在長達數十年的時間裡，金融機構都將數據視為待挖的金礦，希望通過打造數據平台來賦能業務。然而，為何業內人士卻一直認為這是一項艱巨的任務呢？

　　答案在於，雖然金融機構渴望將數據平台轉化為業務的真正價值和生產力，但卻缺乏關鍵的生產工具。這導致很多數據相關的工作仍然依賴繁瑣的人工操作，例如制作繁雜的報表、構建指標、建立決策體系等，整體效率低下。

　　正是在這個看似沉重的任務背后，隱藏著無限的潛力和創新。奇富科技的毓數大數據平台在今年嶄露頭角，以對齊DataBricks、Snowflake等國際知名企業核心技術架構的方式，在計算引擎優化、智能診斷、業務連續性保障三方面實現了行業領先。

　　在計算引擎優化方面，最新架構的查詢引擎降低了資源消耗和體驗耗時，降幅達52%﹔採用的無感計算引擎升級機制，相當於為行駛的飛機更換了發動機﹔最新設計的二級查詢加速引擎，使得超過80%的數據分析場景能在10秒內返回查詢結果。

　　在智能診斷方面，超過85%的系統異常都可以由AI准確診斷並給出准確建議，用戶問題可以即時得到解決﹔對於30%的異常任務，系統可以自動優化，失敗自愈，保障SLA達成99%。

　　在業務連續性保障方面，核心場景雙活和關鍵場景容災設計使得系統更具彈性﹔復雜鏈路影響控制機制，令上游任務變更對下游的影響更可准確評估並控制。

　　這是怎麼做到的？

　　最為重要的一點在於，奇富科技在今年率先引入了大模型這個關鍵的生產工具。引入大模型后，每個用戶都有一個虛擬數據分析專家保駕護航，絕大部分的系統異常情況AI都可以准確診斷並給出准確建議，即時解決問題。沉浸式表單交互功能簡化了工作流程，幫助用戶提升了50%的工作效率。且支持SQL檢索、SQL優化和NL2SQL功能，SQL編寫相關工作效率能夠提升80%。支持自動數據洞察，部分數據分析場景效率因此提升50%﹔支持AI Flow，復雜數據分析自動化處理，效率提升80%。

　　事實証明，基於大模型的AI建設讓數據平台擁有更強大的生產能力。與此同時，大模型在數據平台建設中還注入了新的生產力。過去，結構化數據佔主導地位，但大量非結構化數據卻難以分析和利用。今天，新的技術突破讓企業能夠高效分析大量的非結構化數據。

　　更為重要的是，毓數平台的背后，體現的是對金融業務數據的洞察和理解，作為金融業務的服務底座，實現業務數字化賦能全鏈路閉環，最終推動了整個業務效率的極大提升。

　　在金融領域，大數據平台的關鍵性日益凸顯。傳統金融機構在嚴監管的壓力下，對數據質量、數據時效性以及數據資產價值密度的要求不斷攀升。大數據平台因此成為實現全渠道、全鏈路敏捷業務能力的有力解決方案。

　　毓數大數據平台不僅服務於奇富科技自身業務需求，同時也為整個金融產業的創新與升級提供強有力的動力。首先，通過匯聚各個部門的數據資產，大數據平台形成全景視圖，可以幫助金融機構全面了解資產布局。其次，大數據平台提供完善的一站式開發和自助分析能力，使金融機構能夠輕鬆通過可視化方式進行數據價值的挖掘和深度分析，提升前端業務能力。

　　隨著金融行業數字化變革的深入，金融機構對大數據的依賴性越來越強，大數據平台的市場潛力將逐步顯現。像奇富科技這樣擁有大數據平台的技術廠商基於多年實戰經驗，推出新產品進入市場，對金融機構而言是個不錯的選擇，率先布局的金融機構有望更早佔得先機。

關注公眾號：人民網財經

分享讓更多人看到