Инновации на основе искусственного интеллекта в корпоративном хранилище данных для управления финансовыми данными 

 Финансовая индустрия переживает революцию данных. Поскольку информации доступно больше, чем когда-либо прежде, крайне важно, чтобы компании были оснащены правильными инструментами для управления, хранения и анализа этих данных. Однако это случается редко. McKinsey сообщает, что только 7% банков полностью используют важную аналитику, что показывает, что подавляющее большинство финансовых учреждений не максимально используют потенциал своих данных. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект (ИИ).  

Инновации в области хранения корпоративных данных, основанные на искусственном интеллекте, меняют способы управления и хранения финансовых данных, позволяя предприятиям получать ценную информацию и опережать конкурентов. В этом блоге рассматриваются достижения в области технологий искусственного интеллекта, которые коренным образом меняют способы хранения и управления финансовыми данными на предприятиях, а также их влияние на будущее отрасли. 

Переосмысление хранения данных: эволюция технологий финансовых услуг 

В течение многих лет финансовая отрасль полагалась на системы управления реляционными базами данных (СУБД) в качестве основного решения для хранения данных. Эти системы хранят данные в структурированном формате и основаны на заранее определенной схеме.  

Однако по мере того, как финансовые учреждения продолжают оцифровывать свои услуги, объем данных, которые они генерируют и хранят, растет в геометрической прогрессии, а ограничения РСУБД становятся очевидными.  

Жесткая структура этих систем затрудняет хранение неструктурированных данных, таких как аудио и видео, которые становятся все более важными в финансовой отрасли.  

Рост объемов больших данных и систем хранения данных на основе искусственного интеллекта 

Рост объемов больших данных поставил перед финансовыми учреждениями проблемы. Сейчас они ищут сложные и масштабируемые решения для хранения данных, способные обрабатывать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных в режиме реального времени.  

Именно здесь на помощь приходят инновации на базе искусственного интеллекта в сфере корпоративного хранения данных, позволяющие финансовым учреждениям хранить данные и управлять ими более эффективно и результативно, чем когда-либо прежде. 

Технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, могут помочь оптимизировать процессы хранения и извлечения данных, автоматизировать задачи обслуживания и резервного копирования, а также повысить общую производительность системы.  

Например, ИИ может анализировать поведение пользователей и прогнозировать будущие потребности в хранении данных, что позволяет финансовым учреждениям соответствующим образом масштабировать свои решения для хранения данных. Кроме того, ИИ может автоматически обнаруживать и устранять системные ошибки и аномалии, сокращая время простоя и повышая надежность системы.  

Облачные решения также являются важным аспектом этой революции, поскольку они предлагают масштабируемость, улучшенную доступность и возможности совместной работы, расширенные функции безопасности и экономию средств по сравнению с традиционными локальными решениями для хранения данных.  

Использование этих технологий дает финансовым учреждениям конкурентное преимущество в мире, насыщенном данными. 

Практическое применение и варианты использования 

Помимо решения проблем хранения данных в финансовой отрасли, инновации в области хранения данных на основе искусственного интеллекта также используются для создания новых продуктов и услуг, улучшения качества обслуживания клиентов и стимулирования роста доходов.  

Вот некоторые из наиболее инновационных вариантов использования хранилища данных на основе искусственного интеллекта в финансовой отрасли: 

• Обнаружение и предотвращение мошенничества: Финансовые учреждения используют ИИ для обнаружения и предотвращения мошенничества. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных в режиме реального времени, чтобы выявлять необычные модели поведения, отмечать подозрительные транзакции и прогнозировать потенциальное мошенничество до того, как оно произойдет. Фактически, 64% финансовых учреждений считают, что ИИ может опередить мошенничество еще до того, как оно произойдет. 
• Торговля и управление инвестициями: Решения для хранения данных на базе искусственного интеллекта используются для анализа рыночных данных и предоставления информации о торговых и инвестиционных возможностях. Эти решения могут быстро обрабатывать большие объемы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы, которые могут помочь трейдерам и инвесторам принимать обоснованные решения. 

• Управление рисками и соблюдение требований: Решения для хранения данных на базе искусственного интеллекта также помогают выявлять и снижать риски в финансовой отрасли. Эти решения могут анализировать огромные объемы данных для выявления потенциальных рисков и делать прогнозы относительно будущих рисков, позволяя финансовым учреждениям принимать упреждающие меры для минимизации рисков и обеспечения соблюдения нормативных требований. 

Инновации в сфере корпоративного хранения данных на основе искусственного интеллекта 

Давайте рассмотрим некоторые из наиболее многообещающих инноваций на базе искусственного интеллекта в сфере корпоративного хранения данных и их потенциал для преобразования финансовой отрасли. 

