A economia world está à mercê de tecnologias em evolução (alguém pensou ‘Ai!’?), Como vivemos em um mundo cada vez mais orientado a dados. O design robusto da arquitetura de dados é essential para garantir gerenciamento de dados eficientes, escalabilidade, adaptabilidade e apoio à inteligência de negócios. Criar um ecossistema de dados sustentável é importante para um futuro econômico viável para a empresa, permitindo fluxos de dados, armazenamento e recuperação mais eficientes.
Uma arquitetura de dados clara e bem projetada ajuda as empresas a crescer, garantindo que a infraestrutura possa escalar sem problemas ao acomodar cargas maiores sem produzir efeitos negativos na confiabilidade ou no desempenho. A arquitetura de dados estruturados efetivamente permite que as organizações sigam os requisitos de conformidade regulatória para segurança e governança de dados, reduzindo assim os possíveis riscos vinculados ao uso indevido de dados e aos vazamentos do sistema.
O papel da IA nas mudanças de mercado e informou os modelos de risco
Alocando ao redor US $ 35 bilhões Para os projetos de IA, o setor financeiro está liderando o caminho ao adotar a IA. Estima -se que a IA no mercado financeiro atinja US $ 190,33 bilhões em valor até 2030um CAGR de 30,6% de 2024 a 2030.
As soluções movidas a IA ajudam a prever mudanças de mercado e a produzir modelagem financeira por meio de processamento de dados aprimorado e respostas automatizadas.
Algumas áreas em que a IA podem ser aproveitadas em inteligência de risco e o setor financeiro incluem:
- Avaliação de risco de crédito
- Detecção de fraude
- Assistente de finanças pessoais
- Gerenciamento de portfólio
- Previsão do mercado de ações
- Negociação Algorítmica
Organizações como a Siemens integraram os painéis de IA para aprimorar os relatórios financeiros, alcançando um aumento de 10% na precisão. Os modelos de aprendizado contínuo e a integração de gêmeos digitais requerem infraestrutura de dados escaláveis, pois a IA avançada e as simulações digitais não podem ser executadas de maneira eficaz, a menos que as plataformas sejam construídas para armazenar, processar e mover diferentes tipos de dados, com eficiência e em escala.
A IA está desempenhando um papel basic na otimização do portfólio, avaliando trade-offs de retorno de risco, condições de mercado e correlações de ativos. Além disso, os modelos de teste de estresse de IA são implementados para avaliar o desempenho do portfólio, principalmente durante as crises do mercado ou períodos de incerteza econômica.
Até 2025, é previsto que 85% das instituições financeiras adotarão a IA em suas operações, um aumento de 40% de 2022. Nos últimos quatro anos, testemunhamos um Aumento de 150% nas plataformas de modelagem financeira baseadas em nuvem sendo implantado, com a demanda por especialistas qualificados em modelagem financeira aumentando em 60% em comparação com 2020.
De acordo com um Pesquisa de Serviços Financeiros da NVIDIA86% das instituições financeiras relataram aumentar os fluxos de receita de projetos baseados em IA, enquanto 82% sofreram uma redução nas despesas. O relatório também descobriu que 97% das empresas planejam aumentar os investimentos de IA, subjacente ao verdadeiro impacto que a IA já tem nos mercados globais.
Os algoritmos de ML e DL (Deep Studying) são importantes para ajudar as organizações a aprender com dados originários, em formas estruturadas e não estruturadas, para prever resultados futuros. Dados alternativos, como feeds de notícias e mídias sociais-os chamados dados de terceiros-também estão sendo usados para obter novas idéias sobre as mudanças de mercado.
Quando se trata de detecção de fraude, a IA está assumindo um papel basic, capaz de identificar anomalias nos dados transacionais e ajudar a sinalizar possíveis erros e riscos humanos.
Estratégias de várias nuvens para conformidade e desempenho
Escusado será dizer, mas o gerenciamento de várias plataformas em nuvem aumenta a complexidade operacional com cada provedor com seu próprio conjunto de ferramentas, estruturas de cobrança e interfaces; Uma situação geralmente levando a desafios de integração e gerenciamento. Para superar esses obstáculos, é recomendável implementar estruturas unificadas de ferramentas, automação e governança que funcionam independentemente da plataforma.
A conformidade aqui está outra área de preocupação, com diferentes fornecedores oferecendo diferentes recursos de segurança e certificações de conformidade. Portanto, ter uma compreensão clara de todas as políticas, regulamentos e ferramentas relevantes é o apostas para garantir a adesão em todos os serviços em nuvem.
Estratégias de várias nuvens podem levar a despesas substanciais inesperadas, especialmente quando há uma falta de gerenciamento suficiente dos gastos do dia-a-dia em recursos de nuvem. Para combater isso, é necessária uma estratégia abrangente de monitoramento de custos. Isso pode incluir o uso de ferramentas de gerenciamento unificado, governança automatizada, investimento em treinamento e certificação para equipes de upskilling.
Como os serviços financeiros estão respondendo a eventos geopolíticos e macroeconômicos
De acordo com o seu Relatório de estabilidade financeira Em maio de 2024, o Banco Central Europeu (BCE) falou de instabilidade geopolítica, enfatizando a necessidade de os bancos adotarem uma “abordagem proativa (s)”. Para gerenciar riscos, o artigo sugeriu a diversidade nas tecnologias de gerenciamento e diversificação de riscos, como sistemas aprimorados de monitoramento de risco de várias nuvens e análise de dados em tempo actual.
As instituições globais responderam de várias maneiras aos seus desafios arquitetônicos, incluindo a adoção da diversificação de riscos estratégicos. Com insights de dados em tempo actual, o reequilíbrio do portfólio para proteger a volatilidade e a inflação do mercado e a capacidade de ajustar as operações, instituições financeiras altamente regulamentadas podem se aproximar da conformidade constante.
(Fonte da imagem: “Arquitetura” de Barnyz é licenciada no CC BY-NC-ND 2.0.)
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