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全球数据智能趋势一览

近年来，数据科学家角色发生了深刻变化。在算力、数据量和算法的双重支撑下，数据科学家更关注业务价值创造、数据能力提升和工程化实践。这种转变标志着数据科学家从纯粹的模型构建者，逐步转型为业务赋能者。

持续智能崛起

人工智能技术正加速在各行业的规模化应用。以ML Ops为代表的持续智能技术正在蓬勃发展，成为企业级技术选择。这种技术不仅能自动化流程，还能实现闭环管理，为业务赋能。

数据安全与隐私的提升

随着行业对数据安全隐私要求的提高，数据交易和交换成为AI应用的关键壁垒。联合计算技术凭借其兼顾数据安全和模型优化的优势，正在成为主流选择。

疫情推动AI聊天机器人发展

疫情催生了线上化和智能化的全面转型。越来越多企业，尤其是金融机构，通过智能Chatbots替代人工服务流程。这种趋势在后疫情时代将进一步深化，成为AI应用的重点方向。

金融数智化发展

《银行4.0》一书在2019年引发全球关注，其"银行业务将无所不在，除了'银行'以外"的副标题印证了疫情背景下线下网点关闭的事实。疫情后，企业数字化转型进入"迁徙"阶段，传统业务全面迁移至数字化世界。

云计算和AI技术将成为银行长期差异化竞争力的体现。大型银行正在加速新技术应用，通过智能化"迁徙"替代传统数字化转型。NLP技术在银行应用中表现突出，尤其是在Chatbot、自然语言理解和生成等场景中。

异常检测技术在风控和反欺诈领域展现巨大潜力。全球顶级银行广泛应用此技术，丹麦丹斯克银行通过异常检测每天减少1200次误报，提升了欺诈检测效率。随着技术发展，异常检测将朝高响应、高实时、去中心化和机器学习方向演进。

机器学习平台成为智能规模化的基础架构。摩根大通的OminiAI平台就显著提升了AI应用效率，节省了大量资源投入。企业级机器学习平台为银行智能化应用提供了基础支持。

后记

在后疫情时代，数字化转型已进入"智能迁徙"阶段。作为智能赋能的加速器，数据智能发展将引领银行业务创新。争取在智能化迁徙中占据先机，成为数字化世界的排头兵。

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