金融服务行业市场数据成本不断攀升——如何有效控制成本

供应商价格上涨缺乏管控
主要数据供应商已实施价格上调，对于那些依赖全面数据源进行交易、分析和合规管理的企业而言，这些涨价往往难以避免。若缺乏谨慎管理，这些涨幅将迅速失控，导致企业难以将数据支出与实际业务价值相匹配。

数据冗余与分散采购
企业通常会从多家供应商处采购类似的数据。这种冗余往往源于各部门独立谈判以及缺乏统一监管。其结果是订阅服务相互重叠，既推高了成本，却未能带来独特价值。

低效的数据架构与使用模式
随着企业规模的扩大，其数据架构的复杂性也随之增加。如果没有精简、集中的系统，数据往往以分散的格式存储，导致访问效率低下，甚至造成数据过度使用。这不仅推高了成本，却未能在效率或质量方面带来任何投资回报。

数据使用治理薄弱
治理不善意味着许多企业无法清楚掌握谁在使用哪些数据以及使用原因。在缺乏集中监管的情况下，数据使用会无节制地增长，导致预算膨胀，并错失重新谈判或整合合同的机会。

供应商整合与合同优化
首先对现有数据源进行审核，并将合同整合至少数核心供应商处。这种做法不仅能增强您的谈判地位，还能简化管理流程。借助数据使用情况的洞察，企业可以针对利用率较低的数据服务向供应商提出具体要求，并争取更符合实际使用情况的定制条款。

通过自动化和集中化请求优化数据使用
自动化可减少冗余的数据请求并简化数据访问流程。例如，资产服务公司可以从针对特定客户的请求转向跨客户的持仓视图，从而消除重复请求。自动化还支持集中监控，使公司能够清晰掌握数据的使用情况，并明确可减少浪费的环节。

利用生成式人工智能（生成式人工智能 AI）/机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）进行预测性分析与异常检测：
生成式人工智能为数据成本管理开辟了新维度。以下是三个实用的生成式人工智能 ：

– 自动化数据使用分析：生成式人工智能 评估历史使用数据，并针对低效或冗余之处提供洞察，从而识别出可减少或整合数据使用的领域。

– 数据需求预测：基于历史数据模式训练的生成式人工智能 能够预测未来需求，从而使企业能够根据需要灵活调整数据资源规模，避免在供应商合同中承诺过多。

– 数据使用异常检测：借助生成式人工智能 ，当数据使用情况偏离常态时，企业可及时收到警报，从而迅速解决潜在的低效问题或未经授权的访问。