IFM英威数字化资产管理平台托管平台如何应对资产价值波动的风险？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2024-05-08 12:15 标签： 数字化资产管理平台
IT资产管理面临的主要挑战：Gartner调查发现，目前全球只有不到25%的公司具有适当的IT资产管理规划。大多数公司都使用复杂的人工跟踪监测方式，或者根本不清楚自己的硬件资产基础。从而导致了时间、资金以及系统性能上的损失。1、定位难。故障设备在哪里？逻辑地址对应哪台服务器？2、盘点难。资产真实数量有多少？帐实相符吗？3、安全监管难。IT 设备物理安全管理粗放。4、规划难。这台服务器可以在哪里上架？机架空间足够吗？5、空间碎片化严重。6、查询难。设备状态处于在产还是报废？U位资产全生命周期数字化运营方案：△通过MC-RFID传感器系统，将机房、机柜、资产和资源数字化，实现对IT资产全生命周期数字化监管和安全保护。△提高运营效率和保证资产账实一致，实现降本增效、节能低碳、安全合规。△不涉及用户的业务和数据，并实时保障了IT资产的安全可靠。主要功能：1、可视化管理：实时在线管理资产、资源状态，U位指示灯实时交互2、变更管理：自动化更新变更数据，无需人工抄写录入，全生命周期有迹可循3、安全管理：机柜、资产及部件多层级实时物理安全监控4、容量管理：智能科学决策，优化资源管理5、巡检管理：自动化工单处理，巡检流程标准化6、盘点管理：自动盘点，无需人工扫码清点，保证账实一致
日前，大数据技术标准推进委员会（中国通信标准化协会下（CCSA）的专业技术委员会，简称TC601）发布《数据资产管理实践白皮书》（6.0 版）（以下简称：报告），这是大数据技术标准推进委员会自 2017 年以来发布的第六版白皮书。该报告跟踪 2022 年政策和行业动向，阐述数据资产管理的概念、演进、难点，结合企业典型方法和实践案例，重点讨论数据资产管理的活动职能、保障措施、实践步骤等，并对其发展进行总结与展望。今天，Smartbi将从《数据资产管理实践白皮书》出发，解读企业数据资产管理难点和解决措施，从而推进企业数字化转型。01.加快释放数据价值数据资产管理推进数字化转型随着数据的重要性日益显著，良好的数据资产管理成为推动企业数字化转型，加速数据价值释放的关键。《报告》中指出企业只有通过数字化转型才能优化企业资源获取和配置，快速感知市场变化、识别潜在客户需求、增强决策准确性实时性、降本增效，重塑企业发展模式和竞争优势。数字化转型通过业务数据化，应用数据采集、传输、加工等技术，推动业务全面线上；通过数据业务化，实现数据智能决策，驱动业务创新。 数据资产管理可以提高业务数据化效率，推动数据业务化，应用数据分析技术，实现数据赋能业务发展，推动企业精细化管理变革，从而加速企业数字化转型。思迈特软件以提升和挖掘企业客户的数据价值为使命，专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。核心产品一站式BI大数据分析平台Smartbi功能覆盖数据接入、数据处理、数据存储、数据可视化分析、机器学习等全部BI需求（如下图所示）。思迈特软件凭借自主研发的产品，为金融、制造、零售、政府、医疗等行业客户量体裁衣打造优秀的数据化运营方案，赋能企业加快实现数字化转型的变革，提升企业竞争力。02.数字化转型深化落地数据资产管理面临诸多挑战经过多年发展，我国数据资产管理逐步进入深化落地时期。政府、金融、互联网企业等机构纷纷提出数字化转型路线，发布数据资产管理框架，探索开展数据资产化工作。但是，在实际应用中，数据资产管理仍然面临一系列的问题和挑战，阻碍了企业数据资产能力的持续提升。03.道法术器综合保障数据资产管理稳步前进以上问题该如何解决呢？那就需要我们从数据资产管理的职能入手，通过系列保障措施和规范的实施步骤来解决这些难点，对此，我们总结了下面5个关键措施。1、战略推进内驱力责任体系保障落实解决“内驱力不足”和“业务脱节”的问题，企业可以需要通过发布数据战略、建立组织责任体系和长效机制等措施来保障。
