AI、精确的身份识别和改进的分析，正在帮助公司实时了解客户。 技术领导者们希望利用数据的力量来了解客户的需求和需求方式。这就是为什么整体数据和分析（D&A）市场预计将以惊人的速度增长——预计到2030年规模将增长至2793亿美金。不过，尽管多年来对各种解决方案进行了投资，但很多公司仍然需要帮助，使其员工和合作伙伴能够连接不同的数据源并在完全合规的空间中有效协作，更不用说还要融入AI了。如果失败可能是代价极高的。 在最近Gartner发布的数据和分析趋势报告中，作者Ramke Ramakrishnan指出：“AI的力量和生成式AI日益增长的重要性，正在改变人们的工作方式、团队协作和流程运作方式。在这场技术革命中，那些未能实现转型并有效利用D&A（尤其是AI）的组织将不会取得成功。” 问题不在于组织缺乏大量数据或先进的分析工具，他们缺少的是轻松解锁总体端到端价值的能力。毕竟，这些数据源可能埋得很深，通常分散在单独的数据存储和存储库中。单个的分析应用可能是最先进的，但往往没有相互连接，所有这些因素都会阻碍随时访问、阻碍协作、限制客户形象，最糟糕的是，增加了获得洞察和产生市场影响的时间。 我们需要的是一个统一的环境，可以让多方团队管理Gartner提出的复杂性——这是取得成功的重大障碍。这对于任何从事风险评估、欺诈预防和检测或营销的企业来说都尤为重要，因为这些企业的盈利取决于对其客户和潜在客户的实时了解。值得庆幸的是，这些挑战正在得到解决，企业现在有很多选择。 设定方向：评估数据和分析支持平台时明确目标很重要 改善金融机构的信贷决策 假设您是一家希望通过贷款利用小企业巨大增长的银行。American Bankers Association (ABA) Journal报道称，Dodd-Frank Act法案现在要求小企业贷款附带“目前消费者信贷所要求的报告、数据收集和清洁类型”。 无论是在运营费用还是监管风险方面，这都是一个巨大的提升。但最先进的数据和分析平台应该能够：a) 从多种来源获取风险评估数据；b) 允许组织内外的分析团队在不访问原始数据的情况下就汇总见解展开协作；c) 提供强大的数据治理结构以确保合规性和可审计性。 简而言之，正确的数据和分析支持平台可以帮助银行进入新的增长领域。 领先于欺诈者——现在和未来 在考虑应对数字支付欺诈的挑战时，我们不再只谈论信用卡欺诈。随着世界走向无现金经济（包括大多数产品和服务的电子支付），金融机构还必须应对移动钱包、P2P支付服务和一系列新兴数字支付系统带来的新风险。 “最先进的”数据和分析支持平台可以大大提高身份识别能力，有助于防止欺诈。理想情况下，这种平台会把结构化的数据（如传统的离线身份）与非结构化的数据（包括行为信息、设备属性和其他因素）联系起来，从而更快地且以更高比率识别出欺诈者，同时最大限度地减少误报。 让营销人员能够在行为层面吸引消费者 为了建立品牌忠诚度并加深信任，消费品企业必须以动态且不断适应的新方式吸引现有和潜在客户。遗憾的是，基于人工分析和交易数据的传统数据和分析方法已经不足以完成这项任务了。 那些让组织为未来做好准备的支持型平台，必须能够支持以交互规模运行的消费者智能解决方案。产品购买等交易提供了简单的“是什么”，交互则给出了“为什么”。确定营销团队成员什么时候向消费者发送电子邮件、消费者点击了什么、是从哪些设备、在什么时间和地点点击的——了解这些交互行为以及这些行为如何触发了转化——可以提供对客户深刻且前瞻性的了解。 在数据和分析支持平台中寻找什么 无论是出于信贷、营销、欺诈解决方案还是其他原因选择合作伙伴，都必须比较他们的底层平台，是否配备了将业务带入未来所需的技术、分析和协作功能？要找到答案，请先考虑以下问题： 数据管理该平台是否允许在单一空间内对所有资产和第三方数据进行快速的、简化的、经过允许的访问？是否能够轻松连接企业的专有信息、公共数据、离线数据、在线数据、结构化数据和非结构化数据？是否能够提供以任何所需或期望的方式处理各种数据所需的灵活性？数据治理框架和访问控制是否足够先进且有足够强的适应性，以确保法律和法规合规性和可审计性？可操作分析该平台是否将人类智能与人工智能和机器学习相结合？是否提供了对消费者的实时的、多层次的、完全情境化的理解？多方团队是否可以在配备隐私保护创新技术的洁净室中进行协作，这些创新允许共享汇总洞察而不会过快地提供访问权限，并且精确匹配在线的、离线的、个人的和数字的身份片段与个人或实体的原始数据？支持平台解决方案提供商是否有分析和数据科学咨询服务来提供支持？可靠的身份平台能否快速准确地将线上、线下、个人和数字身份片段与个人或实体匹配？ 人工智能和机器学习创新能否快速适应系统——因此每个用例都可以决定最终决策？ 平台能否处理嘈杂的数字数据、离线指标和连接元素，同时提供极其细致入微且高度自信的决策？ 强大的合规性该平台是否利用标准数据治理流程和基于权限的控制来确保法律和法规合规性？是否完全易于审计的？能否轻松适应不断变化的法规？是否允许你根据需要快速重新访问模型？自助服务平台和数据是否可以在本地使用并提供了自助服务方式，从而避免供应商管理的服务和成本？能否实现真正的端到端DIY数据和分析解决方案？是否提供对新数据的访问以挖掘相关性更高的洞察？是否降低了采购成本？知识深度平台是否在交互层面而非传统交易层面创建了客户智能解决方案？能否收集全方位的消费者交互，将其编入自动分类法，并识别出导致所需交易的交互？是否能够提供聚合的、情境化的实时洞察来创建行为知识图谱？能否快速部署多样化和复杂的AI模型？这些都是在数据和分析支持平台上进行尽职调查时需要考虑的一些事项。希望这些最佳实践可以帮助确保你的公司有效管理、治理、分析和提供当前和未来成功所需的数据洞察。