2017趋势预测：机器学习、深度学习将会冒起

　　在2016 年，三个备受关注主要趋势包括：客户营销智能、云就绪(cloud-ready)开放式综合分析平台，以及防止洗黑钱法规遵循。

 

 

 

　　一) 360 度全方位客户营销智能方案-在这数码资讯爆炸的时代，品牌必需摆脱以往「以多取胜」的营销策略，改而以改善「客户体验」为主的策略，寻求与消费者建立个人化、情感上的联系，才能突围而出。要做到全方位掌握客户的网上行为模式，从而了解客户的喜好，需要结合多种数据分析技术如整合数据及实行等。

 

　　现时，市场营销人员对全方位客户营销智能方案趋之若鹜，期望透过一个功能齐备的「数码营销枢纽」来进行进阶数据分析的需求愈来愈大。通过汇集来自内部及外界等不同渠道的客户数据，并将此等数据与有关客户离线行为的数据综合一起分析，让市场营销人员可以根据品牌过去与客户的互动，进行预测及分析，借此提供个人化的客户体验，以及实时与客户互动。

 

　　在香港，银行、保险、酒店、电讯和零售业，以及服务行业都是客户营销智能的主要用户，除此之外，它们亦会运用可视化分析和数据管理解决方案。今年，香港的中小企业也开始加入这行列，因为它们需要监控业务需求的持续变化，以便调整业务策略，以在市场上保持竞争优势。

 

　　二) 云就绪(cloud-ready)开放式综合分析平台-数据不断增长，企业正面对三大问题：一)如何能够分析零散的数据;二)如何改善数据分析的表现;三)如何迅速得到解决关键性问题的答案。

 

　　然而，由于IT 预算相当有限，企业需要一个既灵活又可负担的平台，来满足日新月异的需求。企业正在寻找一个开放、云就绪(cloud-ready)以及内建平台(in-memory platform)，借此提供快速及准确的分析结果。使用现代的、云端就绪，以及可扩展的分析平台，快速解决各种分析挑战已开始在企业中获得流行，并帮助企业在早期进行数据探索的阶段减省时间和成本。

 

　　三) 法规遵循及风险管理– 风险管理是银行业务发展互联网金融的大前提，与此有关的多款智能化风险管理产品需求急剧增长，这包括交易欺诈侦测和分析、数据管理及欺诈分析、风险控制以及法规遵循解决方案等等。

 

　　越趋严格的监管要求亦促使许多银行及金融机构加强其数据收集及管理系统，加强防止欺诈和检测的能力，当中特别强调防止洗黑钱及信用损失的预测技术。不只是银行，就连保险公司和证券公司亦纷纷寻求相关技术及产品，提防不法之徒通过购买其产品和服务进行非法资金转移，能够回应这类需求的技术今年获得大幅增长。

 

　　2017 年重点数据分析科技趋势展望

 

　　机器学习(Machine Learning)及深度学习(Deep Learning)的冒起

 

　　利用机器学习或深度学习作市场营销有上升的趋势，因为愈来愈多企业对实时的个人化体验，以及实时为客户提供建议感到兴趣。

 

　　网上用户每天都会在社交媒体、网上论坛和客户反馈的渠道互相交流。他们会谈论产品质素和整体的服务体验，甚至表达对该品牌及产品的情绪。随着越来越多企业对品牌和情绪分析感兴趣，预计客户将花费更多在社交聆听(Social Listening)相关技术，协助公司整合、归档、分析和报告社交网络媒体上与品牌有关的对话，借此了解相关对话对其业务营运的具体影响。

 

　　同时，为了令物联网(IoT)更为有用，智联网(AoT)相关的各项技术亦备受重视。这意味着崭新的数据管理和收集方法，以及进行串流数据分析的新方法将会出现。IoT 和串流分析(Streaming Analytics)将提供新的数据来源和业务运营模式，借此提高不同行业的生产力，例如︰医疗、制造、零售、电讯、运输和公共事业等。

 

　　压力测试(Stress Testing)迎接IFRS 9 时代

 

　　随着2018 年1 月国际财务报告准则9(IFRS 9)的落实，银行不得不改变目前计算信用损失的方法。新规定改变了信用损失的确认方式。目前，「减值」是根据「已发生的损失」计算，而IFRS 9 则引入了建基于预计信用损失(ECL)的模型。

 

　　由于IFRS 9 的开发，将与压力测试的活动同步进行，因此压力测试有可能需要包含一套初步及未能提供全面评审的模型。金融机构必须确保此用作压力测试的模型与会计准则的发展有相同的步伐，以及测试活动之间的各个假设具一致性。

 

　　IFRS 9 所带来的挑战和要求，使IT 系统需要具备及时处理大量数据的能力。银行和金融机构的首席财务官和首席科技官热衷于2018 年的最后期限之前转型，以最适当的方式顺利地过渡到IFRS 9 的时代。为了帮助银行和金融机构解决IFRS 9 所带来的挑战，迎接新的法规和监管要求，日后所提供的解决方案将能够帮助企业构建一个科技环境，以提供有效的文件、变更控制、模型管理、可追溯性、工作流程和审计追踪，减低人工操作的过程。这些需求将继续是采用数据分析的重大原因。

 

　　事实上，现时并未有一套方案可以完全用于迎合IFRS 9 的来临。不过，银行和金融机构应视此更严格的监管要求，作为他们重新检视其技术和数据基础设施之契机。所有的技术都可以成为现实，目前只是一个「采用」的问题。

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