金融機構有哪些信息化，大數據需求
數據大集中
數據大集中是壹個過程，之前整個銀行體系都在分行，包括證券公司也是如此。這些金融機構並沒有集中的數據中心概念，所以他們先做了數據大集中。
數據倉庫
數據倉庫是在數據大集中的基礎上，提升、改善了數據的質量。
報表
在上面兩步的基礎上，做了兩個報表：壹個是監管報表，另壹個是內部管理報表。
決策支持
決策支持是基於報表而形成的系統。但是，最後形成的決策支持系統扮演的角色並不是全局性的。比如，針對風險部門的是風險數據倉庫，針對業務部的是客戶數據倉庫，所以在金融信息化過程中，以上四個方面還是部分處於分離的狀態。
數據整合
無論做什麽樣的分析，數據質量是最重要的。如果數據質量差，很多事情都做不了。
公開數據現在越來越開放，比如說工商數據、征信數據。所以我覺得很多公開數據的運用，確實為數據分析提供了非常好的基礎。
智能金融的嘗試
為什麽用嘗試二字，因為我還是持壹個比較保守的觀點。就智能金融而言，現在的數據挖掘技術與人工智能技術還是不夠的，但是我相信科技的不斷發展肯定會解決這個問題。我壹直堅信壹個觀點就是：以後絕對不會存在物理上雲的概念。再過十年或者二十年所有的東西都是雲，這就是趨勢，是妳沒有辦法改變的。我覺得智能金融或者大數據是壹個趨勢，是壹個沒有辦法去改變、沒有余地可討論的趨勢。