在数据和人工智能革命中，对敏捷性和创新的需求从未像现在这样迫切。
然而，许多机构发现自己受到过时和脆弱的遗留系统的限制，难以跟上不断变化的客户期望和监管要求。
但伴随这一挑战的是机遇——如果你愿意，这是通往未来的捷径。
这条捷径以数据结构的形式出现，这是一项革命性的技术，有望将组织从遗留系统的束缚中解放出来，并推动它们进入一个效率、合规性和以客户为中心的新时代。
“企业面临的最大挑战不是数据，而是如何利用这些数据，”业务流程自动化软件领域的全球领导者Appian金融服务行业副总裁盖伊•梅特里克(Guy Mettrick)表示。
事实上，现有数据的庞大数量和孤立性可能令人难以承受，使机构难以提取有意义的见解并推动可操作的结果。
数据结构是一种改变游戏规则的功能，有望简化数据集成和可访问性。
“不需要迁移，数据结构是一种将来自许多不同来源的数据呈现到虚拟数据库中的方式，这允许您在其背后运行流程。”
通过提供不同数据源的统一视图，数据结构使组织能够打破数据孤岛并更有效地利用其数据资产。
采用数据结构的回报是多方面的。
“回报是更好更快的决策，这有助于主题专家更有效地完成他们的工作，并最终能够推动整个组织的创新和效率。″
此外，数据结构是释放金融服务中人工智能(AI)全部潜力的关键。
“数据结构允许组织首先使用自己的数据训练他们的生成式人工智能模型，一旦训练完毕，就可以提供对整个存在的所有分散数据的见解。
例如，它可以理解与复杂客户的所有服务交互——阅读电子邮件、查询核心银行系统，并总结最近的客户活动。这使客户关系经理能够迅速熟悉客户过去的互动，以便在与客户接触或会面之前充分了解客户。这种能力非常有价值。”
生产力财源滚滚
除了增加收入外，生成式人工智能还可以帮助金融机构从更高的生产率中创造额外价值，占该行业年收入的2.8%至4.7%。不出所料，根据IDC的数据，到2024年，银行业预计将成为在人工智能解决方案上花费最多的两个行业之一。
为了充分利用人工智能的力量，金融机构必须通过私有人工智能平台上的智能自动化来优先考虑数据质量和流程优化。
人工智能给组织带来的价值与提供给它的数据质量成正比。
Mettrick说，确保提供人工智能质量数据的最佳方法是使用数据结构。
“没有过程，人工智能什么都不是。我们生活在一个混合自主的时代:人工智能将完成部分工作，但它不是一个单独的行为。它需要你的帮助来评估细微差别并做出重要决定。
“当人工智能和人类一起工作时，强大的流程编排对于在人工智能、其他自动化技术和人类之间有效地路由工作变得至关重要。这让人类和数字工作者都变得更有效率。”
然而，充分利用数据结构潜力的过程并非没有挑战。金融机构必须努力应对遗留系统、数据隐私问题和监管复杂性。
使系统不那么脆弱
面对这些挑战，企业必须采取前瞻性的方法，利用Appian等平台来推动创新和敏捷性。
梅特里克表示:“拥有能够快速适应变化的平台的组织，将比那些拥有脆弱、无法适应变化的传统技术的组织更成功。”
数据结构的一个亮点是欺诈检测和预防。
通过实时分析大量数据，金融机构可以识别可疑活动，并采取主动措施降低风险。
梅特里克说:“作为流程的一部分，获取这类信息和数据绝对是至关重要的，尤其是在监管严格的行业。”
数据结构提供了维护合规性和防范欺诈活动所需的可见性和透明度。
提升客户体验
在当今的数字时代，客户体验至关重要。
梅特里克说:“如果你能够实现流程自动化，缩短完成工作所需的时间，你就能提供更好的客户体验。”
通过利用数据结构和流程自动化，金融公司可以简化客户交互，减少错误，并提供个性化服务，最终提高客户满意度和忠诚度。
未来
Gartner数据管理副总裁兼首席执行官Ehtisham Zaidi表示，数据结构是商业的未来，是组织应对数据集成复杂性并利用其潜力推动创新和竞争优势的手段。
“数据结构不是单一的工具或技术，”Zaidi说。
“这是一种新兴的数据管理设计，用于实现灵活的可重用和增强的数据集成管道;它利用知识图谱、语义和基于元数据的主动自动化;支持更快的，在某些情况下，自动的数据访问和共享;无论部署选项、用例和/或架构方法如何。”
总而言之:“数据结构等于元数据分析加上建议。它就像一个智能编排引擎。”
未来呢?
Zaidi表示，到2025年，“数据结构中的主动元数据辅助自动化功能将:将人力劳动减少一半，数据利用效率提高四倍。”
Mettrick展望未来，组织将利用数据结构的力量来推动创新并提供卓越的客户体验。
梅特里克说:“从现在开始，你会经常听到有关数据结构的说法。
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