存储金融行业解决方案的具体应用情况是怎样的？

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　　数据存储是金融行业生态的重要一环，近年来，越来越多的金融企业开始进行数字化转型，通过金融存储解决方案，激活金融行业价值创造。那么，存储金融行业解决方案的具体应用情况是怎样的？下面就让小编来为大家介绍一下：

　　现阶段，AI 在金融领域的应用相对比较广泛，主要的应用场景包括：

　　1、信贷决策：美国的汽车贷款公司采用AI技术成功完成了贷款评估。一些公司引入AI技术后，每年公司损失减少23%。

　　2、欺诈防范：几乎每一笔交易都存在欺诈的风险。在机器学习和深度学习技术的助力下，存储金融行业解决方案基于AI的欺诈检测系统分析客户的行为、位置、购买习惯和其他数据源，欺诈检测能力不仅得到了提高，误报率也随之大幅下降。

　　3、风险管理：强大的算力可以快速地分析海量数据，包括结构化和非结构化的数据。通过算法分析风险案例的历史并对未来可能出现的问题进行预测。

　　4、加速交易：数据驱动型投资正处于稳步增长阶段，智能交易系统整合了结构化数据(数据库、电子表格等) 和海量非结构化数据 (社交媒体、新闻)， 使用深度神经网络预测模型，预测相关股票的市场走向，提高算法交易策略的性能。

　　5、个性化银行：智能聊天机器人和语音控制的虚拟助手提供互动的自助服务，可节省客户服务人员的时间，使其专注于具有更高价值的互动和交易。

　　关于存储金融行业解决方案的具体应用情况，小编就先为大家介绍到这里。金融行业海量数据增长带来的挑战不可避免，要找到合适的方法去应对，金融存储方案为高效处理海量数据提供了有力保障，大家可以通过DDN的官网进一步了解。