Классификация данных и оптимизация хранения на основе искусственного интеллекта 

Это решение использует искусственный интеллект для автоматической классификации данных на основе различных факторов, таких как возраст, частота использования и важность. Затем ИИ назначает наиболее подходящий уровень хранения данных, оптимизируя использование хранилища и сокращая затраты. 

Гибридные облачные решения с автоматическим многоуровневым распределением и миграцией данных на основе искусственного интеллекта.  

Гибридное облако сочетает в себе преимущества публичного и частного облака для финансовых учреждений. Конфиденциальные финансовые данные можно хранить локально, используя при этом облачную масштабируемость и экономическую эффективность. Автоматическое многоуровневое распределение и миграция данных на основе искусственного интеллекта облегчают плавное перемещение данных между локальным и облачным хранилищем, обеспечивая оптимальное использование хранилища и экономическую эффективность. 

Мультиоблачные решения с репликацией и синхронизацией данных на базе искусственного интеллекта 

Мультиоблачные системы позволяют финансовым учреждениям хранить данные у нескольких облачных провайдеров, сводя к минимуму риск потери данных и простоев из-за сбоев в облаке. Репликация и синхронизация данных на базе искусственного интеллекта обеспечивают беспрепятственную и непрерывную репликацию данных между несколькими поставщиками облачных услуг, обеспечивая избыточность и доступность данных. 

Резервное копирование данных и аварийное восстановление на базе искусственного интеллекта 

Финансовые учреждения могут использовать ИИ для автоматического резервного копирования важных данных в режиме реального времени и быстрого восстановления после таких катастроф, как кибератаки, стихийные бедствия и человеческие ошибки. ИИ может отслеживать изменения и закономерности данных, чтобы обнаруживать аномалии и заранее запускать процессы резервного копирования и восстановления, сводя к минимуму потерю данных и время простоя. 

Шифрование и безопасность данных на основе искусственного интеллекта 

В условиях растущей угрозы утечки данных финансовые учреждения обращаются к решениям на основе искусственного интеллекта для защиты своих конфиденциальных данных. ИИ может анализировать закономерности в поведении пользователей, сетевой трафик и системные журналы, чтобы обнаруживать потенциальные угрозы безопасности и реагировать на них в режиме реального времени. ИИ также может автоматизировать шифрование данных, гарантируя защиту конфиденциальных данных как при хранении, так и при передаче. 

Как ИИ формирует будущее управления финансовыми данными 

Использование ИИ в управлении финансовыми данными прошло долгий путь, и на горизонте нас ждет еще много интересных достижений. Вот некоторые из наиболее важных способов, которыми ИИ, как ожидается, повлияет на будущее управления финансовыми данными: 

Технология Blockchain 

Технология блокчейн с ее децентрализованной, неизменяемой системой реестра может произвести революцию в способах хранения, защиты и совместного использования финансовых данных. Благодаря смарт-контрактам на базе искусственного интеллекта блокчейн можно использовать для автоматизации и оптимизации финансовых транзакций, уменьшения количества ошибок и повышения общей эффективности. 

Обработка естественного языка (НЛП) 

НЛП — еще одна технология, которая быстро развивается и, как ожидается, сыграет значительную роль в будущем управлении финансовыми данными. НЛП можно использовать для анализа огромных объемов неструктурированных финансовых данных, таких как новостные статьи, сообщения в социальных сетях и отчеты о доходах. Это может предоставить финансовым учреждениям ценную информацию о рыночных тенденциях, настроениях и других факторах, которые могут повлиять на инвестиционные решения. 

Решения для автоматизированного управления данными 

Решения для автоматического управления данными на базе искусственного интеллекта с встроенной поддержкой нескольких поставщиков облачных хранилищ произвели революцию в хранении корпоративных данных, позволив создавать сквозные конвейеры данных. Это позволяет финансовым учреждениям беспрепятственно оптимизировать процессы хранения, анализа и извлечения данных на нескольких облачных платформах. 

Будущее, управляемое искусственным интеллектом для Финансовые институты 

Внедрение этих инноваций на основе искусственного интеллекта в корпоративное хранилище данных может помочь финансовым учреждениям оптимизировать использование хранилища, обеспечить доступность данных, устранить избыточность и защитить конфиденциальные данные от угроз безопасности. Инновации, основанные на искусственном интеллекте, — от решений по автоматизированному управлению данными до блокчейна и НЛП — способны произвести революцию в способах обработки финансовых данных.  

Заглядывая в будущее, мы можем ожидать появления еще более революционных разработок, которые дадут финансовым учреждениям возможность использовать весь потенциал ИИ и способствовать более быстрому росту бизнеса. 

Автоматизируйте конвейеры данных без написания кода

Выясни как