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數據驅動決策，互聯數智助力金融數智化營銷變革

2024/3/1 17:25:58      企業供稿

技術持續創新，互聯網經濟的蓬勃發展和數字經濟時代的到來，促使數據價值不斷被發掘，大數據由單純的存儲和分析，慢慢過渡到數據采集、清洗、標注、存儲、管理等數據應用體系流程化管理。

從數據到數據資源、數據要素，再到信息時代的“石油”，業界對于數據的認知已發生翻天覆地的變化。各種類型的數據在實際業務發展和落地的過程中不斷深化價值，逐漸成為了反哺新興技術發展的關鍵因素。

政策傾斜，數據價值凸顯

近年來，我國陸續出臺了《網絡強國戰略實施綱要》、《數字經濟發展戰略綱要》、《中華人民共和國數據安全法》，2023年2月，中共中央、國務院印發了《數字中國建設整體布局規劃》，

從宏觀層面肯定了數據資源在產業轉型升級和國家經濟發展中的戰略地位。2023年底，國家數據局等17部門聯合印發《“數據要素×”三年行動計劃（2024―2026年）》；2024年1月，財政部印發《關于加強數據資產管理的指導意見》；2024年2月，國家數據局綜合司、中央網信辦秘書局等四部門聯合開展全國數據資源情況調查，為相關政策制定、試點示范等工作提供數據支持。

新興技術發展，綻放新質生產力

如今，數據驅動的數字技術正以前所未有的速度與實體經濟融合發展，持續賦能傳統產業轉型升級，為產業帶來新模式、新業態，為推動數字經濟發展提供新動能。2022年我國數字經濟規模達50.2萬億元，數字產業化規模和產業數字化規模分別達9.2萬億元和41萬億元。

以金融科技領域為例，通過大數據技術、人工智能大模型等科技手段，改變原來傳統的生產方式和運營模式，幫助企業完成戰略分析、動態調整和科學決策，為產業數字化、智能化奠定基礎。

動態更新，互聯數智展現數據魅力

在互聯數智的智能營銷解決方案中，數據的重要性不言而喻，不管是流量挖掘、觸達轉化還是風控服務，都離不開數據的支持。底層數據是完成數據分析、訓練人工智能大模型等技術創新的基礎。智能化解決方案中的智能化環節離不開數據的支持，通過打造數據環節閉環賦能金融機構及企業業務全流程，為合作方實現核心KPI、降本增效，提供智能化、定制化的架構支撐。

在為合作方打造的定制化解決方案中，互聯數智根據項目需求，通過整合多方數據，基于隱私計算等技術手段，進行數據分析，并在此基礎上進行定制化模型開發以及相關策略定制。

除此之外，為了解決方案能夠跟隨合作方業務發展的不同階段，實現動態更新，互聯數智依托支付類、運營商、SDK廠商和電商消費場景等數據源形成針對金融業務的人工智能大模型，并在實際業務的運營過程中，根據數據變動，分析評估各模型及策略實際應用效果，實現問題預警管理并及時迭代優化，最大限度為企業金融業務可持續發展提供技術和策略支持。

金融科技的不斷更新，加快了金融產業蓬勃發展的步伐，下一步，互聯數智將會不斷提升大模型的研發效率和識別精準度，同時，也將繼續關注數據安全和數據質量，在維護數據隱私安全的基礎上，擴大合規數據要素規模，為合作方業務轉型升級和智能化賦能提供最佳的可信、可行性方案。


互聯數智

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