Pangandus äärel: 3 võimalust Edge Computing suurendab BFSI toiminguid

Pangandus äärel: 3 võimalust Edge Computing suurendab BFSI toiminguid

Ajatempel: 15. november 2023 4:16
Pangandus äärel: 3 võimalust Edge'i andmetöötlus suurendab BFSI toiminguid PlatoBlockchaini andmeluure. Vertikaalne otsing. Ai.

Kujutage ette kasti, mis istub lageda välja keskel ja selle ümber pole midagi. Teie ülesanne on kõndida selle kasti juurde, puudutada selle ülaosa ja kõndida tagasi. Lihtne. Ühel päeval märkate teie ja kasti vahel kasvavat väikest puud. Järgmisel päeval põõsas. Siis sajab vihma, tekib tiik, tärkab umbrohi, kasvab muru. Varsti muutub teie lihtne ülesanne raskemaks, aeglasemaks ja see, mis oli olnud lage väli, on nüüd tihe, sassis viinapuude ja takistuste džungel. Kasti juurde saab ikka, aga see võtab kauem aega. Kui vaid oleks lihtsam viis.

Innovatsioon on paradoks, mis vähendab ja lisab keerukust. Nagu see lihtne kast, mis kunagi põllul üksinda seisis, areneb andmetöötlus üha rohkemate rakenduste ja suurenenud funktsionaalsusega, mille tulemuseks on tihe ja segane tihnik, mida aeglustavad tohutud andmemahud. See on koht
servaarvutus See on protsess, mille käigus detsentraliseeritakse arvutusressursse võrgu servani, kus andmeid genereeritakse, selle asemel, et tugineda tsentraliseeritud või pilveserveritele. Teisisõnu, see on selle kujuteldava kasti võtmine keset põldu ja selle lähemale nihutamine ning juurdepääsu hõlbustamine, mis teeb kõik lihtsalt kiiremaks ja lihtsamaks.

Andmerikastes tööstusharudes edu saavutamine

Järgi
hiljutised arvud, genereerib maailm aastaks 460 iga päev rohkem kui 2025 eksabaiti andmeid. (Eksabait on 1,000 baiti kuuenda astmeni – ja täiendava konteksti jaoks mahuvad kõik inimeste poolt kunagi öeldud sõnad viie eksabaidi sisse.) Teatud tööstusharud genereerivad rohkem andmeid kui teised, kuid pangandus, finantsteenused ja kindlustus (BFSI) kipuvad olema tipptasemel, arvestades nende tööstusharude igapäevaelus mängimist, alates toodete uurimisest ja ostmisest kuni rutiinsete pangatoimingute täitmiseni. Kui lisada neile funktsioonid, mida BFSI institutsioonid ise teostavad (seire, analüüs, salvestamine jne), jääb üle terve hulk andmeid.

Traditsioonilise ettevõtte andmetöötluse puhul luuakse andmed nende allikas (st teie arvutis), edastatakse laivõrgu (WAN) kaudu, et neid töödelda kohtvõrgus (LAN) ja seejärel suunatakse need tagasi allikasse. See on süsteem, mis töötas hästi, kuni selle maht lämbus. See on samaväärne kaherealise kiirtee ehitamisega suurlinnapiirkonda, mille rahvaarv plahvatuslikult kasvas. Tsentraliseeritud andmeserverid ei suutnud sammu pidada ja võrgu ülekoormused suurendasid häireid. IT-arhitektid otsustasid, et selle asemel, et püüda andmeid andmekeskusele lähemale viia, viivad nad andmekeskuse servadesse, kus neid genereeriti – ja sündiski servaarvutus.

BFSI jaoks on see samm pöördeline – see vähendab latentsust, suurendab reaalajas otsuste tegemist ja tagab andmete turvalisuse, mis on kiirete ja turvaliste finantstehingute jaoks ülioluline. Nüüd võib kogu töötlemine ja analüüs, mis tavaliselt toimub tsentraliseeritud andmekeskuses, toimuda selle allikale, näiteks müügikoha terminalidele või sularahaautomaatidele, lähemal. See on lihtne kontseptsioon, kuid see võib märkimisväärselt vähendada võrgu ribalaiuse pingeid. Siin on veel kolm võimalust, kuidas äärearvutus optimeerib BFSI toiminguid

1. Parem kliendikogemus (CX)

Parem CX võib erinevatele inimestele tähendada erinevaid asju, kuid BFSI klientide jaoks taandub see tavaliselt välkkiirele kiirusele ja täielikule täpsusele, kuna need tööstusharud tegelevad inimeste rahanduse, elude ja elatisega. Mõelge sellele, millal viimati poes käisite ja deebet-/krediitkaarti kasutasite. Veelgi parem, mõelge pühade ajal pika järjekorra etteotsa, et saaksite lõputult oodata, kuni masin teie kaarti töötleb. Enamik inimesi ei taha ostu või tehingu sooritamiseks kauem oodata, kui vaja, isegi kui see tähendab vaid mõnda lühikest minutit. Äärearvutite abil kiirendab reaalajas autoriseerimine väljamakseaega (ja õnnelikumad kliendid). Lisaks saab hüperautomaatika või intelligentne automatiseerimistehnoloogia klientidega suhtlemist veelgi optimeerida, näiteks automatiseerides rutiinseid päringuid või pakkudes isikupärastatud finantsnõustamist.

