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這場(chǎng)至今依然看不到盡頭的疫情，硬生生地成為數(shù)字化時(shí)代的分水嶺。
數(shù)字化不再是選項(xiàng)，而是無(wú)法回避的必修課。許多行業(yè)的運(yùn)行模式乃至生存邏輯，正在被重新改寫(xiě)，也加劇了行業(yè)格局的變遷。
作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的命脈，金融行業(yè)在數(shù)字化浪潮之下快速分化。在資本市場(chǎng)上，2020年以來(lái)，我們見(jiàn)證了招行市值先后超越中行與農(nóng)行，也目睹了互聯(lián)網(wǎng)券商富途的股價(jià)上漲10倍。
另一邊，中小金融機(jī)構(gòu)生存壓力日益凸顯，它們?cè)谵D(zhuǎn)型的路上往往心有余而力不足，其生存空間既受到大中型機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)下沉的壓制，還要面臨新興互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的沖擊。
冰火兩重天，一邊凡爾賽，一邊網(wǎng)易云。一部分企業(yè)已經(jīng)率先揚(yáng)起數(shù)字化的船帆，在通往未來(lái)金融的大海上乘風(fēng)破浪；而仍然還有大部分機(jī)構(gòu)因?yàn)榉N種原因，遲遲未能找到突破口。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型知易行難
麥肯錫(McKinsey)每年都會(huì)發(fā)布一份人工智能全球調(diào)查Unlocking success in digital transformations ，分析企業(yè)的AI應(yīng)用現(xiàn)狀。這次的調(diào)查麥肯錫收集了來(lái)自收集了來(lái)自不同地區(qū)、行業(yè)、公司規(guī)模、職能專(zhuān)長(zhǎng)和任期的2395名參與者的反饋。
研究表明，至少一半受訪(fǎng)者采用了AI，其在企業(yè)中的價(jià)值是增收大于降本，只有16%到30%的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案取得了成功；另外7%的企業(yè)有過(guò)一些短期的成績(jī)，卻并不持續(xù)。
從公司內(nèi)部業(yè)務(wù)線(xiàn)看，下圖顯示了各部門(mén)的AI使用率（單位：%）：
如圖所示，產(chǎn)品和服務(wù)開(kāi)發(fā)、服務(wù)運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)三個(gè)部門(mén)的AI使用率居高不下，其中產(chǎn)品和服務(wù)開(kāi)發(fā)是使用AI最多的部門(mén)，基于人工智能的新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的AI使用率為24%，產(chǎn)品功能優(yōu)化是21%。
報(bào)告顯示，企業(yè)正越來(lái)越多的將AI作為創(chuàng)造價(jià)值的工具，但這種價(jià)值更多的體現(xiàn)在增收而不是降本上。
埃森哲早前的一份研究報(bào)告亦顯示：80%的中國(guó)企業(yè)正在嘗試通過(guò)數(shù)字技術(shù)讓企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)變得更加高效，促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。然而，其中只有4%左右的企業(yè)真正釋放了數(shù)字化的潛力。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功的絆腳石
報(bào)告發(fā)現(xiàn)，組織文化不足是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功的絆腳石之一。組織文化的不足體現(xiàn)為三個(gè)方面，即各職能和部門(mén)相對(duì)孤立、害怕承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、難以形成統(tǒng)一的客戶(hù)觀(guān)并立即執(zhí)行。
即便是以技術(shù)為中心的公司或部門(mén)，也往往會(huì)暴露這三個(gè)不足之處。比如，員工經(jīng)常使用他們喜歡的工具和解決方案，而沒(méi)有協(xié)作或共享信息，這有可能會(huì)導(dǎo)致需求不統(tǒng)一。
如何推動(dòng)組織文化的變革，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化成功轉(zhuǎn)型？麥肯錫的上述報(bào)告總結(jié)了聘請(qǐng)精通數(shù)字技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者、培養(yǎng)員工數(shù)字化能力、為日常工具進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)等方法。
其中，針對(duì)日常工具數(shù)字化升級(jí)，麥肯錫調(diào)查了數(shù)字化工具和流程能在多大程度上幫助轉(zhuǎn)型成功。如下表所示：他們向受訪(fǎng)者詢(xún)問(wèn)了自轉(zhuǎn)型以來(lái)其企業(yè)做的7個(gè)結(jié)構(gòu)變革，其中3個(gè)變革都涉及將數(shù)字工具作為新的組織規(guī)范的使用。
