Các giải pháp đám mây lai là không thể thiếu trong việc đạt được sự cân bằng giữa bảo mật dữ liệu, khả năng mở rộng và đổi mới cho các ngành ngân hàng, fintech, trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML). Các lĩnh vực này gặp phải những thách thức riêng, bao gồm sự phức tạp về quy định, độ nhạy cảm của dữ liệu, nhu cầu xử lý giao dịch nhanh, rủi ro an ninh mạng, hệ thống kế thừa, cạnh tranh, thay đổi kỳ vọng của khách hàng, khả năng phục hồi của tổ chức và hoạt động toàn cầu. Để vượt qua những rào cản này, điều cần thiết là các doanh nghiệp phải đầu tư vào công nghệ đám mây lai, ưu tiên đào tạo nhân viên, đảm bảo tuân thủ quy định và tăng cường các biện pháp an ninh mạng. 

Các giải pháp đám mây lai hỗ trợ các ngành này đổi mới đồng thời giải quyết các yêu cầu về bảo mật, tuân thủ và hiệu suất. Wells Fargo, Morgan Stanley và Capital One chỉ là một số tổ chức công nghệ tài chính đang chuyển hoạt động sang các dịch vụ dựa trên đám mây. Theo một báo cáo của Flexera, vào năm 2023, 95% tổ chức đã áp dụng chiến lược nhiều đám mây, thường bao gồm các thành phần đám mây lai. Trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, một nghiên cứu của EY nhận thấy rằng 83% tổ chức dịch vụ tài chính đã áp dụng chiến lược đám mây lai hoặc có kế hoạch thực hiện điều đó trong tương lai gần. 

AI và ML trong Fintech: Cân bằng độ phức tạp

Để vượt qua những thách thức chung trong ngành fintech, các tổ chức triển khai các giải pháp đám mây lai, mang lại hiệu suất nâng cao, hiệu quả chi phí, tính linh hoạt trong đổi mới, kiểm soát độ trễ thấp, tính liên tục trong kinh doanh cũng như khả năng giám sát và bảo mật mạnh mẽ. 

Trong fintech, việc đạt được sự cân bằng hợp lý giữa đổi mới và bảo mật là điều tối quan trọng. Giải pháp đám mây lai cung cấp khả năng theo dõi hấp dẫn, đặc biệt là cho các ứng dụng AI và ML. Những lợi thế chính, tất cả các khía cạnh quan trọng trong bối cảnh năng động của fintech, bao gồm:

• Tăng cường hiệu suất: Khả năng mở rộng đám mây lai cho phép đào tạo mô hình AI và ML hiệu quả với bộ dữ liệu lớn, đảm bảo hiệu suất cao nhất.
• Hiệu quả chi phí: Bằng cách kết hợp tài nguyên tại chỗ và đám mây, các tổ chức fintech tối ưu hóa khối lượng công việc AI và ML, đồng thời giảm chi phí cơ sở hạ tầng.
• Sáng tạo: Đám mây lai hỗ trợ thử nghiệm và triển khai nhanh chóng các mô hình AI và ML, thúc đẩy đổi mới.
• Kiểm soát độ trễ thấp: Thiết lập kết hợp cân bằng các tác vụ nhạy cảm với độ trễ tại chỗ và trên đám mây để thực thi nhanh chóng.
• Kinh doanh liên tục: Kiến trúc kết hợp đảm bảo hoạt động fintech không bị gián đoạn, ngay cả khi dịch vụ đám mây bị gián đoạn.
• An ninh và giám sát: Fintech duy trì quyền kiểm soát toàn diện về bảo mật và quản trị dữ liệu, sử dụng hiệu quả cả tài nguyên tại chỗ và đám mây.

Những thách thức chung giữa các ngành

Để giải quyết hiệu quả các thách thức trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của ngân hàng, fintech, AI và ML, các tổ chức trong các lĩnh vực này đang tập trung thực hiện các giải pháp và chiến lược tập trung vào ba mệnh lệnh quan trọng:

• Chuẩn hóa các giao thức tích hợp: Các giao thức tích hợp nhất quán là điều cần thiết để hợp lý hóa sự cộng tác giữa các hệ thống, nguồn dữ liệu và công nghệ đa dạng. Chúng cho phép khả năng tương tác liền mạch, giảm độ phức tạp tích hợp và đẩy nhanh việc áp dụng các công nghệ mới. Mệnh lệnh này đặc biệt quan trọng trong AI và ML, nơi việc thử nghiệm và triển khai nhanh chóng là điều cần thiết cho sự đổi mới.
• Thực hiện các chiến lược bảo mật động: Bảo vệ dữ liệu nhạy cảm là điều tối quan trọng trong tất cả các lĩnh vực. Các chiến lược bảo mật năng động liên tục thích ứng với các mối đe dọa ngày càng gia tăng, đảm bảo các cơ chế phòng thủ mạnh mẽ. Họ đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì lòng tin, tuân thủ các quy định và bảo vệ dữ liệu có giá trị của khách hàng.
• Tối ưu hóa chi phí tối đa: Phân bổ nguồn lực hiệu quả là nền tảng cho sự bền vững tài chính. Tối ưu hóa chi phí liên quan đến việc tận dụng các dịch vụ đám mây, chẳng hạn như mô hình trả tiền theo mức sử dụng, để mở rộng quy mô tài nguyên khi nhu cầu biến động. Ngoài ra, phân tích dữ liệu và AI được sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và hợp lý hóa hoạt động trong khi duy trì sự cân bằng giữa đổi mới và kiểm soát chi phí.

Bằng cách ưu tiên các mệnh lệnh này, các tổ chức ngân hàng, fintech, AI và ML có thể điều hướng các thách thức chung một cách hiệu quả, đảm bảo hiệu quả, khả năng phục hồi và khả năng cạnh tranh trong hoạt động của họ. Những chiến lược này rất cần thiết cho sự thành công và tăng trưởng bền vững của các lĩnh vực này trong bối cảnh cạnh tranh và kết nối với nhau.

Giải pháp phù hợp cho những thách thức cụ thể của ngành

Trong lĩnh vực tài chính năng động, việc áp dụng AI, đổi mới kỹ thuật số và các giải pháp đám mây lai là rất quan trọng để các ngân hàng cạnh tranh hiệu quả. AI và ML cho phép các tổ chức này nâng cao tính ổn định, phát hiện gian lận và mang lại trải nghiệm vượt trội cho khách hàng. Các ngân hàng truyền thống đang áp dụng công nghệ quản lý và tăng cường an ninh mạng để giải quyết những vấn đề phức tạp về tuân thủ và bảo vệ dữ liệu tài chính. Phân tích dữ liệu đóng vai trò trung tâm, cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị để đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. 

Các công ty Fintech luôn đi đầu trong đổi mới, tích cực tham gia vào các sáng kiến ​​ngân hàng mở và tạo ra các giải pháp thanh toán sáng tạo. Phân tích dữ liệu nâng cao thúc đẩy chiến lược của họ, cho phép các dịch vụ được cá nhân hóa và cơ sở hạ tầng có thể mở rộng để đáp ứng sự tăng trưởng. Quản trị dữ liệu mạnh mẽ, AI có đạo đức và các phương pháp học tập liên tục trong AI và ML đảm bảo các mô hình AI có trách nhiệm và thích ứng. Những nỗ lực kết hợp này định vị tài chính cho một tương lai được đánh dấu bằng sự đổi mới và tuân thủ.

Thành công của đám mây lai dành riêng cho ngành

Khu vực ngân hàng và đầu tư đã chứng kiến ​​sự chuyển dịch đáng kể theo hướng áp dụng công nghệ đám mây, với 70% chuyên gia tăng cường đầu tư vào lĩnh vực này trong suốt năm 2022 và có kế hoạch tiếp tục quỹ đạo này cho đến năm 2025. Ưu tiên dành cho phương pháp tiếp cận đám mây lai, kết hợp các máy chủ tại chỗ cho dữ liệu nhạy cảm với các dịch vụ đám mây công cộng như Amazon AWS, đã trở thành xu hướng chuẩn mực. Đồng thời, neobanks, nhà đổi mới tài chính kỹ thuật số, đã ngày càng phổ biến, mang lại những lợi thế trực tuyến như giảm phí và phê duyệt khoản vay nhanh hơn. Sự tăng trưởng đáng chú ý của ứng dụng ngân hàng Chime, từ hơn 13 triệu khách hàng lên hơn 21 triệu người dùng chỉ trong một năm, cho thấy tiềm năng của những người chơi mới này. Việc chuyển đổi sang công nghệ đám mây trong ngân hàng hứa hẹn nâng cao hiệu quả hoạt động, khả năng thích ứng với các mô hình đổi mới, dịch vụ khách hàng vượt trội và khả năng tập trung vào các hoạt động cốt lõi mà không phải chịu gánh nặng hỗ trợ phần cứng rộng rãi. Sự phát triển này đánh dấu một thời điểm then chốt trong quá trình chuyển đổi đang diễn ra của ngành tài chính.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.dataversity.net/hybrid-cloud-challenges-and-how-to-avoid-them/