2.系统开发周期长：因为模型、经验都需要长时间积累，所以风控相关的试错成本太高，而市场环境瞬息万变，慢人一步，市场占有率就会大大降低；
3.授信客群数量庞大：如果单纯依赖线下方式对海量用户进行审核，就必须通过无限扩张来完成大量贷前贷后线下风险管理工作。
如果想进一步了解数字化转型，可以去中大咨询，记得是做这方面的业务的。
随着银行业务形态的增多、体量的变大，系统规模快速扩大，每天产生的数据信息呈几何式增长，其中包括大量的客户数据、交易数据和运行数据等。
这些信息数据量十分巨大，且具有非常大的潜在价值，也是大数据应用的基础来源。但却分散在各个中心服务器或者设备的不同位置，对运维数据的统一管理、监控、信息挖掘变得越来越困难，也使得运维工作量越来越大。
因此必须借助一定的手段和方式，增强数据治理和全面分析的能力，化被动运维为主动运营。而这些都是智能运维AIOps所具备的。智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。
下面给大家用最近公司做的一个案例进行解析：
背景
根据中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，结合当下监管部门对银行数据治理相关监督的指引，为提高银行竞争力，高质量快速完成数字化转型，将数据价值向资产化过渡，某行拟建设统一的运维大数据处理平台。优先选择从日志场景切入，精细化分析能力，打造场景化应用，实现全面可观测性，保障业务平稳高效运行。
方案简述
运维大数据平台的构建基于分布式高可用架构，满足容量随着业务需要动态扩展的需求；优化数据采集手段，实现对IT环境的实时数据采集以及集中高效的存储、查询、分析及可视化展示；基于流批一体的数据处理技术，实现全局数据秒速查询。内置AI智能分析引擎，除了能够解决异常检测、异常定位及辅助故障定位等运维痛点问题外，通过数据建模和洞察还可以对系统进行综合健康及风险分析。
另外，平台对数据处理操作非常友好，用低代码的方式实现对复杂数据的处理，如交易数据的实时响应时间计算，需要从日志中提取请求及响应的时间，再根据交易特征进行计算和时间窗口聚合，类似这种复杂操作，只需要一条数据处理流就可轻松完成。
本次案例是智能运维助力实现全面可观测性的一次成功落地实践，案例从两方面入手，一是事前做好各类型的数据链接、监控等，分层次，找关联；另一方面在观测到问题后能够快速评估问题影响，收敛问题并找到根因。
数字化转型中，以用户为中心是驱动金融行业的核心基础，而采用先进的运维手段（智能运维）则是企业不断前行的源源动力。
区域性银行数字化转型面临多重挑战
01数字化转型是大势所趋
“数字化转型”并非新概念。20世纪80年代个人电脑问世后，依托于 PC和单机软件的大规模应用，第一次数字化转型初现雏形，并进入数字化转型的第一阶段。
20世纪90年代，随着互联网技术的迅猛发展，信息技术的第二次浪潮催生了第二次数字转型。
目前，随着金融科技的飞速发展，出现了第三次数字化转型浪潮，人工智能、区块链、云计算、大数据等技术被广泛应用于金融领域。
据有关数据统计，20%以上的银行已经在新兴技术领域布局，进行了大规模的数字化改造规划，85%的银行将把推进数字化作为工作的重点。为了进入下一阶段的商业竞争，绝大多数银行正在积极准备数字化转型。
因此，如何推动数字化转型成为我们必须面对的问题。仅通过增加技术投入来推动传统行业走向在线，这一方法显然已经过时。
今后，银行将通过技术手段实现对金融渗透服务，使金融功能为大众生活的各个领域服务。
02区域性银行数字化进程缓慢
6月10日，腾讯云与毕马威合作18家银行发布了《区域性银行数字化转型白皮书》（以下简称《白皮书》）。
该白皮书以18家地区银行的深入访谈和46家地区银行的深入调查为基础，揭示了地区银行数字化转型面临的挑战、机遇和突破之道。
数据显示，全国已有135家城市商业银行和1529家农村商业银行，区域性银行数字化转型市场广阔，在银行数字化转型的不同规模方向和痛点上存在着怎样的差异。
调查显示，46家区域性银行中已有91%进行了数字化转型，81%的机构已将数字化提升到核心战略或全行辅助战略的最高设计高度。近几年，地区性银行对其预期资源投入也有明显增加。90%的银行表示，他们预期在未来3年将继续增加资本投入，每年平均增长约21%。
虽然存在着强大的转型意愿，但我国区域性银行的数字化建设总体进展缓慢，52%的银行还处于起步阶段，转型的难点主要在于人才、数据、机制、对外合作等四个方面。
03四大能力体系助力数字化转型
“新连接、新智能、新基建、新敏捷”四大数字化能力体系，白皮书认为，是区域性银行数字化转型落地的基础。
具体地说，在“新连接”上，区域银行从做强本地特色场景联系，做实客户社交生态连接，做深银行内部运营要素联系三个方面着手。
在“新智能”上，区域银行还需加强自身数据治理及数据利用能力，打造以数据为核心的驱动。
在“新基建”上，通过构建共享能力平台，引入分布式技术，部署云计算等方式，构建基于多级驱动的数字化技术构架体系，实现连接前后台的“传输”，获得对前台业务和市场需求的快速响应。
在“新敏捷”上，构建组织构架，包括建立“数字化为先”的理念，培养复合型、知识型、创新型人才，构建业务科技融合协同创新人才。
图片来源：Pexels