一、金融企业使用人工智能痛点整体描述
金融企业在运用人工智能技术时，面临着复杂且严峻的困境。人工智能虽能为金融业务带来革新，但在实际应用中却困难重重，严重阻碍了企业的数字化转型进程。具体痛点如下：
- 数据质量与整合难题：金融企业的数据分散在各个系统和部门，数据标准不统一，存在大量重复、错误和缺失的数据，影响了人工智能模型的准确性和可靠性。
- 技术人才短缺：人工智能技术专业性强，金融企业缺乏既懂金融业务又掌握人工智能技术的复合型人才，导致项目推进困难。
- 模型可解释性差：一些复杂的人工智能模型如深度学习模型，像一个“黑匣子”，难以解释其决策过程和依据，在金融监管严格的环境下，应用受限。
- 合规与安全风险：金融行业对数据安全和合规要求极高，人工智能应用过程中，数据泄露、算法歧视等问题可能引发严重的法律和声誉风险。
这些痛点相互交织，使得金融企业在使用人工智能时举步维艰，难以充分发挥其潜力。
二、金融企业使用人工智能痛点案例分析
1. 数据质量与整合难题
在金融企业的日常运营中，不同部门的数据来源广泛且格式多样。例如，信贷部门的数据可能来自线下调查、线上申请等多个渠道，而财务部门的数据则主要来源于会计系统。这些数据缺乏统一的标准和规范，导致在进行人工智能分析时，需要花费大量的时间和精力进行清洗和整合。 例如，德赛诊断系统（上海）有限公司在早期营运过程中，就遇到了客户信用数据不完善、应收坏账概率偏大的问题。该公司的客户信用数据分散在不同的业务环节，没有进行有效的整合，导致无法准确评估客户的信用风险。这一问题在金融企业中具有普遍性，数据质量和整合难题严重影响了人工智能模型的准确性和可靠性。
2. 技术人才短缺
人工智能技术的发展日新月异，需要专业的技术人才进行研发和维护。然而，金融企业在吸引和留住这些人才方面面临着巨大的挑战。一方面，金融行业的传统业务模式与人工智能技术的结合需要一定的时间和经验积累；另一方面，科技公司对技术人才的吸引力更大，导致金融企业难以招聘到合适的人才。 例如，首帆动力在数字化转型过程中，虽然意识到了人工智能技术的重要性，但由于缺乏专业的技术人才，在系统开发和维护方面遇到了诸多困难。该公司的 IT 团队只有一人，且只负责网络维护和硬件维修，无法承担人工智能项目的开发任务。这使得企业在推进数字化转型时，不得不依赖外部供应商，增加了项目的成本和风险。
3. 模型可解释性差
在金融行业，监管机构对模型的可解释性要求非常高。然而，一些复杂的人工智能模型如深度学习模型，其决策过程难以理解和解释。这使得金融企业在使用这些模型时，面临着监管合规的压力。 例如，某金融企业在使用人工智能模型进行风险评估时，无法向监管机构解释模型的决策依据。这导致该企业的模型无法通过监管审核，无法在实际业务中应用。模型可解释性差不仅影响了金融企业的业务发展，也增加了企业的合规风险。
4. 合规与安全风险
金融行业涉及大量的客户敏感信息，数据安全和合规是企业必须重视的问题。人工智能应用过程中，数据泄露、算法歧视等问题可能引发严重的法律和声誉风险。 例如，某金融企业在使用人工智能算法进行贷款审批时，由于算法存在歧视性，导致部分客户被不公平地拒绝贷款申请。这一事件引发了社会的广泛关注，给企业带来了严重的声誉损失。合规与安全风险是金融企业使用人工智能时必须面对的重要挑战。
三、解决金融企业使用人工智能痛点的产品介绍
1. 传统数据分析工具
传统数据分析工具如 SQL、Excel 等，具有操作简单、易于上手的特点。这些工具可以对金融数据进行基本的清洗、整理和分析，帮助企业初步了解数据的特征和规律。然而，它们在处理大规模、复杂的数据时，效率较低，无法满足人工智能模型对数据的要求。
2. 商业智能软件
商业智能软件如 Tableau、PowerBI 等，能够将金融数据进行可视化展示，帮助企业快速发现数据中的潜在价值。这些软件提供了丰富的图表和报表功能，方便企业进行数据分析和决策。但是，它们主要侧重于数据的展示和分析，对于人工智能模型的开发和训练支持不足。
3. 开源人工智能框架
开源人工智能框架如 TensorFlow、PyTorch 等，为企业提供了强大的人工智能开发平台。这些框架具有丰富的算法库和工具包，能够支持各种类型的人工智能模型的开发和训练。然而，它们的使用门槛较高，需要专业的技术人才进行操作和维护。
