전 세계의 사람들과 기업들은 엄청난
1,145조 메가바이트의 데이터 하루. 데이터는 질병 진단 가속화에서 소매 가격 최적화에 이르기까지 우리의 모든 삶을 변화시키고 있습니다.
데이터는 AI 기술에 연료를 공급하며 AI는 활용하는 정보만큼만 우수할 수 있습니다.
PwC에 따르면, AI는 15.7년까지 세계 경제에 2030조 26천억 달러를 기여할 잠재력이 있으며 같은 기간 동안 지역 경제에서 GDP를 최대 XNUMX%까지 높일 수 있습니다. 이에 더하여,
맥킨지 AI는 22년까지 영국 경제에 2030%의 성장을 가져올 수 있을 것으로 예측합니다. AI는 미래 영국 경제 성장에 상당한 기여를 할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
XNUMXD덴탈의
금융 서비스 부문 기여 173.6년 영국 경제에 2021억 파운드가 소요되며 이 부문은 OECD 국가 중 네 번째로 큰 규모입니다. 영국의 금융 서비스 산업 규모와 결합된 AI 지출의 예상 증가는 다음을 나타냅니다.
더 나은 방향으로 혁신과 성장을 촉진할 수 있는 엄청난 기회입니다. 이 블로그에서는 조직이 올바른 데이터 관행을 통해 AI 기회를 극대화할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.
낭비가 없으면 부족이 없다
전 세계적으로 그리고 영국에서 우리는 매일 엄청난 양의 데이터를 생성하지만
그 대부분은 실제로 낭비되고 있습니다 (68%). 데이터가 사용되지 않는 두 가지 주요 이유가 있습니다. 첫째는 규제 때문이다. 금융 산업 내에서 일부 데이터는 해당 분류 및 규제/거버넌스 이유로 사용이 허용되지 않습니다.
예를 들어 GDPR 법률은 개인 데이터가 필요한 것보다 오래 보관되는 것을 허용하지 않으므로 폐기해야 합니다.
두 번째 이유는 이해 부족입니다. 많은 은행이 보유하고 있는 데이터가 무엇인지 모르거나 보유하고 있는 데이터 유형에 대한 이해가 부족합니다. 이러한 지식 격차는 데이터는 풍부하지만 많은 비즈니스에서 디지털 혁신을 가로막고 있습니다.
정보도 부족합니다.
많은 경우 데이터를 더 잘 이해할 수 있는 정확성과 속도 없이 데이터가 처리되고 있습니다. AI 기회는 사람들이 데이터를 극대화하지 못하고 보유한 정보에서 통찰력을 얻지 못하면 놓칠 수 있습니다.
데이터 자산 극대화
그렇다면 조직은 어떻게 데이터 자산을 더 잘 이해할 수 있을까요? 온프레미스와 클라우드 모두에서 데이터 소스를 스캔하는 데이터 거버넌스 서비스를 구현하여 데이터를 분류하고 개인 정보를 식별할 수 있으며, 이는 보안을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
및 규정 준수 위험.
보유하고 있는 데이터를 이해하는 것은 상업적인 의미에서 손실(기회를 놓친 면에서) 뿐만 아니라 다른 운영 측면(규정 준수 개선)에 도움이 됩니다. AI 및 ML과 관련하여 통찰력을 얻을 수 있습니다.
방어하고 고객에게 더 나은 서비스를 제공합니다. AI는 인적 오류에서 사기 방지에 이르기까지 일반적인 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으므로 기술에는 긍정적인 변화를 가져오고 고객과 더 큰 신뢰를 구축할 수 있는 실질적인 힘이 있습니다.
데이터 패브릭
AI와 ML 모두에서 규정 준수가 중요하며 파이프라인을 통해 실행되는 데이터는 각 단계에서 규정을 준수하고 가치가 있어야 합니다. 기관은 데이터 패브릭을 구현하여 에지에서 데이터를 수집한 다음 처리할 수 있도록 해야 합니다.
보다 즉각적인 비즈니스 가치를 제공하는 모델을 실행하기 위해 강력한 GPU를 사용합니다.
또한 클라우드는 향상된 복원력과 여러 환경에서 데이터를 확장할 수 있는 더 나은 플랫폼을 제공하는 멀티 클라우드 전략을 구축하여 AI를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다. EU가 XNUMX월에 새로운 법안에 대한 잠정 합의에 도달하면서
디지털 운영 탄력성법 (DORA), 조직은 이제 디지털 위험 관리 및 규제 프레임워크에 대해 더 신중하게 생각해야 합니다. 영국은 가까운 장래에 유사한 법안을 도입할 가능성이 있으므로 필요합니다.
새로운 요구 사항에 미달하기보다는 변화를 앞서가고 잠재적인 규제 변화에 대비합니다.
결론적으로 FS 조직은 AI의 기회를 포착할 수 있는 엄청난 기회를 갖고 있지만 이를 위해서는 데이터가 최대한 활용되고 규정을 준수하는 방식으로 사용되며 유연한 파일에 저장되어야 합니다.
방법. 오늘날 조직은 대량의 데이터를 기반으로 하고 있으며 그 잠재력은 현재뿐 아니라 미래에도 FS 성장을 가속화할 수 있으며 놓칠 수 있는 기회가 아닙니다.
