大数据技术主要包括数据可视化和数据挖掘，能够完成海量数据并行处理、分析挖掘，发现数据中隐含的规律信息，使客户可以对自己的持仓和交易情况有更全面的认识。
人工智能技术是大数据技术的延伸应用，可以用于识别复杂的结构化和非结构化数据集，以标准化的方式自动应用机器学习并开展风险建模，从而极大提升交易及清算和结算效率。
目前，担保品领域的人工智能技术主要应用于两个方面。一是快速精准地处理非结构化信息。担保品交易涉及诸多合同、文本等非结构化信息，如国际掉期与衍生工具协会（ISDA）协议、全球主回购协议（GMRA）和全球证券借贷主协议（GMSLA）等协议及客户资料、交易单据等。借助人工智能技术，担保品管理机构可以快速识别并处理上述协议中的关键术语。与人工处理方式相比，可以更快速、准确地将这些非结构化数据转换为结构化数据。二是构建高效的预测和监测模型。基于对海量交易数据的处理，人工智能技术拓展了传统风控手段的广度和深度，为担保品价格波动、对手方风险监测、日间信用管理等提供智能化的趋势预测与决策支持。特别是针对担保品配置的优化问题，人工智能可以持续跟踪分析不同
金融机构担保品业务行为和习惯，形成独特的客户画像，构建多资产类别的最优担保品配置组合，从而降低金融机构担保品应用成本。
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