Banking on the Edge: 3 Ways Edge Computing túlterheli a BFSI műveleteket

Banking on the Edge: 3 Ways Edge Computing túlterheli a BFSI műveleteket

Időbélyeg: 15. november 2023. 4:16
Banking on the Edge: 3 Ways Edge Computing Supercharges BFSI Operations PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Képzeljen el egy dobozt, amely egy nyílt mező kellős közepén ül, körülötte semmi. Az Ön feladata, hogy elsétáljon ahhoz a dobozhoz, érintse meg a tetejét, és sétáljon vissza. Egyszerű. Egy napon észrevesz egy kis fát, amely közted és a doboz között nő. Másnap egy bokor. Aztán esik az eső, tavacska képződik, kihajt a gaz, nő a fű. Nemsokára egyszerű feladatod nehezebbé, lassabbá válik, és ami korábban nyílt mező volt, az most szőlőültetvények és akadályok sűrű, kusza dzsungelévé válik. Még mindig elérheti a dobozt, de ez tovább tart. Ha lenne egyszerűbb út.

Az innováció paradoxon, csökkenti és növeli a bonyolultságot. Mint az az egyszerű doboz, amely egykor egyedül ült egy területen, a számítástechnika is egyre több alkalmazással és megnövekedett funkcionalitással fejlődik, ami sűrű és zsúfolt sűrűséget eredményez, amelyet a hatalmas mennyiségű adat lassít. Ahol
szélsőséges számítástechnika Ez a folyamat a számítási erőforrások decentralizálása a hálózat azon szélére, ahol az adatok generálódnak, ahelyett, hogy központosított vagy felhőkiszolgálókra támaszkodnának. Más szavakkal, ez a képzeletbeli dobozt a pálya közepéről veszi, és közelebb viszi, és megkönnyíti a hozzáférést, ami mindent gyorsabbá és egyszerűbbé tesz.

Előnyök megszerzése az adatban gazdag iparágakban

Szerint
friss számok, a világ 460-re naponta több mint 2025 exabájtnyi adatot fog generálni. (Egy exabájt 1,000 bájt a hatodik hatványhoz képest – és további kontextusként az emberek által valaha kimondott összes szó elfér öt exabájtban.) Egyes iparágak Több adatot generálnak, mint mások, de a banki, pénzügyi szolgáltatások és biztosítási szolgáltatások (BFSI) általában a csúcs közelében vannak, tekintettel arra, hogy ezek az iparágak milyen gyakran játszanak mindennapi életünkben, a kutatástól és a termékek vásárlásától a rutin banki feladatok elvégzéséig. Ha ehhez hozzáadjuk azokat a funkciókat, amelyeket a BFSI intézményei maguk végeznek (monitoring, elemzés, tárolás stb.), akkor egy csomó adat marad a kezünkben.

A hagyományos vállalati számítástechnikában az adatokat a forrásnál (azaz a számítógépén) állítják elő, egy nagy kiterjedésű hálózaton (WAN) továbbítják, hogy egy helyi hálózatban (LAN) dolgozzák fel, majd visszairányítják a forráshoz. Ez egy olyan rendszer, amely jól működött, amíg el nem fojtotta a hangerő, ami annyi, mintha csak egy kétsávos autópályát építenének egy nagy metróövezetbe, ahol a lakosság száma robbanásszerűen megnőtt. A központosított adatszerverek nem tudták tartani a lépést, és a hálózati torlódások megnövekedett zavarokhoz vezettek. Az informatikai építészek úgy döntöttek, hogy ahelyett, hogy megpróbálnák közelebb vinni az adatokat az adatközponthoz, kihelyezik az adatközpontot a szélekre, ahol az előállításra került – és megszületett az élszámítás.

A BFSI számára ez a lépés megváltoztatja a játékot – csökkenti a késleltetést, javítja a valós idejű döntéshozatalt és garantálja az adatbiztonságot, ami elengedhetetlen a gyors és biztonságos pénzügyi tranzakciókhoz. Mostantól minden olyan feldolgozás és elemzés, amely általában egy központosított adatközpontban történne, a forráshoz közelebb kerülhet, például az értékesítési pontokhoz (POS) vagy az ATM-ekhez. Ez egy egyszerű koncepció, de jelentősen csökkentheti a hálózati sávszélesség feszültségét. Íme három másik módja annak, hogy az élszámítás optimalizálja a BFSI-műveleteket

1. Jobb ügyfélélmény (CX)

A jobb CX különböző emberek számára mást jelenthet, de a BFSI ügyfelei számára ez általában villámgyorsan és teljes pontosságon múlik, mivel ezek az iparágak az emberek pénzügyeivel, életével és megélhetésével foglalkoznak. Gondoljon arra, amikor utoljára ment egy boltba, és használt bankkártyát/hitelkártyát. Még jobb, ha az ünnepek alatt egy hosszú sor élére kell állnia, hogy aztán végtelenül várjon, amíg a gép feldolgozza a kártyáját. A legtöbb ember nem akar tovább várni a szükségesnél a vásárlás vagy tranzakció befejezésével, még akkor sem, ha ez csak néhány percet jelent. Az élvonalbeli számítástechnikával a valós idejű engedélyezés gyorsabb fizetési időt (és boldogabb ügyfeleket) eredményez. Ezenkívül a hiperautomatizálás vagy az intelligens automatizálási technológia tovább optimalizálhatja az ügyfelek interakcióit olyan dolgokkal, mint például a rutinlekérdezések automatizálása vagy személyre szabott pénzügyi tanácsadás.

