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Artefact 咨询总监兼全球金融服务负责人 Athena Sharma 和昆士柏保险公司集团首席 Data 官 Chris Bannocks 讨论了 data 成熟度--它是什么，它在当今业务中扮演的角色，以及为什么它对银行、保险公司、经纪公司、信用社和金融服务领域的其他企业来说是一个特殊的挑战。.
data 成熟度是什么意思？
从广义上讲，data 成熟度衡量的是一个组织从其 data 中创造价值的能力水平。要达到较高的成熟度，data 必须深入整个组织，并完全融入组织的每项决策和活动。这是成功实现数字化转型的关键因素。其成熟度越高，企业的竞争优势就越大。.
要衡量 data 的成熟度，可以使用成熟度模型来评估公司的各种 data 和数字能力。“有许多不同的成熟度模型可供选择，但它们都使用一组问题来评定公司在许多不同维度上的成熟度。 克里斯-班诺克斯. .“其中包括公司在架构、人员、分析、道德、隐私等方面的能力或成熟度。这是一种客观的衡量标准，可以通过独立审查或自我评估来实现。.
为什么 data 的成熟度对金融机构尤为重要？
由于监管是金融领域的关键问题，银行或保险公司的 data 成熟度越高，data 就越有可能得到良好的控制、管理、治理和安全。.
“克里斯-班诺克斯说：”Data，如风险指标、客户报表或财务报告，可能会因为 data 在这些领域的成熟而被认为更加准确。.
但监管并不是推动 data 成熟的唯一因素。一个 data 成熟的金融机构（FI）可以充分利用大型 data 分析和人工智能所能提供的全方位解决方案，从而做出更好的决策，实现更紧密的业务联系和更大的竞争优势。例如，一个更 data 成熟的保险公司将更善于利用人工智能来确定每个客户的个性化保险风险，从而制定出更有针对性的保单并带来显著的业务效益。.
金融机构目前的 data 成熟度如何？
许多金融机构仍将 data 成熟度视为零和游戏--要么 data 成熟，要么不成熟。Athena 表示，data 成熟度应被视为一个范围，不同程度的成熟度适用于不同的业务部门。“这种细分的成熟度观点使金融机构更容易接受 data 的挑战，使他们能够首先瞄准优先领域，并在可能对业务不那么重要或可能产生较低投资回报率的领域放弃成熟度”。”
Chris 认为，在 data 1 到 5 的成熟度等级中，大多数金融机构介于 3 到 4 之间。“金融机构已经取得了长足的进步，因为他们在成熟度和能力方面已经努力了大约 15 年。但是，如果你深入研究 data 质量、架构或道德规范，你会发现不同行业的成熟度各不相同。”
金融机构在 data 成熟过程中面临哪些挑战？
传统架构和系统的复杂性和老化仍然是银行和保险公司面临的主要挑战之一。在全球 100 家领先银行中，有 92 家仍然依赖 IBM 大型主机开展业务。使用过时的系统意味着缺乏灵活性，而且架构无法应对不断增长的工作负载，尤其是在大型 Data 方面。.
第二个关键挑战与人员和组织的复杂性有关。不仅是金融机构，各行各业都很难实现行为转变和采用。但是，金融机构组织的复杂性使得推动 data 问责制和所有权以及实现业务价值变得更加困难。.
克里斯认为：“银行和保险集团的员工可能更容易改变行为，因为他们习惯于受监管的环境，比其他行业的员工更容易采用 data governance 等技术。但从 data 成熟度的角度来看，组织结构本身的规模和复杂性可能会提出不同的要求：零售银行与投资银行的成熟度需求不同。这种差异可能很小，但它要求从业务价值而不仅仅是监管价值的角度出发，针对每个项目量身定制应对措施。”
金融机构可以采取哪些措施来提高 data 成熟度？
广泛的答案是加速实现分析。以下是金融机构为实现这一目标可以采取的一些步骤：
