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

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

Tidsstämpel: 15 november 2023 4:16
Banking on the Edge: 3 Ways Edge Computing Supercharges BFSI Operations PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Tänk dig en låda som sitter i mitten av ett öppet fält, utan någonting runt den. Ditt jobb är att gå till lådan, röra vid toppen av den och gå tillbaka. Enkel. En dag ser du ett litet träd som växer mellan dig och lådan. Nästa dag, en buske. Sedan regnar det, en damm bildas, ogräs spirar, gräset växer. Snart blev din enkla uppgift svårare, långsammare, och det som hade varit ett öppet fält är nu en tät, trasslig djungel av vinstockar och hinder. Du kan fortfarande komma till lådan, men det tar längre tid. Om det bara fanns ett enklare sätt.

Innovation är en paradox som både minskar och ökar komplexiteten. Som den enkla lådan som en gång satt solo på ett fält, fortsätter datoranvändningen att utvecklas med fler applikationer och ökad funktionalitet, vilket resulterar i ett tätt och rörigt snår som bromsas av stora mängder data. Det är där
kanten beräkning kommer in, en process för att decentralisera datorresurser till kanten av nätverket där data genereras, snarare än att förlita sig på centraliserade eller molnservrar. Med andra ord, det är att ta den imaginära lådan från mitten av fältet och flytta den närmare och göra den lättare att komma åt, vilket bara gör allt snabbare och enklare.

Få ett försprång inom datarika industrier

Enligt
färska siffror, kommer världen att generera mer än 460 exabyte data varje dag till år 2025. (En exabyte är 1,000 XNUMX byte till sjätte potensen – och för ytterligare sammanhang kan alla ord som någonsin talats av människor passa in i fem exabyte.) Vissa industrier generera mer data än andra, men banker, finansiella tjänster och försäkringar (BFSI) tenderar att ligga nära toppen med tanke på hur ofta dessa branscher spelar i våra dagliga liv, från att undersöka och köpa produkter till att utföra rutinmässiga bankuppgifter. Lägg till dessa funktionerna som BFSI-institutioner utför själva (övervakning, analys, lagring, etc.), så har vi en hel massa data kvar

I traditionella företagsdatorer genereras data vid dess källa (dvs. din dator), överförs över ett WAN (wide-area network) för att bearbetas i ett lokalt nätverk (LAN) och dirigeras sedan tillbaka till dess källa. Det är ett system som fungerade bra tills det kvävdes av volym, motsvarande att bara bygga en tvåfilig motorväg in i ett stort tunnelbaneområde vars befolkning exploderade. Centraliserade dataservrar kunde inte hålla jämna steg och överbelastning i nätverket ledde till ökade störningar. IT-arkitekter beslutade att istället för att försöka få data närmare datacentret, skulle de flytta ut datacentret till kanterna, där det genererades – och edge computing föddes.

För BFSI är flytten en gamechanger – den minskar latensen, förbättrar beslutsfattandet i realtid och säkerställer datasäkerhet, avgörande för snabba och säkra finansiella transaktioner. Nu kan all bearbetning och analys som normalt sker i ett centraliserat datacenter ske närmare dess källa, som POS-terminaler eller uttagsautomater. Det är ett enkelt koncept, men ett som avsevärt kan minska belastningen på nätverkets bandbredd. Här är tre andra sätt som edge computing är att optimera BFSI-operationer

1. Bättre kundupplevelse (CX)

Bättre CX kan betyda olika saker för olika människor, men för BFSI-kunder handlar det oftast om blixtsnabb hastighet och fullständig noggrannhet, eftersom dessa branscher handlar om människors ekonomi, liv och försörjning. Tänk på när du senast gick till en butik och använde ett betal-/kreditkort. Ännu bättre, tänk på att ta dig till huvudet på en lång rad under semestern bara för att få en oändlig väntan medan maskinen behandlar ditt kort. De flesta människor vill inte vänta längre än nödvändigt för att slutföra ett köp eller transaktion, även om det bara innebär några korta minuter. Med edge computing resulterar auktorisering i realtid i snabbare utcheckningstider (och nöjdare kunder). Dessutom kan hyperautomatisering eller intelligent automationsteknik ytterligare optimera kundinteraktioner genom saker som att automatisera rutinfrågor eller ge personlig finansiell rådgivning.

