世界中の人々や企業が驚異的な
1,145 兆メガバイトのデータ 一日あたり。 データは、病気の診断の加速から小売価格の最適化まで、私たちの生活全体を変えています。
データは AI テクノロジーを促進し、AI はそれが利用する情報と同じくらい優れたものになることができます。
PwCによると、AI は 15.7 年までに世界経済に 2030 兆ドルを貢献する可能性があり、同じ時間枠で地域経済の GDP を最大 26% 押し上げる可能性があります。 これに加えて、
マッキンゼー は、AI が 22 年までに英国経済を 2030% 押し上げる可能性があると予測しています。AI は、将来の英国経済成長に大きく貢献する大きな可能性を秘めています。
金融サービスセクターが貢献 173.6 年に英国経済に 2021 億ポンドがもたらされ、この部門は OECD 経済圏で XNUMX 番目に大きい。 英国の金融サービス業界の規模と組み合わせた AI 支出の予測される増加は、
イノベーションと成長をより良い方向に加速させる絶好の機会です。 このブログでは、データ プラクティスを正しく行うことで、組織が AI の機会を最大化する方法について説明します。
無駄にしない、したくない
世界的にも英国でも、私たちは毎日膨大な量のデータを生成していますが、
その大部分は実際には無駄です (68%)。 データが使用されない主な理由は XNUMX つあります。 XNUMXつ目は、規制によるものです。 金融業界では、規制やガバナンス上の理由から、その分類に使用することが許可されていないデータもあります。
たとえば、GDPR 法では、個人データを必要以上に長く保持することは許可されていないため、破棄する必要があります。
XNUMXつ目の理由は、理解不足です。 多くの銀行は、保有しているデータを把握していないか、保有しているデータの種類を理解していません。 この知識のギャップが、データが豊富な多くの企業のデジタル トランスフォーメーションを妨げていますが、
も情報貧弱です。
多くの場合、データは、データをよりよく理解することで可能になる正確さと速度なしに処理されています。 人々がデータを最大限に活用できず、持っているものから洞察を得ることができなければ、AI の機会は失われてしまいます。
データ資産の最大化
では、組織がデータ資産をよりよく理解するにはどうすればよいでしょうか? オンプレミスとクラウドの両方のデータ ソースをスキャンするデータ ガバナンス サービスを実装して、データを分類し、個人情報を特定することができます。これにより、セキュリティを低下させることができます。
コンプライアンスのリスク。
所有しているデータを理解することは、(機会を逃すという点で) 商業的な意味での損失であるだけでなく、(コンプライアンスを改善することによって) 他の運用面にとっても有益です。 AI と ML に関しては、改善のための洞察を得ることができます
防御し、顧客により良いサービスを提供します。 AI は、ヒューマン エラーから詐欺防止まで、一般的な課題に対処するのに役立ちます。そのため、テクノロジーには、前向きな変化をもたらし、顧客との信頼を高める真の力があります。
データ ファブリック
AI と ML の両方で、規制へのコンプライアンスが重要であり、パイプラインを通過するデータは、各段階でコンプライアンスと価値の両方を備えている必要があります。 機関は、データをエッジで収集して処理できるように、データ ファブリックの実装を検討する必要があります。
強力な GPU を使用して、より瞬間的なビジネス価値を提供するモデルを実行します。
クラウドは、回復力を高め、複数の環境にわたってデータをスケーリングするためのより優れたプラットフォームを提供するマルチクラウド戦略を構築することにより、AI を最大限に活用するのにも役立ちます。 EU は XNUMX 月に新しい
デジタル運用レジリエンス法 (DORA)、組織は現在、デジタル リスク管理と規制の枠組みについてより慎重に考える必要があります。 近い将来、英国でも同様の法律が導入される可能性が高いため、その必要性があります。
新しい要件を満たせずに、時代を先取りし、潜在的な規制変更に備えることができます。
結論として、FS 組織は AI の機会をつかむ大きな機会を持っていますが、そのためには、データが最大限に活用され、準拠した方法で使用され、柔軟な方法で保存されていることを確認する必要があります。
方法。 現在、組織は大量のデータを抱えており、その未開拓の可能性によって現在も将来も FS の成長が加速する可能性があるため、この機会を逃すことはできません。
