Lưu trữ và AI: Các dịch vụ tài chính đầu tư vào Big data và Tự động hóa

0
576

Năm 2017, Forbes đặt ra câu hỏi: “Tại sao các ngân hàng- những người chơi thường có năng lực và công nghệ cao nhất trong thế giới kinh doanh lại phản đối AI?”

Từ câu hỏi đó, rất nhiều điều đã thay đổi. Các tổ chức tài chính đã chuyển đổi nhanh chóng và mạnh mẽ sang AI và nhận ra rằng nó là một trong những công nghệ chính trong việc thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số, cho phép nâng cao trải nghiệm khách hàng. AI có thể tạo ra giá trị khác biệt như: chống tội phạm tài chính, tăng hiệu quả và giảm chi phí cũng như cung cấp các cấp độ bảo mật mới.

Cuộc cách mạng dữ liệu trong dịch vụ tài chính

AI đang thu hút sự chú ý của các tiêu đề trong lĩnh vực tài chính. Parviz Peiravi- CTO của các giải pháp công nghiệp dịch vụ tài chính cho Intel chỉ ra rằng “kinh doanh thông minh, các phân tích nâng cao và trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều tiềm năng lớn. Tuy nhiên để tạo ra kết quả có chất lượng vẫn phụ thuộc vào khối lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Nói cách khác, các phân tích trên toàn doanh nghiệp và các dịch vụ AI đòi hỏi đường ống dữ liệu hiệu suất cao, đáng tin cậy, có khả năng mở rộng cũng như sự dân chủ hóa dữ liệu”.

Ở cấp độ giao dịch, một trong những trường hợp phổ biến là các Bot thông minh cung cấp các dịch vụ hỗ trợ tự động cho khách hàng, giảm bớt khối lượng công việc của trung tâm cuộc gọi. Hướng tới Khoa học Dữ liệu giúp cải thiện đáng kể quá trình xử lý các khoản vay, cho thấy “đánh giá nhanh hơn, chính xác hơn về khách hàng đi vay tiềm năng, với chi phí thấp hơn và giải quyết vấn đề đa dạng hơn, cung cấp thông tin và hỗ trợ dữ liệu tốt hơn cho các quyết định. AI cung cấp điểm tín dụng dựa trên các quy tắc phức tạp (phức tạp hơn so với các hệ thống tính điểm tín dụng truyền thống), giúp người cho vay phân biệt giữa những người nộp đơn có rủi ro vỡ nợ cao và những người đáng tin cậy nhưng thiếu lịch sử tín dụng”.

Ngoài các khoản vay và cải thiện trải nghiệm khách hàng, dữ liệu lớn và AI dưới mọi hình thức đang làm biến đổi các dịch vụ tài chính. Peiravi chỉ ra năm trường hợp sử dụng chính:

Tuân thủ: Tạo báo cáo thông minh một cách tự động cho các kiểm toán viên tài chính; cho phép chống rửa tiền, biết về khách hàng và kiểm tra bắt buộc.

Quản lý rủi ro: Tối ưu hóa việc đánh giá rủi ro tín dụng, các kịch bản thua lỗ và độ lệch chuẩn của danh mục tài chính để giao dịch và quản lý rủi ro doanh nghiệp.

Quản lý tài sản: Cho phép các cố vấn quản lý thời gian thực được điều chỉnh riêng với các trợ lý ảo.

Bảo mật: Cải thiện an ninh mạng (dựa trên học máy để tìm sự bất thường), phát hiện gian lận, phần mềm độc hại, rò rỉ dữ liệu và phát hiện giao dịch nội gián.

Hoạt động CNTT: Cho phép phát hiện bất thường của cơ sở hạ tầng, tối ưu hóa hiệu suất bằng cách sử dụng các phân tích dự đoán và học máy cũng như phát triển ứng dụng và phát hiện lỗ hổng bảo mật.

Điều hướng đường ống AI

Để tận dụng bất kỳ lợi ích nào, trước tiên các tổ chức cần xem xét kỹ dữ liệu của họ. DeLoitte lưu ý phương pháp tiếp cận từng phần sẽ không hiệu quả “Thay vì thực hiện cách tiếp cận một cách rời rạc và phải thay đổi cả bộ máy khi có một sáng kiến AI mới, các giám đốc điều hành dịch vụ tài chính nên xem xét triển khai các công cụ AI một cách có hệ thống trong các tổ chức của họ, bao gồm mọi quy trình và chức năng kinh doanh”.

Điều này có nghĩa là các tổ chức được yêu cầu mở rộng quy mô và tích hợp nhiều đường ống dữ liệu. Peiravi nói: “Bạn có thể cần hàng trăm đường ống dữ liệu- như vậy rất tốn kém. Nhưng kiến ​​trúc dữ liệu phù hợp cùng với các công nghệ lưu trữ, mạng và máy tính có khả năng kết hợp hài hòa nhiều đường ống trong một cơ sở hạ tầng có hiệu suất cao và có thể mở rộng cung cấp dữ liệu cho phân tích nâng cao, học sâu cho tất cả các dự án AI ”.

Trong mỗi đường ống này, dữ liệu thay đổi đáng kể về khối lượng, tốc độ và sự đa dạng, tùy thuộc vào loại trường hợp sử dụng. Để điều hướng nó, bạn cần một đối tác và một giải pháp- hiểu và giải quyết các giai đoạn đường ống dữ liệu đầu cuối và dự án AI.

Các dịch vụ tài chính và Intel

Peiravi giải thích rằng: “Kiến trúc dữ liệu sẽ xác định luồng dữ liệu từ phát hiện đến lưu trữ, xử lý và phân phối. Điều này chủ yếu được thúc đẩy bởi kiến ​​trúc ứng dụng nhưng dựa trên kiến ​​trúc lưu trữ cơ bản trong bộ nhớ hoặc lưu trữ liên tục, chẳng hạn như SSD”. Intel đưa ra các giải pháp với hiệu suất và công suất thỏa mãn yêu cầu việc hỗ trợ nhiều dự án AI với các loại yêu cầu về khối lượng công việc khác nhau trong các dịch vụ tài chính.

Sự kết hợp giữa công nghệ Intel® Optane™ và công nghệ Intel® 3D NAND mang lại hiệu suất và bộ nhớ dung lượng cao đáp ứng việc truy cập, di chuyển và lưu trữ bộ dữ liệu lớn thông qua các giai đoạn cần thiết của đường ống dữ liệu. Trong suốt các giai đoạn khác nhau của quá trình, công nghệ Intel Optane đang tối ưu hóa tài nguyên lưu trữ trên nhiều khối lượng công việc, mẫu truy cập và kích thước khối. SSD dựa trên PCIe với công nghệ Intel 3D NAND giúp tăng giá trị của dữ liệu được lưu trữ trong khi giảm không gian lưu trữ và chi phí.

Biên dịch: Bắc Đặng

Để cập nhật tin tức công nghệ mới nhất và các sản phẩm của công ty AIoT JSC, vui lòng truy cập link: http://aiots.vn hoặc linhkienaiot.com

0 0 Phiếu bầu
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả các bình luận