4. 无代码平台——轻流
轻流是一个无代码开发平台，能够帮助金融企业快速搭建人工智能应用。它无需编写代码，通过简单的拖拽和配置即可完成应用的开发，降低了技术门槛，提高了开发效率。轻流可以解决上述描述的问题，为金融企业提供便捷、高效的人工智能解决方案。
四、轻流解决金融企业使用人工智能痛点的功能展示
轻流作为一款强大的无代码开发平台，具备解决金融企业使用人工智能痛点的多种功能。它能够有效整合数据、降低技术门槛、提升模型可解释性并保障合规与安全，为金融企业的人工智能应用提供全方位的支持。
1. 数据整合与清洗
轻流可以将金融企业分散在各个系统和部门的数据进行整合。通过其可视化的界面，用户可以轻松配置数据接口，将不同来源的数据连接到轻流平台。同时，轻流提供了丰富的数据清洗工具，能够自动识别和处理重复、错误和缺失的数据。
例如，在处理客户信用数据时，轻流可以将信贷部门、财务部门等多个部门的数据进行统一整合，按照预设的规则进行清洗和标准化。这一过程无需编写复杂的代码，大大提高了数据处理的效率和准确性，为后续的人工智能分析提供了高质量的数据基础。
2. 降低技术门槛
轻流的无代码特性使得金融企业无需依赖专业的技术人才即可开展人工智能项目。业务人员可以根据自身的业务需求，通过简单的拖拽和配置操作，快速搭建人工智能应用。
例如，在开发客户风险评估模型时，业务人员可以直接在轻流平台上选择合适的算法和模型模板，将整理好的数据输入其中，即可完成模型的训练和部署。这一过程简单直观，使得金融企业的业务人员能够充分参与到人工智能项目中，加快项目的推进速度。
3. 提升模型可解释性
轻流提供了可视化的模型展示和分析功能，能够帮助金融企业更好地理解人工智能模型的决策过程。通过轻流平台，用户可以查看模型的输入、输出以及中间的计算步骤，对模型的决策依据进行深入分析。
例如，在使用轻流搭建的信贷审批模型中，业务人员可以清晰地看到模型是如何根据客户的各项信息进行风险评估和决策的。这有助于金融企业在满足监管要求的同时，更好地控制风险，提高业务决策的科学性。
4. 保障合规与安全
轻流高度重视数据安全和合规性，采用了多种技术手段保障金融企业的数据安全。平台提供了严格的权限管理功能，只有经过授权的人员才能访问和操作数据。同时，轻流遵循金融行业的相关法规和标准，确保数据的存储、传输和使用符合合规要求。
例如，在处理客户敏感信息时，轻流会对数据进行加密处理，防止数据泄露。同时，平台会记录所有的数据操作日志，方便企业进行审计和追溯。这一系列措施为金融企业的人工智能应用提供了可靠的安全保障。
轻流通过其强大的功能和便捷的操作，有效解决了金融企业使用人工智能过程中的数据整合、技术门槛、模型可解释性和合规安全等痛点，帮助金融企业更好地发挥人工智能的优势，实现数字化转型和业务创新。
金融企业在使用人工智能时面临着数据质量与整合、技术人才短缺、模型可解释性差以及合规与安全等诸多痛点。轻流作为一款先进的无代码开发平台，能够有效解决这些问题，帮助金融企业快速搭建人工智能应用，提升企业的竞争力。 引用文章： [1]生产设备管理：一全、二实、三预、四驱、五联 https://mp.weixin.qq.com/s/slh_SRaDdwl07yYTLHcPUg [2]设备管理的“3578”：3大纪律、5大工具、7大手法、8大注意事项 https://mp.weixin.qq.com/s/xwPb3QzOmf3a_loxFnfSOg [3]货品分类、库存盘点、扫码出入库、数据看板；仓储全流程管理怎么做？ https://mp.weixin.qq.com/s/ZWBL2jxdNDRejwfHumD5Tw [4]AI如何“再利用”外呼系统中沉默的数万条销售电话数据 https://mp.weixin.qq.com/s/Ym7Z_4eJrkGpV6fUoYdpRQ [5]轻流深度集成DeepSeek 后搭建的 AI+CRM销售管理系统好用到起飞！！ https://mp.weixin.qq.com/s/i1F5n5hmoJ_kUnIjBCGwxw [6]2小时，我搭建了一套AI售后管理系统，有这7个亮点AI功能 https://mp.weixin.qq.com/s/u2OxbwLDuFygysS2E0eXtQ