Banking on the Edge: 3 Ways Edge Computing Supercharger BFSI Operations

Banking on the Edge: 3 Ways Edge Computing Supercharger BFSI Operations

Tidsstempel: 15. november 2023, kl
Banking on the Edge: 3 Ways Edge Computing Supercharges BFSI Operations PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikalt søk. Ai.

Se for deg en boks som sitter i midten av et åpent felt, uten noe rundt seg. Din jobb er å gå til den boksen, berøre toppen av den og gå tilbake. Enkel. En dag ser du et lite tre som vokser mellom deg og boksen. Dagen etter, en busk. Så regner det, det dannes en dam, ugress spirer, gresset vokser. Om ikke lenge blir den enkle oppgaven din vanskeligere, langsommere, og det som hadde vært et åpent felt er nå en tett, sammenfiltret jungel av vinranker og hindringer. Du kan fortsatt komme til boksen, men det tar lengre tid. Hvis det bare fantes en enklere måte.

Innovasjon er et paradoks som både reduserer og tilfører kompleksitet. Som den enkle boksen som en gang satt alene i et felt, fortsetter databehandling å utvikle seg med flere applikasjoner og økt funksjonalitet, noe som resulterer i et tett og rotete kratt bremset av enorme datamengder. Det er hvor
kanten beregning kommer inn, en prosess med å desentralisere dataressurser til kanten av nettverket der data genereres, i stedet for å stole på sentraliserte eller skyservere. Med andre ord, det tar den imaginære boksen fra midten av feltet og flytter den nærmere og gjør den lettere tilgjengelig, noe som bare gjør alt raskere og enklere.

Få en fordel i datarike industrier

Ifølge
ferske tall, vil verden generere mer enn 460 exabyte med data hver dag innen år 2025. (En exabyte er 1,000 byte til sjette potens – og for videre kontekst kan alle ordene som noen gang er snakket av mennesker passe inn i fem exabyte.) Visse bransjer. generere mer data enn andre, men bank, finansielle tjenester og forsikring (BFSI) har en tendens til å være nær toppen gitt frekvensen disse bransjene spiller i hverdagen, fra å undersøke og kjøpe produkter til å utføre rutinemessige bankoppgaver. Legg til disse funksjonene som BFSI-institusjonene utfører selv (overvåking, analyse, lagring, etc.), og vi sitter igjen med en hel haug med data

I tradisjonell bedriftsdatabehandling genereres data ved kilden (dvs. datamaskinen din), overføres over et wide-area-nettverk (WAN) for å bli behandlet i et lokalt nettverk (LAN), og deretter rutet tilbake til kilden. Det er et system som fungerte bra helt til det ble kvalt av volum, tilsvarer bare å bygge en tofelts motorvei inn i et større metroområde der befolkningen eksploderte. Sentraliserte dataservere klarte ikke å holde tritt, og overbelastning av nettverket førte til økte forstyrrelser. IT-arkitekter bestemte at i stedet for å prøve å få dataene nærmere datasenteret, ville de flytte datasenteret ut til kantene, der det ble generert – og edge computing ble født.

For BFSI er flyttingen en game-changer – den reduserer ventetiden, forbedrer sanntids beslutningstaking og sikrer datasikkerhet, avgjørende for raske og sikre økonomiske transaksjoner. Nå kan all prosessering og analyse som normalt vil finne sted i et sentralisert datasenter skje nærmere kilden, som POS-terminaler eller minibanker. Det er et enkelt konsept, men et som kan redusere nettverkets båndbredde betydelig. Her er tre andre måter edge computing optimaliserer BFSI-operasjoner på

1. Bedre kundeopplevelse (CX)

Bedre CX kan bety forskjellige ting for forskjellige mennesker, men for BFSI-kunder handler det vanligvis om lynrask hastighet og fullstendig nøyaktighet, ettersom disse bransjene tar for seg folks økonomi, liv og levebrød. Tenk på forrige gang du gikk i en butikk og brukte et debet-/kredittkort. Enda bedre, tenk på å komme til hodet på en lang kø i løpet av ferien, bare for å ha en uendelig ventetid mens maskinen behandler kortet ditt. De fleste ønsker ikke å vente lenger enn nødvendig for å fullføre et kjøp eller en transaksjon, selv om det bare betyr noen få korte minutter. Med edge computing resulterer sanntidsautorisasjon i raskere utsjekkingstider (og fornøyde kunder). I tillegg kan hyperautomatisering eller intelligent automatiseringsteknologi optimalisere kundeinteraksjonene ytterligere ved å automatisere rutineforespørsler eller gi personlig økonomisk rådgivning.

