Pankkitoiminta reunalla: 3 tapaa Edge Computing ylittää BFSI:n toimintoja

Pankkitoiminta reunalla: 3 tapaa Edge Computing ylittää BFSI:n toimintoja

Aikaleima: 15. marraskuuta 2023 4
Pankkitoiminta reunalla: 3 tapaa Edge Computing ylittää BFSI-toimintojen PlatoBlockchain-tietoälyn. Pystysuuntainen haku. Ai.

Kuvittele laatikko, joka istuu aivan avoimen kentän keskellä, eikä sen ympärillä ole mitään. Sinun tehtäväsi on kävellä laatikon luo, koskettaa sen yläosaa ja kävellä takaisin. Yksinkertainen. Eräänä päivänä huomaat pienen puun kasvavan sinun ja laatikon välissä. Seuraavana päivänä pensas. Sitten sataa, muodostuu lampi, rikkaruohot itävät, ruoho kasvaa. Ennen pitkää yksinkertainen tehtäväsi muuttuu vaikeammaksi, hitaammaksi, ja se, mikä oli ollut avoin pelto, on nyt tiheä, sotkuinen viidakko viiniköynnöksiä ja esteitä. Pääset silti laatikkoon, mutta se kestää kauemmin. Kunpa olisi helpompi tapa.

Innovaatio on paradoksi, joka sekä vähentää että lisää monimutkaisuutta. Kuten yksinkertaisessa laatikossa, joka kerran istui yksin kentällä, tietojenkäsittely kehittyy edelleen uusien sovellusten ja lisääntyneiden toimintojen myötä, mikä johtaa tiheään ja sekaiseen tiheään, jota hidastavat valtavat tietomäärät. Siellä
reunan tietojenkäsittely tulee sisään, prosessi, jossa laskentaresurssit hajautetaan verkon reunalle, jossa data tuotetaan, sen sijaan, että luottaisivat keskitettyihin tai pilvipalvelimiin. Toisin sanoen se ottaa tuo kuvitteellinen laatikko keskeltä peltoa ja siirtää sitä lähemmäs ja helpottaa pääsyä, mikä vain tekee kaikesta nopeampaa ja yksinkertaisempaa.

Edun saavuttaminen runsaasti dataa sisältävillä aloilla

Mukaan
viimeaikaiset luvut, maailma tuottaa yli 460 eksatavua dataa joka päivä vuoteen 2025 mennessä. (Eksatavu on 1,000 XNUMX tavua kuudenteen potenssiin – ja lisäkontekstia varten kaikki ihmisten koskaan puhumat sanat mahtuvat viiteen eksatavuun.) Tietyt toimialat. tuottavat enemmän tietoa kuin muut, mutta pankki-, rahoitus- ja vakuutusalalla (BFSI) on taipumus olla lähellä huippua, kun otetaan huomioon, kuinka usein nämä alat pelaavat jokapäiväisessä elämässämme tuotteiden tutkimisesta ja ostamisesta rutiinipankkitehtävien suorittamiseen. Kun lisäät näihin toiminnot, joita BFSI:n laitokset suorittavat itse (seuranta, analysointi, tallennus jne.), meille jää koko joukko tietoja.

Perinteisessä yrityslaskennassa tiedot luodaan lähteessään (eli tietokoneessasi), siirretään laaja-alaisen verkon (WAN) kautta käsiteltäväksi lähiverkossa (LAN) ja reititetään sitten takaisin lähteeseensä. Se on järjestelmä, joka toimi hyvin, kunnes tilavuus tukahdutti, mikä vastaa vain kaksikaistaisen moottoritien rakentamista suurelle metroalueelle, jonka väkiluku kasvoi räjähdysmäisesti. Keskitetyt tietopalvelimet eivät pysyneet tahdissa, ja verkon ruuhkautuminen johti lisääntyneisiin häiriöihin. IT-arkkitehdit päättivät, että sen sijaan, että yrittäisivät saada dataa lähemmäs palvelinkeskusta, he siirtäisivät palvelinkeskuksen reunoille, missä se tuotettiin – ja reunalaskenta syntyi.