Förutom hastighet,
Deloitte har funnit att edge computing kan användas för att hjälpa BFSI-företag som banker att "utnyttja dataanalys" för att skapa "personligt anpassat och relevant innehåll som levereras genom deras föredragna digitala kanaler" - erbjuda kunder geografiskt riktade aviseringar och skräddarsydda rekommendationer baserat på tidigare beteenden. Och i utvecklingsländer eller platser med dålig anslutning, gör edge computing det möjligt för betalningsterminaler att lagra transaktionsdata och bearbeta den lokalt tills anslutningen återställs, vilket dramatiskt förbättrar ekonomisk tillgänglighet och inkludering.

2. Förbättrad bedrägeriupptäckt och datasäkerhet

BFSI-företag hanterar mycket känslig kund- och företagsdata, och dåliga aktörer letar ständigt efter svagheter att utnyttja. Genom att flytta datacenter närmare datakällan vid kanten minimeras latensen, vilket minskar potentiella attackpunkter, ungefär som hur militära befälhavare håller sina frontlinjer undervisade för att förhindra fiendens intrång.

Genom att skapa denna snävare loop för information att skicka fram och tillbaka kan BFSI-företag övervaka transaktioner i realtid, upptäcka anomalier och reagera snabbare på bedräglig aktivitet.

IBM är ett bra exempel relaterade till bankomater, och påpekade att säkerhetskameror bara är till hjälp
efter en stöld har inträffat och kräver fortfarande mänsklig granskning. Men med edge computing kan videoflöden automatiskt analyseras utan mänsklig inblandning och bankomater som har manipulerats kan stängas av innan bedrägerier inträffar.

Detta strömlinjeformade dataflöde gör det möjligt för BFSI-företag att utföra transaktionsövervakning i realtid och upptäckt av anomalier och aktivera snabba svar på bedrägliga aktiviteter.

3. Autonom IoT

McKinsey definierar Internet of Things (IoT) som fysiska objekt inbäddade med sensorer som kommunicerar med datorsystem, vilket gör att den fysiska världen kan övervakas eller styras digitalt, som din smarta termostat eller Apple Watch. För BFSI-företag erbjuder IoT som drivs av edge computing enorma möjligheter att förbättra otaliga processer, särskilt inom försäkring. Enligt färska uppgifter från
Statista, förväntas det globala antalet användare på marknaden för smarta hem (dvs. IoT-enheter i hemmet) öka under de kommande fyra åren med 86 % och nå mer än 670 miljoner hushåll år 2027.

Husägare använder IoT-enheter för att övervaka sina hem på olika sätt, från säkerhetskameror till vattendetektorer, och edge computing kan integreras för att bearbeta dessa data lokalt. Till exempel, om en smart sensor upptäcker ovanlig vattennivåaktivitet, kan den analysera data vid kanten och skicka en varning till husägaren eller försäkringsbolaget i realtid, för att undvika scenariot där en läcka kan skada ett område i veckor eller månader före upptäckt. Försäkringsbolag kan erbjuda rabatter till husägare som

dela data från dessa IoT-enheter, hjälpa till med riskbedömning och göra policyer mer kostnadseffektiva.

Avrundning av Edge Computing: 3 fler saker att komma ihåg

För BFSI-företag som är intresserade av att använda edge computing, tänk på följande:

▪ Edge computing är en tillsats, inte en ersättning – var selektiv och avsiktlig med vad edge driver. Ett bra första steg skulle vara att analysera befintlig kunddata för att fastställa repetitivt beteende som kan dra nytta av minskad latens. 

▪ Anta en
nollförtroendemetod för bättre säkerhet – se till att varje användare måste autentiseras, auktoriseras och kontinuerligt valideras innan de ges åtkomst till känslig data.

▪ Använd en "nav-eker”-metod för att organisera din edge-infrastruktur hierarkiskt – vilket innebär att de mest kraftfulla edge-servrarna bör placeras längst bort från det centrala systemet så att den centrala servern bara behöver hantera känd, högprioriterad data.

▪ Utnyttja hyperautomation och intelligent automation vid kanten – implementering av intelligent automation kan förstärka effektiviteten hos edge computing genom att självständigt hantera rutinuppgifter, optimera databehandling och förbättra beslutsfattande i snabb takt.

Att närma sig edge computing med dessa riktlinjer kan få lådan som sitter i ett öppet fält att verka närmare än någonsin, vilket ger BFSI-företag en väg till bättre kundupplevelser, förbättrad bedrägeriupptäckt och förebyggande, säkra IoT-betalningar och andra nya och spännande användningsfall.

Tidsstämpel:

Mer från Fintextra