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Data Silos
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银行AI采用受限于遗留基础设施，而非模型获取
行业专家认为，银行采用AI面临的主要挑战并非是先进模型的可用性，而是它们所依赖的过时且分散的基础设施。遗留系统、数据孤岛以及缺乏实时数据阻碍了有效的AI集成，导致效率低下和错失良机。真正的转型需要重建这些基础的“管道”，以实现动态风险评估和个性化客户体验，而不是简单地将新模型叠加到现有脆弱的架构上。
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AI projects fail due to broken data foundations, not algorithms
Many AI initiatives falter not due to algorithmic limitations, but because the underlying data is fragmented and inconsistent. Data silos, legacy systems, and a lack of metadata create a "data integrity gap" that preven…