同时通过培训宣贯、绩效考核、数据文化培养等长效机制，保障数据资产管理活动持续高效运行。2、合理引进技术一体化提升敏捷能力《报告》中提出在数据资产管理的过程中，合理引进人工智能、机器学习、知识图谱等创新技术，可以进一步提升数据资产管理的智能化、自动化、敏捷化水平，及时响应业务变化，降低人力与风险成本。
Smartbi一直专注于创新，很早就开始应用人工智能、机器学习、知识图谱等技术，在2021年和2022年，分别通过自然语言分析NLA关键技术和数据模型底层技术获多项国家发明专利授权。Smartbi把这些技术应用于数据处理、数据建模、数据分析、数据挖掘等方面，提供了自助ETL、敏捷数据模型、智能对话式分析和数据挖掘等功能，全面提升数据资产管理的智能性和敏捷性。此外，除了引用技术外，企业还需构建统一的数据资产管理平台，以加强数据管理各个环节之间的关系，提高效率。而Smartbi作为一个一站式BI和大数据分析平台，可一体化完成数据连接、数据处理、数据建模、指标管理、数据分析、数据分享等全流程功能，助力企业提升数据资产应用效率。例如，普正制药通过Smartbi建立了规范的业务分析系统，该系统以营销中心、财务、人力等多维度切入，建立起一套闭环的数据获取分析流程。不仅提高了人效，更能让集团的业务人员都建立起了数据挖掘和分析的能力，增强了集团对数据资产的运用，让普正药业获得了长远发展的驱动引擎。3、自增长指标体系助力数据资产积累《报告》还提出数据资产管理的核心目标之一是提升数据质量，并指出通过标准化的指标体系，有助于提升数据质量，形成企业可重用的数据资产。Smartbi则可提供指标体系构建的方法论、提供以指标为核心的ABI平台承接指标落地、提供行业最佳实践等，并通过业务和IT最佳协同的理念构建自增长的指标体系，帮助企业提高数据质量，持续完善企业数据资产，提高决策的准确性。4、加强数据应用创新增加数据服务广度《报告》认为企业应加强数据应用和服务的创新，围绕降低数据使用难度、扩大数据覆盖范围等方面开展。通过数据可视化、自助数据分析、数据应用商店等实现数据“平民化”，使更多一线业务人员直接参与数据分析过程。Smarbi提供交互仪表盘、透视分析、即席查询等多样的自助数据分析工具，满足不同业务人员的敏捷分析需求，降低数据应用门槛。比如民生银行借助Smartbi搭建阿拉丁大数据平台，让一线业务人员变成数据专家，能够自主查询数据、辨别数据、分析数据，驱动全员数字化运营，并通过数据应用为全行带来10%的利润，同时助力民生银行每年节省1亿元成本。5、构建数据运营生态实现数据文化落地数据资产管理方与使用方之间缺少良性沟通和反馈机制，降低了数据产品的应用效果。而数据文化是企业开展数据资产管理的核心价值观和最终驱动力。因此我们要优化数据服务方式，营造数据文化，提升员工的数据认识和兴趣。 Smartbi通过应用商店沉淀数据应用成果并分享，通过数据目录导航安全开放数据资源给业务用，还提供统一的数据门户解决方案，助力企业构建数据化运营生态系统，营造数据文化。南京银行使用Smartbi打造了一站式数据服务平台和统一的数据门户，支撑全行各领域的数据挖掘、数据分析展示、数据共享等，实现用户统一看数与用数，在全行范围内营造自主的数据应用氛围，实现了数据文化的落地，推广了数据应用的价值。此外，Smartbi还具备多级安全管理能力，还能提供数据行/列/单元格级别的精细化权限控制，同时支持数据脱敏与水印，满足不同场景下对数据安全的应用需要。 写在最后 《报告》从管理理念、管理方式、管理手段、技术架构等方面阐述数据资产管理发展趋势。并指出，未来数据资产管理将朝着统一化、专业化、敏捷化的方向发展。Smartbi在未来发展的构思、设定和规划上，和《报告》中上述资产管理发展趋势相关内容不谋而合。作为一站式的BI和大数据分析产品的Smartbi，采用现代化BI架构，不仅通过敏捷的自助数据分析，还通过Data Fabric技术实现了增强的数据准备和增强的数据分析，提升数据应用的广度和深度，同时通过分享协同加强分享和反馈，构建数据文化，营造数据化生态系统。未来，Smartbi将继续向专业、敏捷、智能的方面前进，助力数据资产能力持续提升，助力企业数字化转型，让数据为客户创造价值！

