数据驱动决策,互联数智助力金融数智化营销变革
【摘要】
技术持续创新,互联网经济的蓬勃发展和数字经济时代的到来,促使数据价值不断被发掘,大数据由单纯的存储和分析,慢慢过渡到数据采集、清洗、标注、存储、管理等数据应用体系流程化管理。
从数据到数据资源、数据要素,再到信息时代的“石油”,业界对于数据的认知已发生翻天覆地的变化。各种类型的数据在实际业务发展和落地的过程中不断深化价值,逐渐成为了反哺新兴技术发展的关键因素。
政策倾斜,数据价值凸显
近年来,我国陆续出台了《网络强国战略实施纲要》、《数字经济发展战略纲要》、《中华人民共和国数据安全法》,2023年2月,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》,
从宏观层面肯定了数据资源在产业转型升级和国家经济发展中的战略地位。2023年底,国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024―2026年)》;2024年1月,财政部印发《关于加强数据资产管理的指导意见》;2024年2月,国家数据局综合司、中央网信办秘书局等四部门联合开展全国数据资源情况调查,为相关政策制定、试点示范等工作提供数据支持。
新兴技术发展,绽放新质生产力
如今,数据驱动的数字技术正以前所未有的速度与实体经济融合发展,持续赋能传统产业转型升级,为产业带来新模式、新业态,为推动数字经济发展提供新动能。2022年我国数字经济规模达50.2万亿元,数字产业化规模和产业数字化规模分别达9.2万亿元和41万亿元。
以金融科技领域为例,通过大数据技术、人工智能大模型等科技手段,改变原来传统的生产方式和运营模式,帮助企业完成战略分析、动态调整和科学决策,为产业数字化、智能化奠定基础。
动态更新,互联数智展现数据魅力
在互联数智的智能营销解决方案中,数据的重要性不言而喻,不管是流量挖掘、触达转化还是风控服务,都离不开数据的支持。底层数据是完成数据分析、训练人工智能大模型等技术创新的基础。智能化解决方案中的智能化环节离不开数据的支持,通过打造数据环节闭环赋能金融机构及企业业务全流程,为合作方实现核心KPI、降本增效,提供智能化、定制化的架构支撑。
在为合作方打造的定制化解决方案中,互联数智根据项目需求,通过整合多方数据,基于隐私计算等技术手段,进行数据分析,并在此基础上进行定制化模型开发以及相关策略定制。
除此之外,为了解决方案能够跟随合作方业务发展的不同阶段,实现动态更新,互联数智依托支付类、运营商、SDK厂商和电商消费场景等数据源形成针对金融业务的人工智能大模型,并在实际业务的运营过程中,根据数据变动,分析评估各模型及策略实际应用效果,实现问题预警管理并及时迭代优化,最大限度为企业金融业务可持续发展提供技术和策略支持。
金融科技的不断更新,加快了金融产业蓬勃发展的步伐,下一步,互联数智将会不断提升大模型的研发效率和识别精准度,同时,也将继续关注数据安全和数据质量,在维护数据隐私安全的基础上,扩大合规数据要素规模,为合作方业务转型升级和智能化赋能提供最佳的可信、可行性方案。
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