過去一年，新冠疫情對各個行業的影響都甚為深遠，金融行業也不例外。在疫情影響下，消費者行為發生了重大變化，從線下更多涌入了線上。遠程辦公蓬勃發展，即便是進入新常態后，遠程辦公也會成為很多員工的選擇之一。

德勤的一份報告指出，未來的金融服務業需要“更加注重敏捷性和效率，架構更加扁平化，同時加快決策速度，為員工提供更多支持，打造彈性的工作環境”。一切都將改變，無論是人才保留、數據隱私、社會公平，還是客戶和員工體驗。金融機構需要思考如何應對這些變化，包括業務運營、流程、新技術和新法規。疫情催化的數字化轉型進程，正像歷史的車輪一樣，滾滾而來，勢不可擋。

針對數據分析、AI和機器學習技術將帶給金融行業的變化和影響，以下是Cloudera做出的五大趨勢預測。

趨勢一：將新興技術用于風險管理

金融服務業必須接受的一大改變是，傳統的風險管理模型，尤其是信貸風險模型可能會過時甚至被淘汰，而人工智能和機器學習將成為未來幾年風險建模的核心。金融機構需要更新并開發全新的人工智能和機器學習模型，實時發掘大范圍內的數據價值，從而為不斷變化的業務環節提供深入洞察。

金融機構可以采用各種方案來應對風險管理挑戰。特別是風險管理負責人需要重新思考其業務防線，比如對所有業務條線進行壓力測試，并采用自動化系統運行成百上千次動態壓力測試。金融機構可以考慮構建靈活且可擴展的風險轉換平臺，有效應對這個不斷變化的時代。

將替代數據、實時數據以及AI和機器學習技術用于風險管理，金融機構可以大幅提高風險管理的效率和表現。

趨勢二：全力打造個性化、數字化的客戶體驗

疫情期間，人們對數字平臺的使用率達到了前所未有的高頻次，對于金融機構也是如此。通過采用數字化戰略，許多銀行發現了為客戶量身定制產品和服務的好機會。目前，很多銀行正在運用先進的數據分析和AI技術，為客戶提供更加個性化的體驗。

數字化方式不僅可以幫助金融機構推廣產品，還可以為客戶提供全天候的一鍵式體驗。基于AI和機器學習技術的聊天機器人和語音助手能夠與客戶現場對話，加強銀行和客戶之間的聯系。為了提高競爭力，銀行需要采取“客戶體驗優先”的戰略。通過為客戶提供個性化服務提升收入，同時借助大量數據分析洞悉更多商機，進而提升個性化服務的廣度和深度。

趨勢三：使用數據和機器學習打擊欺詐行為

金融機構可以通過實時數據分析和機器學習技術，有效防范欺詐行為。疫情期間，全球范圍內發生了很多欺詐行為。犯罪分子利用大眾希望健康安全的心理，設置了諸如疫苗等很多騙局，進行瘋狂詐騙。據美國欺詐審查委員會在2020年9月發布的新冠病毒調查報告顯示，68%的受訪者表示疫情期間金錢欺詐數量有所增加，85%的受訪者預計未來一年相關欺詐會呈現持續上升的趨勢。

隨著數字平臺使用頻率的上升和新支付模式的出現，新型金融犯罪也隨之出現。AI技術可以幫助金融機構提升其犯罪行為篩查的效率和有效性。在篩選出最可疑的犯罪行為后，金融機構再使用人工重點審查，從而大大提高防范欺詐行為的效率。

趨勢四：上云可以降本增效

云環境能夠支持金融機構快速且低成本地實現高級分析和自動化，預計金融機構的上云速度在2021年會大幅提升。此前，金融機構因為擔心安全與合規問題對采用云架構有所抵制，但現在安全性的提升有效降低了上述風險。例如，Cloudera提供的共享數據體驗(SDX)能夠在各種環境中實現一致的安全管理。無論是將云作為測試或建模的沙箱，還將云作為生產環境，考慮到云的速度和可擴展性，云環境已被證明是金融機構的重要工具之一。

對于金融機構領導者而言，思考如何利用云計算進行業務創新、提升效率至關重要。當然，并非所有工作負載都適合上云。在本地環境和私有云仍將繼續占有一席之地的大環境下，多云或混合云環境的意義在于可以提供與客戶所處環境匹配的靈活性和安全性。

趨勢五：數據隱私與合規

采用新數字技術意味著有大量數據在線傳輸，并通過云端訪問。隨著數據和分析技術的不斷擴展，圍繞客戶隱私和權利的法規要求也在不斷完善。 數據隱私保護已成為全球范圍內關注的焦點。目前，各種關于數據隱私保護的法律規定都在陸續出臺，比如GDPR。然而，每一項新規在增強數據隱私保護的同時，也加大了數據應用的復雜性。

金融機構需要輕松識別和管理敏感數據，從而滿足合規要求。只有通過使用統一的平臺化操作才能有效實現上述目標，平臺需要囊括數據分類、數據沿襲、建模和審計等功能。

整個金融行業正在向數字化未來飛速前進，未來將會涌現很多提升效率、推動創新和實現增長的機會。而現在，金融機構應該采用更多新技術，利用數據分析獲得洞察，從而提升客戶體驗和運營效率，同時降低風險，并防范金融欺詐。