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用微信扫码二维码分享至好友和朋友圈文/恒生电子股份有限公司总裁助理郑小勇在科技发展迅猛的时代，新科技不仅可以赋能金融，同样可以给监管提供支持。本文认为，监管科技可以借鉴金融科技积累的经验，充分应用于监管中，在监管的引领下金融市场才能健康发展。本文通过分析科技在金融和监管之间的应用，构建了一套金融综合监管体系来促进金融市场健康、高效地发展。当前，金融科技（FinTech）和监管科技（RegTech）已经是金融市场的两大热门主题。其中，金融科技是科技在金融领域的应用，它以数据为基础，以技术为手段，目的在于创新金融产品和服务模式，改善客户体验，提升效率，降低成本；而监管科技则是利用技术，尤其是通过信息技术进行监管和报告，高效解决监管和合规性要求。金融科技和监管科技是科技在不同场景下的应用，两者有科技这个共同的基础。至今，金融行业的技术发展可分为电子化、网络化和智能化三大阶段。其中电子化已经基本完成了，网络化虽然尚未完成，但也已经在收尾阶段，而智能化才刚刚开始。目前金融行业正处于网络化向智能化转变的过渡阶段。金融科技就像骏马，拉动资本市场快速前行，如果没有金融科技的力量，金融市场将活力大减。但若没有监管的缰绳，市场就会像脱缰的马车失去管控，岌岌可危。因此，金融市场需要金融科技和监管密切地合作，才能更好地快速、平衡地发展。金融科技的发展和探索近年来，各种金融科技如雨后春笋般出现，以移动通信、大数据、云计算、人工智能、区块链等为代表的新技术纷纷在资本市场开花结果。各种金融机构不断大量、大范围地使用金融科技，在支付清算、资产管理、智能金融、互联网金融和交易结算等领域已有广泛应用，大大促进了资本市场的投融资规模。因此，有的互联网货币基金在短短几年内实现快速扩张，规模甚至超过了一些中型银行的存款总额。目前，金融机构网络化阶段还在收尾，智能化阶段已在起步，但要实现金融机构的网络化，还需要大量配套的技术架构升级，来支持业务系统7×24小时运行、高性能并发、互联网安全等性能。而传统信息技术（IT）体系架构并不是按照网络化来设计的，所以在实现金融机构网络化的进程中就需要一个漫长的技术架构升级转移过程，即“Move Online”。这个升级过程从消费端（C端）开始，然后逐步向后端延伸，相应的基础设施也需要一些根本性的改进。金融技术就是服务金融的一个工具，技术工作者提供的技术支持须符合现有的合规框架。近年来，金融软件和网络服务供应商一直在了解和分析金融业务场景，更新基础的技术工作，通过对基本技术的研究，提升基础技术水平。如建立金融知识图谱就需要整合金融行业多个领域的知识架构。金融软件和网络服务供应商通过人脸识别、语音识别等基础技术，结合知识图谱和机器学习，构建出适合金融行业使用的人工智能基础技术平台，再把这个技术平台赋能给不同应用场景下的金融公司（主要是金融机构，也包括一些创新金融公司），金融公司就可以利用这些技术去建立业务场景。通常这种方式被称为“科技赋能金融”。2017年市场上推出了一系列智能金融科技应用，如智能投顾、智能风控、智能投资、智能客服、智能数据、智能运营等。其中，智能投顾是一种结合了人工智能、大数据、云计算等新技术及现代投资组合理论的在线投资顾问服务模式。过去的传统投顾服务是由人力以线下的方式提供的，这种人工线下服务模式现在逐渐暴露出存在知识盲区大、信息挖掘能力有限、成本高等问题。而智能投顾则借助组合投资理论，只需将投资者风险偏好、财务状况及理财规划等变量输入模型，就能生成自动化、智能化、个性化的资产配置建议。在中央电视台二套的《交易时间》栏目中有一个叫“智能晓鲸”的机器人，也是该栏目的常驻嘉宾，它可以帮助投资者去解读市场，这其中就使用了流行的人脸识别、语音语义识别等技术。它通过其强大的人工智能技术和核心算法能力、大数据收集和分析能力，帮助金融机构为用户带来全新的智能金融投资体验，在每天开盘和收盘时，从大盘到板块，从个股到成交量，都能快速捕捉异动，为用户提供优质资讯内容，提升用户交互体验，如个股资讯（个股诊断）、实时资讯（盘中直击）、金融市场百科等。