A sebesség mellett,
Deloitte azt találta, hogy az éles számítástechnika felhasználható arra, hogy a BFSI-vállalatok, például a bankok „kihasználják az adatelemzést”, hogy „személyre szabott és releváns tartalmakat hozzanak létre az általuk preferált digitális csatornákon keresztül” – így az ügyfelek földrajzilag célzott értesítéseket és testre szabott ajánlásokat kínálnak a korábbi viselkedések alapján. A fejlődő országokban vagy a gyenge csatlakozási lehetőséggel rendelkező helyeken pedig a peremalapú számítástechnika lehetővé teszi a fizetési terminálok számára a tranzakciós adatok tárolását és helyi feldolgozását, amíg a kapcsolat helyreáll, ami jelentősen javítja a pénzügyi elérhetőséget és az inkluzivitást.

2. Továbbfejlesztett csalásfelderítés és adatbiztonság

A BFSI vállalatai rendkívül érzékeny ügyfél- és vállalati adatokat kezelnek, és a rossz szereplők folyamatosan keresik a kihasználható gyengeségeket. Ha az adatközpontokat közelebb helyezik az adatforráshoz a szélén, a késleltetés minimálisra csökken, ami csökkenti a lehetséges támadási pontokat, hasonlóan ahhoz, ahogy a katonai parancsnokok tanítják frontvonalaikat, hogy megakadályozzák az ellenséges betöréseket.

Az oda-vissza továbbításhoz szükséges szorosabb hurok létrehozásával a BFSI-vállalatok valós időben figyelhetik a tranzakciókat, észlelhetik az anomáliákat, és gyorsabban reagálhatnak a csaló tevékenységekre.

Az IBM jó példát mutat ATM-ekkel kapcsolatban, rámutatva, hogy a biztonsági kamerák csak hasznosak
után lopás történt, és továbbra is emberi felülvizsgálatot igényel. De az éles számítástechnikával a videofeedek emberi beavatkozás nélkül automatikusan elemezhetők, és a manipulált ATM-ek lekapcsolhatók, mielőtt csalás bekövetkezne.

Ez az egyszerűsített adatfolyam felhatalmazza a BFSI-vállalatokat arra, hogy valós idejű tranzakciófigyelést és anomáliák észlelését végezzék, és gyors válaszokat indítsanak a csaló tevékenységekre.

3. Autonóm IoT

McKinsey határozza meg a dolgok internete (IoT) fogalmát számítógépes rendszerekkel kommunikáló érzékelőkbe ágyazott fizikai objektumok, amelyek lehetővé teszik a fizikai világ digitális megfigyelését vagy vezérlését, például az intelligens termosztátot vagy az Apple Watchot. A BFSI-cégek számára az éles számítástechnikával hajtott IoT óriási lehetőségeket kínál számtalan folyamat javítására, különösen a biztosítás területén. A friss adatok szerint
Statista, az előrejelzések szerint az okosotthonok (vagyis az otthoni IoT-eszközök) globális felhasználói száma a következő négy évben 86%-kal fog növekedni, és 670-re több mint 2027 millió háztartást ér el.

A lakástulajdonosok IoT-eszközöket használnak otthonaik különféle módon történő megfigyelésére, a biztonsági kameráktól a vízérzékelőkig, és a szélső számítástechnika integrálható az adatok helyi feldolgozásához. Például, ha egy intelligens érzékelő szokatlan vízszint-tevékenységet észlel, elemzi az adatokat a szélén, és valós időben riasztást küld a háztulajdonosnak vagy a biztosítótársaságnak, elkerülve azt a forgatókönyvet, amikor egy szivárgás hetekig vagy hónapokig károsíthatja a területet. észlelés előtt. A biztosítótársaságok kedvezményeket kínálhatnak azoknak a lakástulajdonosoknak, akik

adatok megosztása ezekről az IoT-eszközökről, segíti a kockázatértékelést és költséghatékonyabbá teszi a politikákat.

Kerekítés a széleken: 3 további dolog, amit emlékezni kell

Az éles számítástechnika alkalmazása iránt érdeklődő BFSI-vállalatok esetében tartsa szem előtt a következőket:

▪ Az élszámítás kiegészítés, nem helyettesítés – legyen szelektív és tudatos az élek teljesítményét illetően. Egy jó első lépés a meglévő ügyféladatok elemzése az ismétlődő viselkedés meghatározása érdekében, amely előnyös lehet a csökkentett késleltetésből. 

▪ Fogadja el a
zéró bizalom módszertana a jobb biztonság érdekében – annak biztosítása, hogy minden felhasználót hitelesíteni, jogosultságot és folyamatosan érvényesíteni kell, mielőtt hozzáférést kapna az érzékeny adatokhoz.

▪ Alkalmazzon egy „hub-and-spoke” megközelítés az élinfrastruktúra hierarchikus rendezésére – vagyis a legerősebb peremkiszolgálókat a központi rendszertől legtávolabb kell elhelyezni, hogy a központi szervernek csak az ismert, magas prioritású adatokkal kelljen foglalkoznia.

▪ Használja ki a hiperautomatizálást és az intelligens automatizálást a széleken – az intelligens automatizálás megvalósítása növelheti az élvonalbeli számítástechnika hatékonyságát a rutinfeladatok autonóm kezelésével, az adatfeldolgozás optimalizálásával és a döntéshozatali képességek gyors ütemű fejlesztésével.

Ha ezekkel az irányelvekkel közelítjük meg az éles számítástechnikát, a nyílt terepen ülő doboz közelebbinek tűnhet, mint valaha, így a BFSI-vállalatok jobb ügyfélélményhez, jobb csalásfelderítéshez és -megelőzéshez, biztonságos IoT-fizetésekhez és más új és izgalmas használati esetekhez vezetnek.

Időbélyeg:

Még több Fintextra