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四是数据应用之困macd向下股价横盘。大数据是支撑金融科技应用的核心，如果没有数据驱动，人工智能将无用武之地、云平台也将成为摆设。大数据应用的主要流程包括数据采集、处理以及建模，在每一个环节，商业银行都面临着待解难题。在数据采集方面，银行内部的数据量虽然大，但数据维度较有限、数据更新较缓慢，并且不同板块的数据未打通，数据割裂现象突出。在接入外部数据时，银行面临成本高、有效性低等问题。在数据处理方面，银行的数据分析人员严重不足、工具守旧、流程模糊，数据处理时间久、效果差。在数据建模方面，银行现行的基于逻辑回归的评分模型，不能很好地满足大数据特性，而业界最新的深度学习算法又无法立即投入使用。事实上，数据应用之困的背后，除了有技术障碍外，还有制度约束，比如，银行内部数据打通难，其深层次原因是板块间的利益之争。

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