金融大数据和人工智能技术可以通过对大量数据的分析，提供更准确和及时的风险预警和监测能力。综上所述，金融大数据与人工智能技术在金融业务变革中的关键驱动因素包括数据爆炸、数据分析需求、个性化需求、营销效能提升和风控能力提升。这些因素的存在促使金融机构积极应用金融大数据和人工智能技术，实现业务创新和商业竞争优势。
金融大数据与人工智能技术的应用在金融业务变革中起到重要的驱动作用。以下是其中的关键驱动因素：
1. 数据爆炸：随着互联网和移动互联网的快速发展，金融机构可以获得大量的数据。这些数据涵盖了从用户行为到市场趋势的各个方面。金融大数据技术能够对这些海量数据进行处理和分析，从中发掘出有价值的信息。
2. 数据分析需求：金融机构需要更准确、更快速地进行数据分析，以提升业务决策和风险控制能力。传统的数据分析方法已经无法处理海量的数据，而金融大数据技术和人工智能技术可以通过机器学习和深度学习等算法，从数据中学习出模式和规律，提供更准确的预测和决策。
3. 个性化需求：金融行业正朝向个性化服务发展，而金融大数据和人工智能技术可以根据客户的个性化需求和行为模式，提供更加个性化的金融产品和服务。通过分析客户的消费行为、资产负债状况等信息，金融机构可以为客户量身定制金融方案，提升客户满意度和忠诚度。
4. 营销效能提升：金融机构需要通过更精确和有效的营销手段吸引客户和提升市场份额。金融大数据和人工智能技术可以通过分析用户的兴趣、偏好和行为模式，为金融机构提供更精准的市场定位和产品推荐，从而提升营销效能。
5. 风控能力提升：金融业务的风险是金融机构需要重点关注的问题之一。金融大数据和人工智能技术可以通过对大量数据的分析，提供更准确和及时的风险预警和监测能力。通过建立智能风控模型，金融机构可以更好地预测和控制风险，降低不良贷款和损失。
综上所述，金融大数据与人工智能技术在金融业务变革中的关键驱动因素包括数据爆炸、数据分析需求、个性化需求、营销效能提升和风控能力提升。这些因素的存在促使金融机构积极应用金融大数据和人工智能技术，实现业务创新和商业竞争优势。