如何构建金融机构的AI决策层

构建金融机构AI决策层的方法

在构建金融机构的AI决策层时，我们需要考虑以下几个方面：

1.AI决策引擎的重要性

金融机构在进行信贷业务时，面临着巨大的风险管理挑战。传统的风控体系已经无法满足互联网化、智能化的需求。AI决策引擎可以将整个风控流程、规则、各类评分卡及各类模型打通，实现大数据+人工智能的全面风险管理。集奥聚合的“集智雷达”就是这样一款AI决策引擎，它能够为金融机构提供全方位的风险管理服务，包括前置风控防范、信息验证、欺诈风险挖掘、风险监控预警、业务风险分析等。

2.数据和算法的重要性

金融机构的AI决策层离不开强大的数据和算法支持。数据是AI的基础，金融机构需要建立一个能够收集、处理和分析各类数据的大数据平台。算法则是AI的引擎，深度的神经网络和机器学习系统可以帮助金融机构进行高效的风控和决策。平安科技就在数据收集和算法应用方面做了大量的工作，他们的目标是利用AI技术推动金融科技创新和发展。

3.人才和场景的应用

有了AI、大数据、算法和技术，金融机构还需要人才和场景来将这些元素整合起来。人才是实现AI决策的关键，金融机构需要与合作伙伴和大学进行合作，共同开展研发，以加速AI技术的应用。场景则是金融机构应用AI的重要载体，通过场景融合，金融机构可以将认知转变为决策。

4.AI决策层的建设策略

在建设AI决策层时，金融机构需要***取一种自上而下、以客户为中心的策略。一方面，金融机构需要依托组织变革和文化建设，引导技术、业务、管理能力提升，实现经营管理模式创新；另一方面，金融机构也需要回归业务的本质进行优化与变革，构建数字协同生态，创造新价值。

5.AI决策层的应用案例

Tempo团队为某国内大型银行设计了一体化大数据分析平台的建设方案，通过TempoAI整合AI生态体系，让更多的业务人员能够通过自助式、拖拽式的建模方式，自主解决日常业务数据分析需求。此外，兴业银行的企业级数据字典也是自上而下推进的成果，它大约用了500人10个月的时间来构建。

总的来说，构建金融机构的AI决策层需要综合运用AI决策引擎、大数据和算法、人才和场景等多种元素，并且需要***取一种有效的建设策略。通过这种方式，金融机构可以实现精细化运营，提升效率和效益。