I tillegg til hastighet,
Deloitte har funnet ut at edge computing kan brukes til å hjelpe BFSI-selskaper som banker med å "utnytte dataanalyse" for å lage "personlig tilpasset og relevant innhold levert gjennom deres foretrukne digitale kanaler" - og tilby kundene geomålrettede varsler og skreddersydde anbefalinger basert på tidligere atferd. Og i utviklingsland eller steder med dårlig tilkobling, gjør edge computing betalingsterminaler i stand til å lagre transaksjonsdata og behandle dem lokalt til tilkoblingen er gjenopprettet, noe som dramatisk forbedrer økonomisk tilgjengelighet og inkludering.

2. Forbedret svindeloppdagelse og datasikkerhet

BFSI-selskaper administrerer svært sensitive kunde- og bedriftsdata, og dårlige aktører leter stadig etter svakheter som kan utnyttes. Ved å flytte datasentre nærmere datakilden ved kanten, minimeres ventetiden, noe som reduserer potensielle angrepspunkter, omtrent som hvordan militære sjefer holder frontlinjene sine undervist for å forhindre fiendens inngrep.

Ved å lage denne tettere sløyfen for informasjon å sende frem og tilbake, kan BFSI-selskaper overvåke transaksjoner i sanntid, oppdage anomalier og reagere raskere på uredelig aktivitet.

IBM er et godt eksempel relatert til minibanker, og påpeker at sikkerhetskameraer bare er nyttige
etter et tyveri har skjedd og krever fortsatt menneskelig vurdering. Men med edge computing kan videostrømmer analyseres automatisk uten menneskelig innblanding, og minibanker som har blitt tuklet med kan slås av før svindel oppstår.

Denne strømlinjeformede dataflyten gir BFSI-selskaper mulighet til å utføre transaksjonsovervåking i sanntid og oppdagelse av anomalier, og aktivere raske reaksjoner på uredelige aktiviteter.

3. Autonom IoT

McKinsey definerer tingenes internett (IoT) som fysiske objekter innebygd med sensorer som kommuniserer med datasystemer, slik at den fysiske verden kan overvåkes eller kontrolleres digitalt, for eksempel din smarte termostat eller Apple Watch. For BFSI-selskaper gir IoT drevet av edge computing enorme muligheter for å forbedre utallige prosesser, spesielt innen forsikring. I følge ferske data fra
Statista, anslås det globale antallet brukere i smarthusmarkedet (dvs. IoT-enheter i hjemmet) å øke i løpet av de neste fire årene med 86 % og nå mer enn 670 millioner husstander innen 2027.

Huseiere bruker IoT-enheter til å overvåke hjemmene sine på forskjellige måter, fra sikkerhetskameraer til vanndatektorer, og kantdatabehandling kan integreres for å behandle disse dataene lokalt. For eksempel, hvis en smart sensor oppdager uvanlig vannstandsaktivitet, kan den analysere dataene på kanten og sende et varsel til huseieren eller forsikringsselskapet i sanntid, og unngå scenariet der en lekkasje kan skade et område i uker eller måneder før deteksjon. Forsikringsselskaper kan tilby rabatter til huseiere som

dele data fra disse IoT-enhetene, hjelper til med risikovurdering og gjør retningslinjer mer kostnadseffektive.

Avrunding av Edge Computing: 3 flere ting å huske

For BFSI-selskaper som er interessert i å ta i bruk edge computing, husk følgende:

▪ Edge computing er et additiv, ikke en erstatning – vær selektiv og bevisst hva edge driver. Et godt første skritt ville være å analysere eksisterende kundedata for å bestemme repeterende atferd som kan dra nytte av redusert ventetid. 

▪ Vedta en
null-tillit metodikk for bedre sikkerhet – å sikre at hver bruker må være autentisert, autorisert og kontinuerlig validert før de får tilgang til sensitive data.

▪ Bruk en "nav-og-eiker”-tilnærming for å organisere edge-infrastrukturen din hierarkisk – noe som betyr at de kraftigste edge-serverne bør plasseres lengst fra det sentrale systemet slik at den sentrale serveren kun trenger å håndtere kjente, høyprioriterte data.

▪ Utnytt hyperautomatisering og intelligent automatisering på kanten – implementering av intelligent automatisering kan forsterke effektiviteten til edge computing ved å administrere rutineoppgaver autonomt, optimalisere databehandling og forbedre beslutningstakingskapasiteten i et raskt tempo.

Å nærme seg edge computing med disse retningslinjene kan få den boksen som sitter i et åpent felt til å virke nærmere enn noen gang, og gir BFSI-selskaper en vei til bedre kundeopplevelser, forbedret svindeldeteksjon og forebygging, sikre IoT-betalinger og andre nye og spennende brukssaker.

Tidstempel:

Mer fra Fintextra