由于人工智能、机器学习、Blockchain技术和大数据等新技术的变革，金融业如今正在大张旗鼓地扩张。就眼下来看，虽然有了一些进展，但在把新技术融入到商业行为上这仍然非常落后。
然而有一些信号，那些比较大的公司正在开始探索改造原来的古老方法，他们似乎有一种紧迫感，而这背后则是因为他们看到了Fintech行业的快速增长和各种可能性。
但如何让一个和货币本身一样古老的行业改变其架构，这需要的不仅仅只是技术，还有一种全新的能对行业产生深远影响的技术。而期待中的答案就是“智能数据”。
大数据是一个已经被广泛使用了十多年的著名术语，它值得是大量结构化和非结构化的数据，在企业日常业务的基础上会被频频调查。新的智能数据则更进了一步，其数据描述成有效、定义明确、有意义的信息，并且将能够加快这些信息的处理。
Patrick Koeck是Creamfinance的是首席官，他是智能数据领域的权威，最近他谈了一些关于这种转变的看法。
大数据与智能数据
定义大数据的四个关键要素为：数据量、数据速度、数据准确性和数据的价值。
数据量和数据速度主要指的是数据生成过程，如何捕获和存储数据。准确性和价值则反映的是数据的质量和用途。在现实中，并不是所有数据都是有价值的，功能有的时候仅仅只是“噪音”，这些信息或元数据对企业很多时候没有什么实际价值。
智能数据将会过滤掉噪音并保留有价值的数据，从而可以更有效地被公司利用，并最终解决业务问题。定性数据分析使人们不仅成为数据驱动，淘汰噪声这也为寻找到更合乎逻辑的方法创造了机会，并最终创造性的推动着业务的发展。
“大数据是一个好东西，但它是一个缺乏精确性的迟钝工具，智能数据将会削减问题，从而能够更快的抓住核心，让高管得以剥离无关紧要的信息，直接观察重要的问题”，Koeck表示。
质量的重要性超过了数量
Koeck指出，有大量的数据这永远是不够的。数据需要经过严格的分析后，评估其规律性和统一性。哪些是变化自如的，哪些是可提取的？它有没有镶嵌在其他一些无关紧要的信息中？
收集和开发数据只有勇于优化和自动化解决方案和问题时（数据驱动决策），这些数据才有意义。所以我们的重点并不应该仅仅是收集大量的数据，而是应该在特定的区域内情境化这些数据。
随着数据的增长，大数据往往反而会变得越发的没用。但智能数据却会变得更加智能化。事实上，智能数据已经适当地被分类和结构化，这使得超出典型的数据保质期。企业必须能够有回放档案、寻找异常和跟进项目模式的能力。这种能力只有当数据智能化时才有可能。
智能影响金融业的影响无疑巨大。Fintech公司使用智能数据给消费者以方便和快捷的方式提供贷款，最大限度地减少客户的麻烦，并且尽可能的提供风险管理。而使用智能数据，Fintech公司也将能够不断改进算法分析他们的数据集以便衡量是否适合放贷。
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