BFSI:lle muutos on pelin muuttaja – se vähentää viivettä, parantaa reaaliaikaista päätöksentekoa ja varmistaa tietoturvan, joka on elintärkeää nopeiden ja turvallisten rahoitustapahtumien kannalta. Nyt kaikki käsittely ja analysointi, joka normaalisti tapahtuisi keskitetyssä datakeskuksessa, voi tapahtua lähempänä lähdettä, kuten myyntipisteitä (POS) tai pankkiautomaatteja. Se on yksinkertainen konsepti, mutta se voi vähentää merkittävästi verkon kaistanleveyden rasituksia. Tässä on kolme muuta tapaa, joilla reunalaskenta optimoi BFSI-toimintoja

1. Parempi asiakaskokemus (CX)

Parempi CX voi tarkoittaa eri asioita eri ihmisille, mutta BFSI-asiakkaille se tarkoittaa yleensä salamannopeaa ja täydellistä tarkkuutta, koska nämä toimialat käsittelevät ihmisten taloutta, elämää ja toimeentuloa. Mieti, milloin viimeksi kävit kaupassa ja käytit pankki-/luottokorttia. Vielä parempi, harkitse pitkän jonon kärkeä lomien aikana, jotta sinulla on loputon odotus, kun kone käsittelee korttiasi. Useimmat ihmiset eivät halua odottaa oston tai tapahtuman suorittamista pidempään kuin on tarpeen, vaikka se vaatisikin vain muutaman minuutin. Edistyksellisen tietojenkäsittelyn ansiosta reaaliaikainen valtuutus nopeuttaa kassaajia (ja tyytyväisempiä asiakkaita). Lisäksi hyperautomaatio tai älykäs automaatiotekniikka voivat edelleen optimoida asiakasvuorovaikutusta esimerkiksi automatisoimalla rutiinikyselyitä tai tarjoamalla henkilökohtaista talousneuvontaa.

Nopeuden lisäksi,
Deloitte on havainnut, että reunalaskentaa voidaan käyttää auttamaan BFSI-yrityksiä, kuten pankkeja, "hyödyntämään data-analytiikkaa" luomaan "personoitua ja relevanttia sisältöä, joka toimitetaan heidän haluamiensa digitaalisten kanavien kautta" tarjoten asiakkaille maantieteellisesti kohdistettuja ilmoituksia ja räätälöityjä suosituksia aiempaan käyttäytymiseen perustuen. Kehitysmaissa tai paikoissa, joissa yhteydet ovat huonot, reunalaskenta mahdollistaa maksupäätteiden tallentamisen ja käsittelemisen paikallisesti, kunnes yhteys on palautettu, mikä parantaa merkittävästi taloudellista saatavuutta ja osallisuutta.

2. Parannettu petosten havaitseminen ja tietoturva

BFSI-yritykset hallitsevat erittäin arkaluonteisia asiakas- ja yritystietoja, ja huonot toimijat etsivät jatkuvasti heikkouksia, joita voidaan hyödyntää. Siirtämällä palvelinkeskukset lähemmäs tietolähdettä reunassa, latenssi minimoidaan, mikä vähentää mahdollisia hyökkäyskohtia, aivan kuten armeijan komentajat opettavat etulinjojaan estämään vihollisen tunkeutuminen.

Luomalla tämän tiukemman silmukan tiedon välittämiseen edestakaisin BFSI-yritykset voivat seurata tapahtumia reaaliajassa, havaita poikkeavuuksia ja reagoida nopeammin petolliseen toimintaan.

IBM tarjoaa hyvän esimerkin liittyvät pankkiautomaatteihin, huomauttaen, että turvakamerat ovat vain hyödyllisiä
jälkeen varkaus on tapahtunut ja vaatii edelleen ihmisen tarkastuksen. Mutta reunalaskentaa käytettäessä videosyötteet voidaan analysoida automaattisesti ilman ihmisen väliintuloa ja peukaloidut pankkiautomaatit voidaan sammuttaa ennen petoksia.

