Банковское дело на грани: 3 способа, с помощью которых периферийные вычисления ускоряют работу BFSI

Представьте себе коробку, стоящую в самом центре открытого поля, вокруг которой ничего нет. Ваша задача — подойти к этой коробке, коснуться ее верха и вернуться обратно. Простой. Однажды вы замечаете небольшое дерево, растущее между вами и коробкой. На следующий день куст. Потом идет дождь, образуется пруд, прорастают сорняки, растет трава. Вскоре ваша простая задача становится сложнее и медленнее, и то, что раньше было открытым полем, теперь превратилось в густые, запутанные джунгли из лиан и препятствий. Добраться до ящика еще можно, но это займет больше времени. Если бы только был более простой способ.

Инновации — это парадокс, одновременно уменьшающий и добавляющий сложность. Подобно тому простому ящику, который когда-то стоял в одиночестве в поле, компьютеры продолжают развиваться, появляется больше приложений и расширяется функциональность, в результате чего образуются густые и загроможденные чащи, замедляемые огромными объемами данных. Вот где
краевые вычисления наступает процесс децентрализации вычислительных ресурсов на границе сети, где генерируются данные, вместо того, чтобы полагаться на централизованные или облачные серверы. Другими словами, он берет воображаемый ящик из середины поля, перемещает его ближе и облегчает доступ, что делает все быстрее и проще.

Получение преимущества в отраслях, богатых данными

По
последние цифры, к 460 году мир будет генерировать более 2025 эксабайт данных каждый день. (Эксабайт равен 1,000 байтам в шестой степени – и для дальнейшего контекста: все слова, когда-либо произнесенные людьми, могут уместиться в пять эксабайт.) Определенные отрасли генерируют больше данных, чем другие, но банковское дело, финансовые услуги и страхование (BFSI), как правило, занимают лидирующие позиции, учитывая частоту, с которой эти отрасли играют в нашей повседневной жизни: от исследований и покупки продуктов до выполнения рутинных банковских задач. Добавьте к этому функции, которые учреждения BFSI выполняют сами (мониторинг, анализ, хранение и т. д.), и мы получим целую кучу данных.

В традиционных корпоративных вычислениях данные генерируются в источнике (т. е. на вашем компьютере), передаются по глобальной сети (WAN) для обработки в локальной сети (LAN), а затем направляются обратно к источнику. Эта система работала хорошо, пока не захлебнулась из-за большого количества людей, что эквивалентно строительству двухполосного шоссе в крупную агломерацию, население которой резко возросло. Централизованные серверы данных не успевали за ними, а перегрузка сети приводила к увеличению сбоев. ИТ-архитекторы решили, что вместо того, чтобы пытаться переместить данные ближе к центру обработки данных, они перенесут центр обработки данных к краям, где они генерируются, — и появились периферийные вычисления.

Для BFSI этот шаг меняет правила игры: он сокращает задержку, улучшает процесс принятия решений в режиме реального времени и обеспечивает безопасность данных, что жизненно важно для быстрых и безопасных финансовых транзакций. Теперь вся обработка и анализ, которые обычно происходят в централизованном центре обработки данных, могут выполняться ближе к их источнику, например, к POS-терминалам или банкоматам. Это простая концепция, но она может значительно снизить нагрузку на полосу пропускания сети. Вот три других способа, с помощью которых периферийные вычисления оптимизируют операции BFSI.

1. Улучшение качества обслуживания клиентов (CX)

Улучшение CX может означать разные вещи для разных людей, но для клиентов BFSI это обычно сводится к молниеносной скорости и полной точности, поскольку эти отрасли имеют дело с финансами, жизнью и средствами к существованию людей. Вспомните, когда вы в последний раз ходили в магазин и использовали дебетовую/кредитную карту. А еще лучше, подумайте о том, чтобы добраться до начала длинной очереди во время праздников только для того, чтобы бесконечно ждать, пока машина обрабатывает вашу карту. Большинство людей не хотят ждать дольше, чем необходимо, чтобы завершить покупку или транзакцию, даже если это означает всего несколько минут. Благодаря периферийным вычислениям авторизация в реальном времени приводит к сокращению времени оформления заказа (и повышению удовлетворенности клиентов). Кроме того, гиперавтоматизация или интеллектуальная технология автоматизации могут дополнительно оптимизировать взаимодействие с клиентами за счет таких вещей, как автоматизация рутинных запросов или предоставление персонализированных финансовых консультаций.

