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하이브리드 클라우드의 과제와 이를 방지하는 방법 – DATAVERSITY

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하이브리드 클라우드 솔루션은 뱅킹, 핀테크, 인공지능(AI), 머신러닝(ML) 산업에서 데이터 보안, 확장성, 혁신 간의 균형을 달성하는 데 필수적입니다. 이러한 부문은 규제 복잡성, 데이터 민감도, 신속한 거래 처리 요구, 사이버 보안 위험, 레거시 시스템, 경쟁, 변화하는 고객 기대치, 조직 탄력성, 글로벌 운영 등 고유한 과제에 직면해 있습니다. 이러한 장애물을 극복하려면 기업이 하이브리드 클라우드 기술에 투자하고, 직원 교육의 우선순위를 정하고, 규정 준수를 보장하고, 사이버 보안 조치를 강화하는 것이 필수적입니다. 

하이브리드 클라우드 솔루션은 이러한 산업이 보안, 규정 준수 및 성능 요구 사항을 해결하면서 혁신할 수 있도록 지원합니다. Wells Fargo, Morgan Stanley 및 Capital One은 운영을 클라우드 기반 서비스로 전환하고 있는 핀테크 조직 중 일부에 불과합니다. 에 따르면 Flexera의 보고서, 2023년에는 조직의 95%가 하이브리드 클라우드 구성 요소를 포함하는 멀티 클라우드 전략을 채택했습니다. 금융서비스 부문에서는 EY의 연구 금융 서비스 조직의 83%가 이미 하이브리드 클라우드 전략을 채택했거나 가까운 시일 내에 그렇게 할 계획이라는 사실을 발견했습니다. 

핀테크의 AI와 ML: 복잡성 균형 조정

핀테크 산업의 일반적인 과제를 해결하기 위해 조직은 향상된 성능, 비용 효율성, 혁신 유연성, 짧은 대기 시간 제어, 비즈니스 연속성, 강력한 보안 및 모니터링 기능을 제공하는 하이브리드 클라우드 솔루션을 배포합니다. 

핀테크에서는 혁신과 보안 사이의 적절한 균형을 맞추는 것이 무엇보다 중요합니다. 하이브리드 클라우드 솔루션은 특히 AI 및 ML 애플리케이션에 대한 강력한 추적 기능을 제공합니다. 핀테크의 역동적인 환경에서 모든 중요한 측면과 주요 이점은 다음과 같습니다.

  • 성능 향상: 하이브리드 클라우드 확장성을 통해 대규모 데이터세트로 효율적인 AI 및 ML 모델 교육이 가능해 최고의 성능을 보장합니다.
  • 비용 효율성: 핀테크 조직은 온프레미스와 클라우드 리소스를 결합하여 AI 및 ML 워크로드를 최적화하고 인프라 비용을 절감합니다.
  • 혁신: 하이브리드 클라우드는 AI 및 ML 모델의 신속한 실험과 배포를 지원하여 혁신을 촉진합니다.
  • 낮은 대기 시간 제어: 하이브리드 설정은 신속한 실행을 위해 현장과 클라우드에서 지연 시간에 민감한 작업의 균형을 맞춥니다.
  • 비즈니스 연속성: 하이브리드 아키텍처는 클라우드 서비스 중단 중에도 중단 없는 핀테크 운영을 보장합니다.
  • 보안 및 모니터링: 핀테크는 보안과 보안에 대한 포괄적인 통제권을 유지합니다. 데이터 거버넌스, 온프레미스 및 클라우드 리소스를 모두 효과적으로 사용합니다.

산업 전반에 걸친 공통 과제

빠르게 진화하는 은행, 핀테크, AI, ML 환경의 과제를 효과적으로 해결하기 위해 해당 부문의 조직은 세 가지 중요한 필수 사항에 초점을 맞춘 솔루션과 전략을 구현하는 데 주력하고 있습니다.