Peale kiiruse,
Deloitte on leidnud, et servaarvutust saab kasutada selleks, et aidata BFSI ettevõtetel, näiteks pankadel, "võimendada andmeanalüüsi", et luua "isikupärastatud ja asjakohast sisu, mida edastatakse eelistatud digitaalsete kanalite kaudu", pakkudes klientidele geograafiliselt sihitud teatisi ja kohandatud soovitusi, mis põhinevad varasemal käitumisel. Ja arengumaades või kehva ühenduvusega kohtades võimaldab äärearvutus makseterminalitel tehinguandmeid salvestada ja neid kohapeal töödelda kuni ühenduvuse taastamiseni, parandades järsult rahalist juurdepääsetavust ja kaasatust.

2. Täiustatud pettuste tuvastamine ja andmeturve

BFSI ettevõtted haldavad väga tundlikke klientide ja ettevõtete andmeid ning halvad tegijad otsivad pidevalt nõrkusi, mida ära kasutada. Andmekeskuste ümberpaigutamine servas olevale andmeallikale lähemale minimeerib latentsusaega, vähendades potentsiaalseid rünnakupunkte, sarnaselt sellega, kuidas sõjaväeülemad hoiavad oma rindejooni õpetamas, et vältida vaenlase sissetungi.

Luues selle tihedama ahela teabe edasi-tagasi edastamiseks, saavad BFSI ettevõtted jälgida tehinguid reaalajas, tuvastada kõrvalekaldeid ja reageerida kiiremini petturlikule tegevusele.

IBM on hea näide sularahaautomaatidega seotud, viidates, et turvakaamerad on ainult abiks
pärast on toimunud vargus ja see vajab endiselt inimlikku ülevaatust. Kuid servaarvutite abil saab videovooge automaatselt analüüsida ilma inimese sekkumiseta ja võltsitud sularahaautomaadid saab enne pettuse toimumist välja lülitada.

See sujuvam andmevoog annab BFSI ettevõtetele võimaluse teostada tehingute reaalajas jälgimist ja anomaaliate tuvastamist ning aktiveerida kiireid vastuseid petturlikule tegevusele.

3. Autonoomne asjade internet

McKinsey määratleb asjade Interneti (IoT) füüsiliste objektidena, mis on manustatud anduritega, mis suhtlevad arvutisüsteemidega, võimaldades füüsilist maailma digitaalselt jälgida või juhtida, näiteks teie nutikas termostaat või Apple Watch. BFSI ettevõtete jaoks pakub äärearvutitel töötav asjade internet tohutuid võimalusi arvukate protsesside täiustamiseks, eriti kindlustuses. Hiljutiste andmete kohaselt alates
Statista, prognoositakse, et nutikate kodude turul (st kodus kasutatavate asjade Interneti-seadmete) ülemaailmne kasutajate arv kasvab järgmise nelja aasta jooksul 86% ja jõuab 670. aastaks enam kui 2027 miljoni leibkonnani.

Majaomanikud kasutavad IoT-seadmeid oma kodu jälgimiseks erinevatel viisidel, alates turvakaameratest ja lõpetades veedetektoritega, ning nende andmete kohapealseks töötlemiseks saab integreerida servaarvutusi. Näiteks kui nutikas andur märkab ebaharilikku veetaseme aktiivsust, saab ta analüüsida andmeid serval ja saata majaomanikule või kindlustusseltsile reaalajas hoiatuse, vältides stsenaariumi, kus leke võib ala nädalateks või kuudeks kahjustada. enne avastamist. Kindlustusseltsid saavad pakkuda allahindlusi koduomanikele, kes

jagada andmeid nendest asjade Interneti-seadmetest, mis aitab kaasa riskide hindamisele ja muudab poliitikad kulutõhusamaks.

Edge-arvutite ümardamine: veel 3 asja, mida meeles pidada

BFSI ettevõtete jaoks, kes on huvitatud servaarvutite kasutuselevõtust, pidage meeles järgmist.

▪ Äärearvutus on lisand, mitte asendus – olge valiv ja sihikindel selle osas, mida serv annab. Hea esimene samm oleks analüüsida olemasolevaid kliendiandmeid, et teha kindlaks korduv käitumine, mis võiks kasu saada väiksemast latentsusest. 

▪ Võtta vastu a
null-usaldusmetoodika parema turvalisuse tagamiseks – iga kasutaja peab olema autentitud, volitatud ja pidevalt valideeritud, enne kui talle antakse juurdepääs tundlikele andmetele.

▪ Rakenda "rumm-kodaraga” lähenemist oma servataristu hierarhiliseks korraldamiseks – see tähendab, et kõige võimsamad servaserverid tuleks paigutada kesksüsteemist kõige kaugemale, nii et keskserver peaks tegelema vaid teadaolevate kõrge prioriteediga andmetega.

▪ Kasutage hüperautomaatikat ja intelligentset automatiseerimist äärealadel – intelligentse automatiseerimise rakendamine võib suurendada äärearvutite tõhusust, haldades autonoomselt rutiinseid ülesandeid, optimeerides andmetöötlust ja suurendades kiires tempos otsustusvõimet.

Nende juhiste järgi äärearvutustele lähenemine võib muuta avatud põllul istumise kasti lähedasemaks kui kunagi varem, andes BFSI ettevõtetele võimaluse paremate kliendikogemuste, pettuste tuvastamise ja ennetamise, turvaliste asjade Interneti-maksete ning muude uute ja põnevate kasutusjuhtude poole.

Ajatempel:

Veel alates Fintextra