进行的师和数据专家参与的研究发现，56% 的受访者使用了诊断分析，43% 的受访者选择了诊断分析。预测模型，只有 30% 多一点使用规范系统。
从这个意义上
析和自主/自适应分析在提高基于数据的决策的质量和结果方面都具有很大的潜力。迄今为止，金融领域几乎没有开发过这种潜力。然而，先进的分析技术正在被越来越多地采用，这为全球金融服务带来了巨大的希望。
纠正机制（制衡）
随着技术变得更加智能并发展自学能力，我们需要确保实施适当的纠正机制（制衡）。
分析使用数据对人员进行分类，但公司需要考虑 按行业划分的特定数据库 哪些类型的预测有用且应该允许，哪些类型不应该。因此，必须采取措施确保机器学习算法不会吸收和放大社会中存在的无意识偏见。
最后，一如既往，数据质量至关重要。如果使用
有限且低质量
好处将会 如果您希望您的网站找到读者或 Twitter 帐户找到关注者 要理。
先进的分析将改变金融机构的运
具来创造价值。
数据的指数级增长是一个现实，从这个意义上说，人们已经在谈论一种新的场景：数据经济。这些数字令任何人震惊：IBM 估计，世界每天正在创造超过 2.5 百亿字节的信息。
营方式。如果正确 新鲜清单 的纠正机制到位，公司和客户都将从其实施中受益匪浅。
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