Tämä virtaviivaistettu tietovirta antaa BFSI-yrityksille mahdollisuuden suorittaa reaaliaikaista tapahtumien seurantaa ja poikkeamien havaitsemista sekä aktivoida nopeat vastaukset vilpillisiin toimiin.

3. Autonominen IoT

McKinsey määrittelee esineiden internetin (IoT) fyysisinä esineinä, joihin on upotettu anturit, jotka kommunikoivat tietokonejärjestelmien kanssa ja mahdollistavat fyysisen maailman digitaalisen seurannan tai ohjaamisen, kuten älytermostaatti tai Apple Watch. BFSI-yrityksille reunalaskentaan perustuva IoT tarjoaa valtavia mahdollisuuksia parantaa lukuisia prosesseja, erityisesti vakuutusalalla. Tuoreiden tietojen mukaan
Statista, älykodin markkinoiden (eli kodin IoT-laitteiden) maailmanlaajuisen käyttäjien määrän ennustetaan kasvavan seuraavien neljän vuoden aikana 86 % ja saavuttavan yli 670 miljoonaa kotitaloutta vuoteen 2027 mennessä.

Asunnonomistajat käyttävät IoT-laitteita kotinsa valvontaan eri tavoin turvakameroista vesiilmaisimiin, ja reunalaskenta voidaan integroida käsittelemään näitä tietoja paikallisesti. Jos esimerkiksi älykäs anturi havaitsee epätavallisen vedenpinnan aktiivisuuden, se voi analysoida reunalla olevat tiedot ja lähettää hälytyksen asunnon omistajalle tai vakuutusyhtiölle reaaliajassa välttäen skenaarion, jossa vuoto voi vahingoittaa aluetta viikoiksi tai kuukausiksi. ennen havaitsemista. Vakuutusyhtiöt voivat tarjota alennuksia asunnonomistajille, jotka

jakaa tietoja näistä IoT-laitteista, auttaa riskinarvioinnissa ja tekee politiikoista kustannustehokkaampia.

Reunojen pyöristäminen: 3 muuta muistettavaa asiaa

Muista seuraavat asiat BFSI-yrityksissä, jotka ovat kiinnostuneita reunalaskennan käyttöönotosta:

▪ Reunalaskenta on lisäys, ei korvaaminen – ole valikoiva ja tietoinen reunan tehojen suhteen. Hyvä ensimmäinen askel olisi analysoida olemassa olevia asiakastietoja, jotta voidaan määrittää toistuva käyttäytyminen, joka saattaa hyötyä lyhennetystä viiveestä. 

▪ Adoptio a
nollaluottamusmenetelmä parantaa turvallisuutta – varmistaa, että jokainen käyttäjä on todennettu, valtuutettu ja jatkuvasti validoitava ennen kuin heille myönnetään pääsy arkaluonteisiin tietoihin.

▪ Käytä "hub-and-käyttivät” lähestymistapa reuna-infrastruktuurin järjestämiseen hierarkkisesti – eli tehokkaimmat reunapalvelimet tulisi sijoittaa kauimpana keskusjärjestelmästä, jotta keskuspalvelimen tarvitsee käsitellä vain tunnettua, korkean prioriteetin dataa.

▪ Hyödynnä hyperautomaatiota ja älykästä automaatiota reunalla – älykkään automaation käyttöönotto voi tehostaa reunalaskennan tehokkuutta hallitsemalla itsenäisesti rutiinitehtäviä, optimoimalla tietojenkäsittelyä ja parantamalla päätöksentekokykyä nopeassa tahdissa.

Lähestymällä reunalaskentaa näiden ohjeiden avulla, tämä laatikko näyttää avoimelta kentältä lähempänä kuin koskaan, jolloin BFSI-yritykset voivat saada parempia asiakaskokemuksia, parantaa petosten havaitsemista ja ehkäisyä, turvallista IoT-maksua ja muita uusia ja jännittäviä käyttötapauksia.

Aikaleima:

Lisää aiheesta Fintextra