充分利用數(shù)字化工具被設(shè)定為組織的新規(guī)范，更有助于轉(zhuǎn)型成功
第一，采用數(shù)字工具，讓企業(yè)信息變得更透明、更容易獲得；第二，采用數(shù)字自助服務(wù)技術(shù)；第三，關(guān)注公司運(yùn)營(yíng)中的技術(shù)，修改標(biāo)準(zhǔn)操作程序。除此之外，基于數(shù)據(jù)的決策的增加和交互式工具的使用也能幫助轉(zhuǎn)型成功。
由此可見(jiàn)，針對(duì)日常工具數(shù)字化升級(jí)，是讓企業(yè)賦予員工新的工作方式的必經(jīng)之路。
易道博識(shí)AI開(kāi)放平臺(tái)
全新的易道博識(shí)AI開(kāi)放平臺(tái)，攜全新的UI設(shè)計(jì)上線(xiàn)發(fā)布！易道博識(shí)AI開(kāi)放平臺(tái)是易道博識(shí)傾力打造的面向廣大企業(yè)、機(jī)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)者、開(kāi)發(fā)者的公有云產(chǎn)品服務(wù)平臺(tái)，是對(duì)公司原有產(chǎn)品服務(wù)的補(bǔ)充，也可以直接縮短企業(yè)與終端客戶(hù)的距離。
在這里，用戶(hù)可以自助注冊(cè)下單，更加方便、快捷地購(gòu)買(mǎi)更高性?xún)r(jià)比、更優(yōu)質(zhì)的云產(chǎn)品服務(wù)。
易道博識(shí)AI開(kāi)放平臺(tái)提供人工智能相關(guān)的多元化的云產(chǎn)品及服務(wù)，包括基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)開(kāi)發(fā)的OCR識(shí)別技術(shù)，覆蓋文字識(shí)別，人臉識(shí)別和圖像識(shí)別三大類(lèi)人工智能云產(chǎn)品服務(wù)。
文字識(shí)別包含多種模式的OCR識(shí)別云產(chǎn)品，目前已支持身份證、銀行卡、駕駛證、行駛證、營(yíng)業(yè)執(zhí)照、增值稅發(fā)票、房產(chǎn)證等多種模板和通用文字識(shí)別，可以在線(xiàn)對(duì)圖片中的文字進(jìn)行智能檢測(cè)、定位、識(shí)別，能有效代替用戶(hù)輸入的場(chǎng)景，提升輸入效率，優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)。
易道博識(shí)自主開(kāi)發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，能夠在圖像或視頻流中檢測(cè)和跟蹤人臉，準(zhǔn)確識(shí)別人臉信息，并進(jìn)行預(yù)處理、匹配，具備活體檢測(cè)、人臉1：1比對(duì)及1：N對(duì)比等多種功能，擁有超越人眼的精準(zhǔn)比對(duì)能力。目前已上線(xiàn)的人臉識(shí)別云服務(wù)包含人臉檢測(cè)和人臉比對(duì)功能，可應(yīng)用于多種場(chǎng)景。
基于圖像識(shí)別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法及大數(shù)據(jù)研發(fā)的物體檢測(cè)算法，可對(duì)圖像進(jìn)行分析、檢測(cè)、定位印章位置，并能高速、準(zhǔn)確識(shí)別條形碼和二維碼，自動(dòng)定位分析編碼格式并解析輸出內(nèi)容。
此外AI開(kāi)放平臺(tái)還提供身份證認(rèn)證及銀行卡認(rèn)證的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，包含公安簡(jiǎn)項(xiàng)和銀行卡認(rèn)證云服務(wù)，可實(shí)時(shí)獲取比對(duì)結(jié)果，穩(wěn)定、高效、快捷，幫您解決業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)中的安全需求，大幅提高風(fēng)控安全，降低業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
十字路口，加速分化。中國(guó)金融業(yè)面對(duì)的考驗(yàn)是前所未有的。
全球性的經(jīng)濟(jì)下行、國(guó)內(nèi)發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變、利率市場(chǎng)化改革的深入、跨界競(jìng)爭(zhēng)的加劇……從銀行、保險(xiǎn)到證券，幾乎所有金融機(jī)構(gòu)都面臨成長(zhǎng)乏力、增速放緩的難題。
可以說(shuō)，金融業(yè)集體走到了轉(zhuǎn)型升級(jí)的十字路口。而數(shù)字化，正在成為決定金融機(jī)構(gòu)興衰存亡的關(guān)鍵變量之一。
以銀行業(yè)為例，那些數(shù)字化轉(zhuǎn)型投入力度更大的銀行，已經(jīng)取得了越來(lái)越顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，甚至實(shí)現(xiàn)了彎道超車(chē)。
目前，基于加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展戰(zhàn)略，易道博識(shí)已經(jīng)服務(wù)了眾多的金融行業(yè)客戶(hù)，包括80多家銀行、70多加證券公司及數(shù)十家保險(xiǎn)公司，在服務(wù)大型金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面處于行業(yè)領(lǐng)先地位。