  • 통합 프로토콜 표준화: 다양한 시스템, 데이터 소스 및 기술 간의 협업을 간소화하려면 일관된 통합 프로토콜이 필수적입니다. 원활한 상호 운용성을 지원하고 통합 복잡성을 줄이며 새로운 기술 채택을 가속화합니다. 이러한 필수 사항은 혁신을 위해 신속한 실험과 배포가 필수적인 AI와 ML에서 특히 중요합니다.
  • 동적 보안 전략 구현: 민감한 데이터를 보호하는 것은 모든 부문에서 가장 중요합니다. 동적 보안 전략은 진화하는 위협에 지속적으로 적응하여 강력한 방어 메커니즘을 보장합니다. 이들은 신뢰를 유지하고 규정을 준수하며 귀중한 고객 데이터를 보호하는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 비용 최적화 극대화: 효율적인 자원 배분은 재정적 지속가능성의 기본입니다. 비용 최적화에는 종량제 모델과 같은 클라우드 서비스를 활용하여 수요 변동에 따라 리소스를 확장하는 것이 포함됩니다. 또한 데이터 기반 의사 결정, 개선 영역 식별, 운영 간소화를 위해 데이터 분석 및 AI가 사용되는 동시에 혁신과 비용 제어 사이의 균형을 유지합니다.

은행, 핀테크, AI 및 ML 조직은 이러한 필수 사항의 우선순위를 지정함으로써 공유된 과제를 효과적으로 탐색하고 운영의 효율성, 탄력성 및 경쟁력을 보장할 수 있습니다. 이러한 전략은 상호 연결되고 경쟁적인 환경에서 해당 부문의 지속적인 성공과 성장을 위해 필수적입니다.

산업별 과제를 위한 맞춤형 솔루션

역동적인 금융 부문에서 은행이 효과적으로 경쟁하려면 AI, 디지털 혁신, 하이브리드 클라우드 솔루션을 수용하는 것이 중요합니다. AI와 ML을 통해 이러한 기관은 안정성을 강화하고 사기를 감지하며 우수한 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 기존 은행은 규정 준수의 복잡성을 해결하고 금융 데이터를 보호하기 위해 규제 기술을 채택하고 사이버 보안을 강화하고 있습니다. 데이터 분석 정보에 입각한 의사 결정을 위한 귀중한 통찰력을 제공하고 고객 경험을 향상시키는 중심 역할을 합니다. 

핀테크 기업은 혁신의 최전선에 서서 오픈 뱅킹 이니셔티브에 적극적으로 참여하고 혁신적인 결제 솔루션을 창출하고 있습니다. 고급 데이터 분석은 전략을 주도하여 성장을 수용할 수 있는 맞춤형 서비스와 확장 가능한 인프라를 지원합니다. 강력한 데이터 거버넌스, 윤리적인 AI, AI 및 ML의 지속적인 학습 관행을 통해 책임감 있고 적응력이 뛰어난 AI 모델이 보장됩니다. 이러한 결합된 노력으로 혁신과 규정 준수로 특징지어지는 미래를 위한 금융을 구축할 수 있습니다.

산업별 하이브리드 클라우드 성공

은행 및 투자 부문은 다음과 같은 방향으로 상당한 변화를 목격했습니다. 클라우드 기술 채택, 70%의 전문가가 2022년 내내 이 영역에 대한 투자를 늘리고 2025년까지 이 궤적을 계속할 계획입니다. 민감한 데이터를 위한 온프레미스 서버와 Amazon AWS와 같은 공용 클라우드 서비스를 혼합하는 하이브리드 클라우드 접근 방식에 대한 선호가 표준. 동시에, 디지털 금융 혁신자인 네오뱅크(neobank)는 수수료 절감, 대출 승인 단축 등 온라인상의 이점을 제공하며 인기가 급증했습니다. 뱅킹 앱인 Chime이 단 13년 만에 21만 명 이상의 고객에서 XNUMX만 명 이상의 사용자로 눈에 띄게 성장한 것은 이러한 새로운 플레이어의 잠재력을 보여줍니다. 은행 업무에서 클라우드 기술로 전환하면 향상된 운영 효율성, 혁신적인 모델에 대한 적응성, 우수한 고객 서비스 및 광범위한 하드웨어 지원 부담 없이 핵심 운영에 집중할 수 있는 능력이 보장됩니다. 이러한 진화는 금융 산업의 지속적인 변화에서 중추적인 순간을 의미합니다.

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