چرا شرکت‌های خدمات مالی باید تیم‌های خط مقدم را با داده‌ها و تحلیل‌های زمان واقعی تغذیه کنند

این یک پست وبلاگ حمایت شده توسط تیم فیتزجرالد، مدیر خدمات مالی EMEA، InterSystems است.

در چشم‌انداز پرشتاب امروزی، که اختلالات رایج است و نوسانات بازار با نظم یکنواخت رخ می‌دهد، دسترسی به داده‌های دقیق و جاری ضروری است تا اطمینان حاصل شود که کسب‌وکارها می‌توانند به طور موثر به تغییرات در لحظه واکنش نشان دهند تا رقابتی باقی بمانند.

امکان دسترسی به داده های بلادرنگ و در نتیجه کاهش تاخیر کسب و کار، برای رقابت شرکت های خدمات مالی بسیار مهم است. تصمیم گیری بر اساس مفروضات به دست آمده از داده های قدیمی، محدودیت هایی را بر توانایی آنها برای مقابله با تغییرات ناگهانی در احساسات بازار، ارائه خدمات با ارزش بالا به مشتریان و مدیریت مواجهه با ریسک تحمیل می کند.

تحقیقات انجام شده توسط InterSystems نشان می دهد که بیش از یک سوم (35٪) از سازمان های خدمات مالی اروپایی، تصمیمات تجاری حیاتی خود را بر اساس داده های زمان واقعی قرار نمی دهند، تنها 8 درصد از شرکت ها از داده های کمتر از یک ساعت برای تصمیم گیری استفاده می کنند. . با توجه به محدودیت های تحمیل شده توسط تعریف سنتی داده های روزانه، راه حل های بهتر برای مدیریت، توزیع و استخراج داده ها به وضوح مورد نیاز است.

خدمات مالی از دست دادن داده های زمان واقعی

این نظرسنجی که شامل تقریباً 200 نفر از رهبران ارشد تجاری در شرکت‌های خدمات مالی اروپایی است، نشان می‌دهد که بزرگترین چالش داده‌ها به تأخیر در دسترسی به داده‌ها (39٪) و عدم دریافت اطلاعات در قالب صحیح (33٪) است. یا از تمامی منابع مورد نیاز (31%).

در نتیجه، اکثریت قریب به اتفاق (92 درصد) شرکت‌های خدمات مالی اروپایی به داده‌هایی با قدمت بیش از یک ساعت و 85 درصد به داده‌های 24 ساعته یا بیشتر متکی هستند. در نتیجه، 35 درصد از رهبران ارشد گزارش می دهند که نمی توانند تصمیمات خود را بر اساس اطلاعات زمان واقعی قرار دهند و بنابراین مجبور به فرضیاتی هستند که ممکن است ناقص باشد.

دلایل متعددی برای تأخیر در داده‌ها در یک سازمان وجود دارد، که ریشه اغلب در سیستم‌ها و برنامه‌های قدیمی قدیمی یافت می‌شود که دیگر به بقیه سازمان متصل نیستند. به طور معمول، این باعث فشار می شود که سپس به بخش فناوری اطلاعات، جایی که درخواست های ارائه داده در تنگنا گیر می کند، می رود. 25 درصد از پاسخ دهندگان همچنین ادعا کردند که بین 100 تا XNUMX سیلو داده و برنامه دارند، که این پیچیدگی بیشتر دسترسی آنها را به نیازهای مورد نیاز کاهش می دهد.

اما استفاده از اعداد روزانه که می تواند تا هشت ساعت هم باشد، دیگر جایی در خدمات مالی ندارد. در عوض، شرکت‌ها اکنون باید تیم‌های خط مقدم خود را با داده‌های بی‌درنگ تغذیه کنند که رویدادها را لحظه به لحظه ردیابی می‌کند تا اطمینان حاصل شود که قادر به پاسخگویی به تغییرات بازار و خواسته‌های مشتری هستند.