未來(lái)，易道博識(shí)會(huì)繼續(xù)堅(jiān)持推動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理數(shù)字化升級(jí)，構(gòu)建數(shù)字轉(zhuǎn)型共同體的強(qiáng)大生態(tài)力量，共同助力企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
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如圖所示，產(chǎn)品和服務(wù)開(kāi)發(fā)、服務(wù)運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)三個(gè)部門(mén)的AI使用率居高不下，其中產(chǎn)品和服務(wù)開(kāi)發(fā)是使用AI最多的部門(mén)，基于人工智能的新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的AI使用率為24%，產(chǎn)品功能優(yōu)化是21%。
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埃森哲早前的一份研究報(bào)告亦顯示：80%的中國(guó)企業(yè)正在嘗試通過(guò)數(shù)字技術(shù)讓企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)變得更加高效，促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。然而，其中只有4%左右的企業(yè)真正釋放了數(shù)字化的潛力。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功的絆腳石
報(bào)告發(fā)現(xiàn)，組織文化不足是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得成功的絆腳石之一。組織文化的不足體現(xiàn)為三個(gè)方面，即各職能和部門(mén)相對(duì)孤立、害怕承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、難以形成統(tǒng)一的客戶(hù)觀(guān)并立即執(zhí)行。
即便是以技術(shù)為中心的公司或部門(mén)，也往往會(huì)暴露這三個(gè)不足之處。比如，員工經(jīng)常使用他們喜歡的工具和解決方案，而沒(méi)有協(xié)作或共享信息，這有可能會(huì)導(dǎo)致需求不統(tǒng)一。
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其中，針對(duì)日常工具數(shù)字化升級(jí)，麥肯錫調(diào)查了數(shù)字化工具和流程能在多大程度上幫助轉(zhuǎn)型成功。如下表所示：他們向受訪(fǎng)者詢(xún)問(wèn)了自轉(zhuǎn)型以來(lái)其企業(yè)做的7個(gè)結(jié)構(gòu)變革，其中3個(gè)變革都涉及將數(shù)字工具作為新的組織規(guī)范的使用。
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由此可見(jiàn)，針對(duì)日常工具數(shù)字化升級(jí)，是讓企業(yè)賦予員工新的工作方式的必經(jīng)之路。
易道博識(shí)AI開(kāi)放平臺(tái)
全新的易道博識(shí)AI開(kāi)放平臺(tái)，攜全新的UI設(shè)計(jì)上線(xiàn)發(fā)布！易道博識(shí)AI開(kāi)放平臺(tái)是易道博識(shí)傾力打造的面向廣大企業(yè)、機(jī)構(gòu)、創(chuàng)業(yè)者、開(kāi)發(fā)者的公有云產(chǎn)品服務(wù)平臺(tái)，是對(duì)公司原有產(chǎn)品服務(wù)的補(bǔ)充，也可以直接縮短企業(yè)與終端客戶(hù)的距離。
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易道博識(shí)自主開(kāi)發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，能夠在圖像或視頻流中檢測(cè)和跟蹤人臉，準(zhǔn)確識(shí)別人臉信息，并進(jìn)行預(yù)處理、匹配，具備活體檢測(cè)、人臉1：1比對(duì)及1：N對(duì)比等多種功能，擁有超越人眼的精準(zhǔn)比對(duì)能力。目前已上線(xiàn)的人臉識(shí)別云服務(wù)包含人臉檢測(cè)和人臉比對(duì)功能，可應(yīng)用于多種場(chǎng)景。
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基于圖像識(shí)別技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法及大數(shù)據(jù)研發(fā)的物體檢測(cè)算法，可對(duì)圖像進(jìn)行分析、檢測(cè)、定位印章位置，并能高速、準(zhǔn)確識(shí)別條形碼和二維碼，自動(dòng)定位分析編碼格式并解析輸出內(nèi)容。
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