现如今，随着新一代金融信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融智能化转型成为金融行业转型发展的焦点。

在这样的背景下，很多金融企业开始利用智能化技术改变企业业务模式，进而在新的金融时代寻求新的商业价值。但是能做到金融智能化转型升级的企业还在少数，想要顺利进行智能化转型，一定要有清晰认知，接下来宜信普惠就来带你正确认识金融智能化。

从数字化到智能化

企业首先要做的事情是数据连接，也就是进行数据的收集、整理，以及标准化和统一化的数据操作，形成统一的数据平台。进而基于这些数据去进行分析，制定数据指标，再基于这些数据指标进行一些挖掘和洞察，最后依据数据的洞察做决策。

智能化赋能方向

智能化其实想想已经离我们并不是那么遥远了，在很多领域我们都有一些智能化的赋能和应用。可以分为两个维度：

从一个横向的维度来讲，有一些通用化的AI技术，比如说计算机视觉（CV）、还有自然语言处理（NLP）。还有声学处理，这样的一些通用化的AI可以应用在各个领域。从垂直的角度来说，企业可以对垂直领域的数据进行专门的分析挖掘。比如企业可以深入某一个营销场景，做一些业务探索等。

这两个维度结合，就可以组合出各种各样的智能化赋能。

第一大类赋能就是智能化的流程管理，比如智能运营、金融企业里的风控、运营过程中的一些业务助理，包括底层的技术运维等等。

第二大类就是我们非常熟悉且讨论很多的智能化精细营销。例如精准推荐、客户画像、客群分析，还有智能客服等等。

第三大类是智能化决策领域，这个领域里包括智能顾问、知识图谱，还有用人工智能技术进行报告分析并预测趋势，最后辅助企业做决策。所以智能化赋能已经走进了企业的日常研发工作流程。

企业进行智能化建设的痛点？

1、实施过程比较复杂：研发环节比较多、流程重复、以及缺少过程的固化、优化与自动化，业务响应缓慢。

2、部署维护困难：模型研发与部署割裂，缺少统一的运行、监控平台，以及更新维护机制。

3、缺少反馈与更新：生产模型缺少持续的数据反馈，导致模型性能随时间偏移，难以更新。

4、模型重复建设问题：“烟囱式”开发，目标重复、过度重复，缺乏资产复用与能力沉淀。

5、高投入低产出：项目建设相对缓慢，投入高，收效低，完成后应用范围小，无法扩大。

6、研究缺乏管理：缺少统一标准，研究力量分散，资源利用率低，AI资产缺乏管理，易流失。

在宜信普惠看来，有痛点并不可怕，没有清晰认识到自己企业的痛点才可怕。未来，宜信普惠建议企业以科技创新为发力点，基于金融行业需求，创造出更多更具价值的科研成果，促进现代信息技术与金融业务实现实质性的融合。