Кроме скорости,
Deloitte обнаружила, что периферийные вычисления могут быть использованы, чтобы помочь компаниям BFSI, таким как банки, «использовать анализ данных» для создания «персонализированного и релевантного контента, доставляемого через предпочитаемые ими цифровые каналы», предлагая клиентам геотаргетированные уведомления и индивидуальные рекомендации, основанные на предыдущем поведении. А в развивающихся странах или местах с плохой связью периферийные вычисления позволяют платежным терминалам хранить данные транзакций и обрабатывать их локально до тех пор, пока подключение не будет восстановлено, что значительно улучшает финансовую доступность и инклюзивность.

2. Улучшенное обнаружение мошенничества и безопасность данных.

Компании BFSI управляют очень конфиденциальными данными клиентов и корпоративных данных, а злоумышленники постоянно ищут слабые места, которыми можно воспользоваться. Перемещая центры обработки данных ближе к источнику данных на границе, задержка сводится к минимуму, уменьшая потенциальные точки атаки, подобно тому, как военные командиры обучают свои линии фронта предотвращению вторжений противника.

Создавая более тесный цикл передачи информации туда и обратно, компании BFSI могут отслеживать транзакции в режиме реального времени, обнаруживать аномалии и быстрее реагировать на мошенническую деятельность.

IBM подает хороший пример относительно банкоматов, отметив, что камеры видеонаблюдения приносят только пользу
после произошла кража, и она все еще требует проверки человеком. Но с помощью периферийных вычислений видеопотоки могут анализироваться автоматически без вмешательства человека, а банкоматы, подвергшиеся несанкционированному вмешательству, могут быть отключены до того, как произойдет мошенничество.

Этот оптимизированный поток данных позволяет компаниям BFSI проводить мониторинг транзакций в режиме реального времени, выявлять аномалии и активировать быстрое реагирование на мошеннические действия.

3. Автономный Интернет вещей

McKinsey определяет Интернет вещей (IoT) как физические объекты со встроенными датчиками, которые взаимодействуют с вычислительными системами, позволяя контролировать или контролировать физический мир в цифровом виде, например, ваш умный термостат или Apple Watch. Для компаний BFSI Интернет вещей на базе периферийных вычислений открывает огромные возможности для улучшения множества процессов, особенно в сфере страхования. По последним данным из
StatistaСогласно прогнозам, глобальное количество пользователей на рынке умного дома (т. е. домашних устройств IoT) увеличится в течение следующих четырех лет на 86% и к 670 году достигнет более 2027 миллионов домохозяйств.

Домовладельцы используют устройства Интернета вещей для наблюдения за своими домами различными способами: от камер видеонаблюдения до детекторов воды, а периферийные вычисления могут быть интегрированы для локальной обработки этих данных. Например, если интеллектуальный датчик обнаруживает необычную активность уровня воды, он может проанализировать данные на краю и отправить предупреждение домовладельцу или страховой компании в режиме реального времени, избегая сценария, при котором утечка может повредить территорию на несколько недель или месяцев. до обнаружения. Страховые компании могут предлагать скидки домовладельцам, которые

обмениваться данными с этих устройств IoT, помогая в оценке рисков и делая политику более рентабельной.

Завершение периферийных вычислений: еще 3 вещи, которые следует помнить

Компаниям BFSI, заинтересованным во внедрении периферийных вычислений, следует учитывать следующее:

▪ Периферийные вычисления — это дополнение, а не замена. Будьте избирательны и целенаправленны в выборе периферийных технологий. Хорошим первым шагом будет анализ существующих данных о клиентах, чтобы определить повторяющееся поведение, которое может выиграть от сокращения задержек. 

▪ Принять
методология нулевого доверия для большей безопасности – обеспечение того, чтобы каждый пользователь прошел аутентификацию, авторизацию и постоянную проверку, прежде чем ему будет предоставлен доступ к конфиденциальным данным.

▪ Примените «хаб и спицы»подход к иерархической организации вашей периферийной инфраструктуры — это означает, что самые мощные пограничные серверы должны быть размещены как можно дальше от центральной системы, чтобы центральному серверу приходилось иметь дело только с известными высокоприоритетными данными.

▪ Используйте гиперавтоматизацию и интеллектуальную автоматизацию на периферии. Внедрение интеллектуальной автоматизации может повысить эффективность периферийных вычислений за счет автономного управления рутинными задачами, оптимизации обработки данных и быстрого расширения возможностей принятия решений.

Подход к периферийным вычислениям с помощью этих рекомендаций может сделать эту коробку, стоящую в открытом поле, ближе, чем когда-либо, предоставив компаниям BFSI путь к улучшению качества обслуживания клиентов, улучшенному обнаружению и предотвращению мошенничества, безопасным платежам IoT и другим новым и интересным вариантам использования.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/25199/banking-on-the-edge-3-ways-edge-computing-supercharges-bfsi-operations?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs