世界各地的人们和企业创造了惊人的
1,145 万亿兆字节的数据 每天。 数据正在改变我们的生活，从加速疾病诊断到优化零售定价。
数据为人工智能技术提供动力，而人工智能的效果取决于它所利用的信息。
根据普华永道到 15.7 年，人工智能有潜力为全球经济贡献 2030 万亿美元，并可在同一时间范围内使当地经济的 GDP 增长高达 26%。 更进一步说，
麦肯锡 预测到 22 年，人工智能将为英国经济带来 2030% 的增长。人工智能具有巨大的潜力，可以为未来英国经济增长做出重要贡献。
金融服务业贡献 到 173.6 年，该行业将为英国经济带来 2021 亿英镑的收入，在 OECD 经济体中排名第四。人工智能支出的预测增长与英国金融服务业的规模相结合
这是推动创新和发展更好的巨大机会。本博客将讨论组织如何通过正确的数据实践来最大化人工智能机会。
浪费不可
无论是在全球还是在英国，我们每天都会产生数量惊人的数据，但是
其中大部分实际上被浪费了 (68%)。不使用数据有两个主要原因。首先是监管原因。在金融行业内，出于监管/治理原因，某些数据不允许用于其分类。
例如，GDPR 立法不允许个人数据的保存时间超过其需要的时间，因此必须将其处理掉。
第二个原因是缺乏理解。许多银行不知道他们拥有哪些数据，或者不了解他们拥有的数据类型。这种知识差距阻碍了许多拥有丰富数据但缺乏数据能力的企业的数字化转型。
信息也贫乏。
在许多情况下，数据的处理没有达到更好地理解数据所带来的准确性和速度。 如果人们无法最大化他们的数据并且无法从他们所拥有的数据中获得洞察力，那么人工智能的机会就会被错过。
最大化您的数据资产
那么组织如何才能更好地了解他们的数据资产呢？可以实施扫描本地和云端数据源的数据治理服务，以对数据进行分类并识别私人信息，进而有助于降低安全性
和合规风险。
了解您所拥有的数据不仅是商业意义上的损失（就错失机会而言），而且对其他运营方面也有好处（通过提高合规性）。当涉及人工智能和机器学习时，可以获得洞察以改进
防御并更好地为客户服务。人工智能可以帮助解决从人为错误到预防欺诈等常见挑战，因此技术具有带来积极变化并与客户建立更大信任的真正力量。
数据结构
对于人工智能和机器学习来说，监管合规性至关重要，通过管道运行的数据在每个阶段都应该既合规又有价值。机构应该考虑实施数据结构，以便可以在边缘收集数据，然后进行处理
它使用强大的 GPU 来运行提供更多即时业务价值的模型。
云还可以通过构建多云策略来帮助最大限度地发挥人工智能的作用，该策略可以提供更高的弹性和更好的平台，以便在多个环境中扩展数据。 随着欧盟于五月就新的协议达成临时协议
数字运营弹性法案 （DORA），组织现在需要更仔细地考虑他们的数字风险管理和监管框架。英国很可能会在不久的将来推出类似的立法，因此有必要
领先一步并为潜在的监管变化做好准备，而不是达不到新的要求。
因此，总而言之，金融服务组织拥有抓住人工智能机遇的巨大机会，但为了做到这一点，他们需要确保他们的数据得到最大程度的利用，以合规的方式使用并以灵活的方式存储。
方式。如今，组织拥有大量数据，其未开发的潜力可以加速 FS 的增长，无论是现在还是将来，这都是一个不容错过的机会。