监管科技方面的探索在2017年的全国金融工作会议上，习近平总书记指出：防止发生系统性金融风险是金融工作的永恒主题。要把主动防范化解系统性金融风险放在更加重要的位置，科学防范，早识别、早预警、早发现、早处置，着力防范化解重点领域风险，着力完善金融安全防线和风险应急处置机制。要坚决整治严重干扰金融市场秩序的行为，严格规范金融市场交易行为，规范金融综合经营和产融结合，加强互联网金融监管，强化金融机构防范风险主体责任。这为监管科技指明了发展方向。一是应用互联网络技术，支持网络化动态监管。通过实时、系统嵌入式的合规评估和风险评估工具等创新技术，实时监测金融机构的运营活动，对反洗钱等金融风险进行实时的监管，及时地中止金融机构不合规业务，从而避免“乌龙指”等金融风险事件的发生和风险的蔓延。二是应用云计算和大数据技术，支持全面及穿透式监管。通过收集、汇聚各种数据，形成大数据平台，通过大数据分析，综合业务全链条信息，判断业务属性和法律关系，执行相应的监管规则。三是应用人工智能技术，支持辅助监管。通过使用人工智能（AI）强大的计算力，运用机器学习与人工智能来快捷感知与发现金融风险，以发现人员发现不了的漏洞，更好地识别与应对系统性金融风险。智能监管技术可以通过规范的应用程序接口获取监管信息并实现自动化监管合规监控，协助金融机构做到遵守法令法规，以大幅降低监管成本、提高监管效果。通过监管科技来管理实时性强、关系复杂的资本市场，强化监管科技能力，能够监测金融机构运营情况并判定其是否符合监管要求，从而更有效地提升宏观、微观监管水平与效率。构建金融综合监管体系近年来各地方的金融领域新老风险相互交织，区域金融风险的复杂性和系统性大幅上升，增加了地方金融监管的难度，尤其可能引发系统性、区域性群体事件。因此，在设计地方金融监管机构（金融办或金融局）的区域金融综合监管系统时，需要按照风险预警、智能分析、综合监管三大模块，“一个大数据平台、分级行业监管”的总体架构，内含数百项风险指标库的要求来设计。这样的区域金融综合监管系统可动态采集辖区内金融机构，特别是互联网创新金融公司的各类业务信息，能及时获取区域内金融业务的情况，并采集多种网络公开信息，如网络舆情信息、工商登记注册信息、公安机关打击违法犯罪信息、法院立案判决执行信息、非法集资举报信息和信访部门信访投诉信息以及各行业监管部门的监管信息等数据，构建形成大数据平台。利用大数据构建“全覆盖、分领域、穿透式”的可视化金融综合监管体系，构筑地方金融“风险监测、风险预防、风险控制”的信息化平台。通过信息化手段逐步将私募业务、股权众筹、投资理财担保、小额贷款、网络借贷、第三方支付等新金融、类金融业态纳入监管监测范围，加强日常管理跟踪分析，对地方金融实施更好的监管，为地方金融监管机构进行日常非现场监管提供支持。如图1所示。智能监管平台目前取得了以下成果：一是全面覆盖。信息覆盖全面是基础保障，基于互联网全网公开数据，覆盖各类网站、论坛、自媒体，特殊站点还可提交需求订制。二是智能分析。提供多维度组合分析、传播路径分析、热点事件分析、情感分析、热词云、标签分析、智能模板过滤，分析后形成图形报表和专业报告。三是精准有效。数据质量高低决定数据是否有效。我们通过机器学习、自然语言、文本处理的协同处理，结合用户的反馈样本智能过滤无效的信息，大大提高了准确率。此外，作为被监管的金融机构，也可运用智能监管平台快速调整，以快速符合新的监管规定，实现持续合规。比如，通过大数据、人工智能等技术，对投资者合格性进行多维度分析、对金融产品进行智能风控评级。科技赋能金融，科技也支持监管。两者一体两面，互相依赖，互相融合，共同促进金融市场健康、高效发展。而金融科技公司，也有义务提供资源支持金融业务与监管的发展。本文刊发于《清华金融评论》2018年3月刊，2018年3月5日出刊，编辑：谢松燕我们期待您的来稿欢 迎 订 阅深刻|思想|前瞻|实践 专注于经济金融政策解读与建言的 智库型全媒体平台更多原创请点击下方阅读原文特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.

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