每天有2.5万亿字节的数据会被创建，而且这个数字还在持续增长。对于金融服务公司来说，这带来了尚未开发的潜力，以更好地了解现有客户、新的商业机会、目标市场受众和竞争格局。bluehost美国VPS主机商分享为什么数据整合在金融服务中很重要
同时，这些数据的涌入给金融服务公司带来了巨大的挑战，其中有很多数据是在传统系统中存储和管理的。除了这些挑战之外，金融服务受到高度监管，所以这个行业的公司必须高度重视法律和监管的合规性，以及数据安全和欺诈检测。
然而，这一问题在变得越来越复杂。近年来，不同的数据类型激增，给数据整合带来了更多的复杂性。非结构化数据已经获得了相关性，而地理空间信息被认为是通过为企业数据增加背景而创造价值的关键因素。
金融服务行业，尤其是IT密集型行业——根据IDG的研究，49%的金融服务公司拥有超过10个对其业务流程至关重要的内部或外部数据源。问题是，所有这些系统都造成了数据孤岛，加大了创新的阻力。在一个持续快速发展的行业中，这些公司将产生竞争劣势。
金融服务行业简化数据整合的主要好处
欺诈检测和合规
实时数据整合对欺诈检测和合规性尤为重要。流媒体数据使企业能够在数据出现后立即访问，使金融服务公司在异常情况出现后立即识别。实时可见性加上人工智能和机器学习，使欺诈检测团队能够在潜在风险变成重大问题之前准确定位。
对于许多公司来说，由于传统系统与云平台等较新投资之间的整合有限，利用最新洞察力的机会仍未得到开发。推荐阅读：《企业数据中心：审视数据整合的真正价值》
客户洞察力
金融服务正面临着不断改善向客户提供体验的压力，要了解客户远比满足监管要求更深入。近年来，数据分析有了重要的进步。随着云存储变得越来越便宜，处理能力越来越强，领先的公司已经开发了数据，以获得可用于推动竞争优势的洞察力。
不幸的是，大多数金融服务公司仍在用多个数据仓进行操作，这使得他们很难获得关于客户的完整信息。实时的数据流可以揭示常见的行为和随时间变化的相关性，帮助企业深入了解客户的需求。通过利用这些洞察力，企业可以开始创造更好的个性化客户体验。
例如，对于金融服务公司来说，将客户归类为商业客户或个人消费者是很常见的。在现实中，同一个人可能同时适合这两个类别。如果一个人是小企业的所有者，或者是一个较大组织中的关键决策者，这种情况就更加属实。
高度结构化的主客户记录并不能充分解决这种复杂性。CRM和营销自动化系统在定义和构建客户数据方面提供了更大的灵活性，但大多数包含客户信息的单个系统并不与其他系统集成。
通过整合交易系统、客户关系管理和数字营销自动化的数据，金融服务公司可以实施360度的视角，以更好地了解客户需求，避免客户流失到竞争对手那里，并以新的方式吸引客户。推荐阅读：《医疗保健、金融、零售等领域数据整合的6个真实案例》
发展你的业务应用
云计算和移动设备一直是近年来发生的许多创新的基础。金融服务行业已经跟上了这些变化的步伐，为客户提供了一系列围绕网络技术和移动电话的新服务。诸如远程存款、在线账单支付和电子报表等服务都为客户和银行都增加了价值。
然而，这类应用的大部分集成代码都是以艰难的方式建立的，通过定制的一次性项目消耗了大量的时间和资源。创新是非常昂贵的，维护定制集成的长期成本也是很巨大的。
自动化和精简这些集成流程不仅会扩展业务应用，将创新变得更容易，还会使金融服务机构更容易发展现有的集成代码，以降低其长期的总拥有成本。
公司将发现可用数据量的增加。随着数据收集的时间增长，这些数据可以在一系列复杂的流程中得到利用，以满足由人工智能和机器学习驱动的下一代业务应用程序的需求。推荐相关阅读：《为什么必须要数据清理？》