اما ارائه داده های عملی در زمان واقعی تنها بخشی از مشکل را حل می کند. شرکت‌های موجود در بخش خدمات مالی نیز باید پا را فراتر بگذارند و متخصصان را با داده‌ها و قابلیت‌های تحلیلی برای پیش‌بینی آنچه ممکن است اتفاق بیفتد، از طریق انجام تجزیه و تحلیل بر روی داده‌های تراکنش‌های سریع و فراهم کردن دسترسی برای کسانی که به آن نیاز دارند، مسلح کنند.

داده های زمان واقعی از طریق معماری پارچه هوشمند

یکی از راه حل هایی که می تواند اتخاذ شود از یک رویکرد معماری نوآورانه استفاده می کند، بافت داده های هوشمند، که به داده ها از سیستم ها و سیلوهای موجود در داخل و خارج سازمان در صورت تقاضا دسترسی و هماهنگ می کند و اطمینان می دهد که اطلاعات هم جاری و هم دقیق هستند. توانایی انجام تجزیه و تحلیل بر روی داده های رویداد و تراکنش در زمان واقعی را بدون تأثیرگذاری بر عملکرد سیستم تراکنش در خود گنجانده است. این بدان معناست که شرکت‌ها می‌توانند از جستجوی اطلاعات ذخیره‌شده به‌صورت آفلاین یا جاهای دیگر دور شوند و خود را با بینش‌های زمان واقعی برای پیشبرد کسب‌وکارشان مجهز کنند.

معماری پارچه داده هوشمند تأخیر کسب‌وکار را حذف می‌کند و با جدا کردن اتکا به داده‌های قدیمی که از طریق روش‌های قدیمی به دست می‌آیند، چابکی را تعبیه می‌کند. این امر با دسترسی، تبدیل، و هماهنگ کردن داده ها از منابع متعدد، در صورت نیاز، به منظور قابل استفاده و عملی کردن آن برای طیف گسترده ای از ابتکارات به دست می آید. این اجازه می دهد تا برنامه ها و داده های قدیمی موجود در جای خود باقی بمانند، یک منبع حقیقت را تضمین می کند، و پیچیدگی معماری را کاهش می دهد. توانایی پل زدن سیلوها از منابع متعدد، و از مکان‌های متفاوت، و اجازه دادن به کارکنان برای دسترسی، پرس و جو و دستکاری این داده‌ها برای ارائه تصمیم‌گیری آگاهانه در سراسر سازمان.

همچنین تاخیر در دسترسی به داده‌ها را حذف می‌کند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا تجزیه‌وتحلیل‌ها را روی داده‌های رویداد و تراکنش‌های بلادرنگ بدون تأثیر بر عملکرد سیستم ترکیب کنند. این به دلیل ماهیت توزیع شده آن است و به حذف خطاها و فرصت های تجاری از دست رفته کمک می کند. همزمان با جریان افزایش یافته اطلاعات، هوش مصنوعی و ML را می توان در سراسر بافت برای تقویت فرآیند تصمیم گیری، ارائه پیشنهادات پیش بینی و تجویزی و در عین حال امکان تصمیم گیری برنامه ای در زمانی که مورد استفاده آن را ایجاب می کند، استفاده کرد.

در میان اختلالات مداوم، تغییرات ناگهانی بازار، و شرایط پیش‌بینی نشده، زمانی که نیاز برای تحویل سریع‌تر داده‌ها عنصر ضروری موفقیت کسب‌وکار است، معماری پارچه داده‌های هوشمند به رهبران کسب‌وکار خدمات مالی دیدی جامع از کل کسب‌وکار را در اختیار آنها قرار می‌دهد تا بتوانند بتوانند. رویکرد استراتژیک تری نسبت به عملیات خود اتخاذ کنند. انجام این کار، چابکی لازم را برای زنده ماندن، بلکه شکوفایی و به دست آوردن مزیت رقابتی واقعی در یک دنیای بی ثبات می دهد.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://finovate.com/why-financial-services-firms-need-to-feed-frontline-teams-with-real-time-data-and-analytics/