了解，为客户创造更加个性化的产品和服务，并且能够基于