大數據技術主要包括數據可視化和數據挖掘，能夠完成海量數據并行處理、分析挖掘，發現數據中隱含的規律信息，使客戶可以對自己的持倉和交易情況有更全面的認識。
人工智能技術是大數據技術的延伸應用，可以用于識別復雜的結構化和非結構化數據集，以標準化的方式自動應用機器學習并開展風險建模，從而極大提升交易及清算和結算效率。
目前，擔保品領域的人工智能技術主要應用于兩個方面。一是快速精準地處理非結構化信息。擔保品交易涉及諸多合同、文本等非結構化信息，如國際掉期與衍生工具協會（ISDA）協議、全球主回購協議（GMRA）和全球證券借貸主協議（GMSLA）等協議及客戶資料、交易單據等。借助人工智能技術，擔保品管理機構可以快速識別并處理上述協議中的關鍵術語。與人工處理方式相比，可以更快速、準確地將這些非結構化數據轉換為結構化數據。二是構建高效的預測和監測模型。基于對海量交易數據的處理，人工智能技術拓展了傳統風控手段的廣度和深度，為擔保品價格波動、對手方風險監測、日間信用管理等提供智能化的趨勢預測與決策支持。特別是針對擔保品配置的優化問題，人工智能可以持續跟蹤分析不同
金融機構擔保品業務行為和習慣，形成獨特的客戶畫像，構建多資產類別的最優擔保品配置組合，從而降低金融機構擔保品應用成本。
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