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在许多方面，大量数据，我们正处于数据的黄金时代，公司在其组织中拥有的数据比以往任何时候都多。然而，一些公司仍然蒙在鼓里。他们的遗留系统使数据不可访问、不准确和孤立。

要在这场数据复兴中蓬勃发展，金融服务需要在如何从数据中提取价值方面进行根本性转变。现代创新正在推动这一运动，使公司能够发现他们渴望的改变游戏规则的见解。

为什么数据会被卡住

对于一些金融机构来说，获取数据可能仍然感觉生活在黑暗时代。当涉及到在整个业务中获得可见性时，金融服务公司通常有很多数据需要处理。但问题源于许多finserv公司继续使用数据仓库的技术，这些数据仓库旨在存储和组织从运营和核心处理系统中提取的大量信息。

正如这些公司所知，创建报告或进行财务分析需要从数据仓库中提取数据。问题是：数据仓库中的数据只有在从遗留系统加载和刷新时才是准确的。商业智能工具访问数据仓库以创建报告或执行财务分析。

因此，云市场，报告或分析中的数据很可能过时。这使得从这些报告中得出的见解不可靠。

许多金融服务公司已转向"固定"定制软件解决方案，以尽可能接近实时地从遗留系统中提取数据。但这些解决办法只会增加更多的障碍。定制解决方案需要持续维护，以跟上业务不断变化的需求。换言之，微信返利机器人可靠吗，金融服务公司的运营（和支付）最终只是为了跟上时代的步伐，其代价是投资于更好的技术，利用数据进行洞察。

一种开明的方法

在当前的形势下，不断变化的业务需求是对实时数据的持续、灵活的访问（更重要的是，它能提供的见解）是必须的。领导者应该专注于理解和应用在数据中发现的见解，而不是维护一个老化的系统，将数据作为商品存储起来以备将来使用，公司自助建站，金融服务业需要在如何从数据中提取价值方面进行根本性转变。

以下是一些关键技术，这些技术使见解在业务范围内变得透明和可访问：

云计算。云平台使公司能够连接和扩展其数据功能和操作系统，而不必担心物理限制。将系统放在一个平台上，消除了数据和系统放在不同平台上时出现的核对问题。

金融服务公司开始向云端飞跃。IDC Financial Insights的研究总监Jerry Silva在一次关于提升金融服务公司后台角色的网络研讨会上讨论了这一趋势。Silva探讨了金融服务中采用云的驱动因素，以及金融机构正在考虑的公共、私有或混合云基础设施。

开放API。在金融服务中，开放API（应用程序编程接口）经常在开放银行业务的背景下讨论，银行正在向外部应用程序开放内部数据。这就是银行如何改进服务以满足客户需求。例如，开放式API使投资应用程序能够连接到用户的银行账户，而不会损害账户持有人金融机构的安全。

Workday云平台利用开放式API帮助公司扩展其Workday数据生态系统，并通过第三方应用程序为业务带来附加价值。平台技术产品和战略副总裁Erin Yang强调了Workday客户如何在Workday云平台上使用API来构建应用程序，并从其他Workday客户和第三方创建的解决方案中获益。其中包括一家金融服务公司，该公司构建了一个应用程序，允许员工在注册前申请培训课程的学费报销。因此，该应用程序不仅消除了人力资源服务团队手动更新跟踪电子表格的需要，而且大大改善了员工体验。

人工智能和机器学习。简单地说，人工智能（AI）和人工智能的一个子集机器学习（ML）是分析的游戏改变者。这些技术使公司从数据中获取见解的方式现代化。AI和ML通过快速检测模式、识别趋势和提供预测来增强对数据洞察的发现。Workday技术执行副总裁Sayan Chakraborty介绍了ML改变我们工作方式的更多方式，包括它如何加快业务流程。