Microsoft Fabric

2025-07-01

Microsoft Fabric 是下一代数据平台，它可统一各种工具和服务，以提供全面的端到端数据分析体验。它将数据引入、处理、转换、实时事件路由和报表生成整合到单个解决方案中。利用 AI，Fabric 可以更有效地管理和处理数据，使其成为需要有凝聚力和可扩展数据解决方案的企业的一站式商店。

具有 OneLake 的 Fabric 允许每个人使用相同的数据副本，支持分析师、数据仓库专业人员和数据科学家等多个角色，从而增强数据协作。它集成来自各种数据库甚至各种云平台的数据，创建了一个连贯的数据生态系统。 AI 嵌入在整个 Fabric 堆栈中，通过适用于笔记本的 Copilot、适用于 Power BI 的 Copilot 和 AI 技能等工具提供工作效率和增强见解。借助 Fabric，您可以从增强的数据分析、改进的法规合规性和更快的见解中受益，同时保持行业领先趋势，而无需承担持续的集成工作负担。

以下子部分提供有关 Microsoft Fabric 功能和用途的详细信息：

实现数据平台现代化
AI 就绪情况
数据驱动功能
数据提供程序扩展
Data Activator
Microsoft Fabric 中的 Copilot
Microsoft Fabric 中的安全功能

实现数据平台现代化

随着金融服务行业采用先进的 AI 技术，Fabric 提供一个强大的数据平台，保证集成的数据访问、出色的数据治理和可追溯性。将 AI 整合到 Fabric 服务中，使金融机构能够提高运营效率并产生有价值的见解。金融机构使用 Fabric 的主要优势包括：

整合数据孤岛

将来自组织内部、不同公司和各种云提供商的不同数据源整合到一个具有凝聚力的平台中，从而促进数据的全面视图并增强决策流程。

示例：银行可以将 CRM 系统中的客户信息、Cosmos DB 等数据库中的订单详细信息、Amazon S3 中的产品类别以及 Databricks 中的销售记录合并到一个集成的 Fabric 平台中。这种统一的视图可以更好地获取客户见解，通过全面的风险评估为客户提供个性化服务。

实施全面的数据治理

实施严格的数据治理策略，以确保数据质量、合规性和安全性，这对于处理敏感信息的金融服务至关重要。在 Purview 中定义一次的数据治理策略将在整个 Fabric 服务中得到遵守。随着数据在服务中的进展，Fabric 会提供详细的数据世系。

示例：保险公司可以在其数据生态系统中实施数据治理策略，以确保遵守 GDPR 和 CCPA 等法规，同时防止数据泄露并确保准确的索赔处理。

实现出色的协作

金融服务客户广泛使用 Microsoft 365 应用程序。 Fabric 与 Microsoft 365 顺利集成，允许您在 Teams 中查看 Power BI 报表、在 Excel 中分析 OneLake 数据、在会议中包含实时 Power BI 报表、在 PowerPoint 中呈现实时数据等。 Fabric 显著增强协作体验。

示例：风险经理可以在 Power BI 中打开监管报表，通过在 Excel 中提取 OneLake 数据来向下钻取报表中的数字，将报表附加到 Teams 会议中以与其他风险经理开展协作。

利用行业领先的可扩展性和性能

使用基于云的平台，该平台可以进行扩展，以实时处理大量金融交易和数据分析，并确保高性能和可靠性。

例如：金融服务合作伙伴可以为投资公司提供可扩展的数据基础结构解决方案，以处理市场高峰时段增加的交易量，确保分析和交易处理保持高效且不间断。

AI 就绪情况

Microsoft Fabric 促进 AI 在金融服务行业的采用，提供让 AI 能够无缝集成的工具和框架。它提供多个优势，如以下子部分中所述。

高级分析和 AI 功能

利用集成的 AI 和机器学习工具从复杂的财务数据中提取见解，支持预测分析、欺诈检测和量身定制的客户体验。

示例：银行可以使用 AI 算法来预测客户流失，提供量身定制的金融产品留住客户或，或通过分析交易模式实时检测欺诈活动。

自动化流程

实现 AI 驱动的自动化，来简化工作流、减少人工干预并提高运营效率。

示例：抵押贷款机构可以使用 AI 自动执行文件验证流程，从而显着减少批准贷款所需的时间并提高客户满意度。

与 Microsoft AI 服务集成

与其他 Microsoft AI 服务（如 Azure 机器学习和认知服务）无缝集成，以增强 AI 功能。

示例：财富管理公司可以集成 Azure 机器学习来构建和部署投资模型，根据实时市场数据和各个客户资料提供个性化的投资组合建议。

数据驱动功能

借助 Microsoft Fabric，金融机构可以解锁新的数据驱动功能，从而推动创新和竞争优势。

实时数据处理

启用实时数据处理和分析，以支持即时决策和对市场变化的响应能力。

示例：交易平台可以实时处理和分析市场数据，以更快、更准确地执行交易，为交易者提供竞争优势。

增强的 Customer Insights

利用高级数据分析更深入地了解客户行为和偏好，从而实现更有针对性和个性化的金融产品和服务。

示例：信用卡公司可以分析支出模式，以提供个性化的奖励计划和有针对性的促销活动，从而提高客户忠诚度和参与度。

风险管理和合规性

实施强大的数据分析和 AI 工具，以增强风险管理、合规性和监管报告，降低不合规和经济处罚的风险。

示例：银行可以使用预测分析通过分析客户信誉和市场状况来监视和管理信用风险，从而确保监管合规性并最大限度地减少潜在损失。

数据提供程序扩展

通过使用数据提供程序扩展，金融机构可以无缝连接和集成来自各种来源的数据，从而做出更明智的决策并提高运营效率。这些机构可以与 Bloomberg 和 London Stock Exchange Group (LSEG) 等组织的财务数据源建立广泛的联系。数据源集成到来自证券交易所的市场数据馈送中，连接到核心银行系统、交易数据库，或在专有的内部系统中开发自定义连接器。

Fabric 还通过提供统一的数据平台帮助无缝集成整体财务见解，该平台有助于将来自交易平台、风险管理系统、CRM 等的数据整合到一个平台中。

Data Activator

Microsoft Fabric 中的 Data Activator 提供对金融服务行业至关重要的实时智能功能。它可用于通过分析交易模式和识别可能表明欺诈活动的异常来实时检测欺诈。此外，Data Activator 通过根据监管要求持续分析数据并标记任何偏差来帮助监视监管合规性。因此，金融机构可以及时应对潜在的合规性问题，并降低受到监管处罚的风险。