金融公司热衷于使用 AI，但他们的数据尚未准备好

快速阅读: 《Beta新闻》消息，报告显示，金融服务公司虽积极采用AI，但面临数据系统老化和现代化不足的挑战。72%的IT人员将数据现代化作为AI部署的关键。未来两年，多数公司将加速AI项目，加强内部培训与外部合作以推动进展。

据Indicum最新研究报告显示，尽管金融服务公司已准备好采用人工智能技术，但在数据质量和系统现代化方面仍面临挑战。研究指出，许多金融服务公司因老旧的数据系统和过时的IT设施而受阻，这些系统往往无法满足实时处理和高质量数据的需求。

52%的金融服务公司IT专业人士反映，他们的数据基础设施在启动系统现代化前已过时或老化；而44%的非金融服务公司IT专业人士也表示需要升级数据基础设施。

72%的金融服务公司IT专业人士表示，数据系统现代化的主要目标是为人工智能工具和应用准备数据，同时提升跨平台的数据集成能力。相比之下，70%的非金融服务公司IT专业人士的目标是为人工智能工具和应用准备数据，65%的人则关注跨平台数据集成。

尽管存在准备不足的情况，67%的金融服务公司IT专业人士称，他们已在多个部门部署了人工智能解决方案，32%的公司正处于试点或实验阶段。59%的公司正利用人工智能进行后台业务流程自动化，如财务和人力资源运营，56%的公司在数据治理和质量管理上使用人工智能。非金融服务公司的IT专业人士中，61%的公司在多个部门部署了人工智能解决方案，33%的公司处于试点阶段，59%的公司在数据治理和质量管理上应用人工智能。

展望未来，74%的金融服务公司IT专业人士预计将在未来两到三年内在各部门快速扩展数据驱动的人工智能项目，68%的人当前专注于将人工智能应用于特定的业务功能。

此外，70%的金融服务公司IT专业人士认为，加强内部培训将加速公司的AI和数据现代化进程，46%的人认为与外部合作伙伴和供应商更好的协作有助于这一进程。

Indicium首席执行官马特乌斯·德尔阿格内洛表示：“这项调查显示，数据质量和现代化的数据系统是实现人工智能成功的关键。虽然各行业都在积极拥抱人工智能，但过时的数据系统成为了一大障碍。建立坚实的数据基础不仅能够推动实质性的进步，还能加快人工智能的实施效果，增强企业的竞争力。投资于现代化数据基础设施的公司将更有效地利用人工智能，持续创造价值。”

(以上内容均由Ai生成)