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金融科技驱动下的智慧银行发展路径

前言

数据采集的原始数据常常存在质量问题，缺少统一标准、格式不一致或包含冗余信息。数据清洗和处理是确保数据质量的关键步骤。银行需要通过人工智能和机器学习等技术，自动识别并清理错误数据、填补缺失值，并对数据进行标准化和规范化处理。清洗后的数据为后续的分析和应用提供了准确的基础。

数字化转型中的数据管理与应用是商业银行面临的重要挑战与机遇。通过科学的管理、智能的应用和优化的策略，银行不仅能够提升运营效率，还能够为客户提供更加个性化、便捷的金融服务。未来，随着技术的不断进步和数据应用的深入，银行将在数据管理与应用方面