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Avaloq与Google Cloud合作,为银行和财富管理公司开发和提供最先进的云解决方案

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Avaloq与Google Cloud合作,为银行和财富管理公司开发和提供最先进的云解决方案1

Google Cloud和数字银行解决方案的领导者Avaloq今天宣布建立新的战略合作伙伴关系,以帮助金融服务组织使用云技术进行数字化转型。这项新的合作伙伴关系旨在使金融机构能够在Google Cloud上使用Avaloq银行套件和其他Avaloq平台。

Google Cloud合作伙伴关系副总裁Avanish Sahai表示:“金融服务行业正在快速转变,因为银行寻求向客户提供强大的,数字优先的体验。 “ Avaloq为许多世界领先的银行和金融机构提供了核心和数字银行解决方案,我们很高兴与Avaloq合作,为这些客户支持基于云的转型。”

由于其在Avaloq实施方面的深入经验,Orbium(埃森哲的一部分)被选为支持Google Cloud中的测试和实施过程的合作伙伴。

Orbium董事总经理Samir Gherbi表示:“我们很高兴与Google Cloud结合使用的Avaloq银行套件能够提供支持金融机构苛刻要求的性能。我们使用Google的本机服务和新兴的云本机方法(如代码等基础结构)以高效且云原生的方式安装Avaloq 银行业 Suite。”

将Avaloq银行套件带入Google Cloud可以为客户带来巨大的好处,包括能够快速配置基础设施以部署其关键任务的Avaloq应用程序,并结合包括Bare Metal解决方案在内的云所提供的灵活性,可以满足每个客户的独特需求。

此外,客户还将获得高级别的安全性和性能以及改进的可伸缩性。凭借Google Cloud的全球影响力以及 Avaloq的敏感数据隔离 服务,Google Cloud和Avaloq还将使客户能够在家附近存储其数据,从而帮助银行遵守本地数据驻留要求。

Avaloq集团首席技术官Thomas Beck说:“由于全球COVID-19大流行,许多企业正在加速其数字化转型。其中包括金融服务机构,它们越来越寻求在基于云的环境中使用关键的IT基础架构和平台。 Google Cloud的创新解决方案给我们留下了深刻的印象,很高兴能与这家杰出的公司合作。这项战略合作伙伴关系建立在Avaloq的多云战略的基础上,该战略使我们的客户可以从各种最新的IT基础架构解决方案中进行选择。”

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即将到来的AI革命

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即将到来的AI革命2

通过 H.P布纳斯, AI Powered 银行业的首席执行官和创始人。

人工智能正在掀起一场革命,它将使遗留数据和模型治理实践过时。

革命将以三种方式体现出来:

  • 诸如DataRobot,H2O.ai,Dataiku和Rapidminer之类的自动化机器学习平台正在使数据科学家变得更加高效。生产力更高。一家公司告诉我,在实施领先的autoML平台后不久,他们的数据科学小组看到的模型数量是原来的7倍。模型输出的增加将迅速揭示模型验证,生产实施以及模型操作和管理方面的瓶颈。
  • 面向“公民数据科学家”的工具的日益普及,即未经正规数据科学培训的企业中本地数据素养的主题专家,尽管他们知道好的模型和用例,但是他们会从技术上转变很多精明的商人成为模型开发人员。公民数据科学家开发的模型将很快使正式数据科学组织创建的模型数量相形见adding,从而进一步加重了现有程序的压力,并揭示了治理方面的差距。
  • 云提供商对数据存储和计算能力的需求几乎无限容量的可用性将导致可以从大量数据中学习的复杂预测模型的泛滥;结构化的(例如,您现有的数据库),半结构化的(您的文档),甚至是非结构化的(例如图像),都会嗅出与任何一个特定预测或总体相关的数据。对更多和不同类型的数据进行建模的需求,以及将模型结果集成到下游数据流和IT应用程序中的需求,将使数据平台和数据流变得更加复杂,更难管理并增加故障点。

所有这些加在一起就是组织中预测模型和动态数据量的爆炸式增长。没有模型的地方,突然会有很多。在有一个模型的地方,您可能会发现现在有数百个。向这些模型提供数据并从中传递结果的管道将会激增。随着公司不再拥有现有数据,模型治理框架和遗留程序,模型故障带来的运营和声誉风险将大大增加。

更糟的是,许多银行从头寸开始。对更多更好的模型(描述性和预测性模型)的需求已经导致大量的模型之间存在重叠,部分不一致的数据流。模型输出本身已成为流向下游数据集市,BI,应用程序甚至其他模型作为输入的数据流的一部分。它是很少见的组织,它知道所有数据的来源,去向,使用方式,并可以识别数据更改和使用数据的模型的潜在影响。

当然,近年来,大多数大型组织的数据治理已经有了很大的进步。健壮平台(越来越多的基于云)上的数据质量,数据标准,数据集成和数据可访问性都得到了改善。现在,大多数组织都采用了可靠的模型风险管理实践,可以在模型投入生产之前对其进行测试和验证。

但是这些世界将要发生碰撞。曾经与众不同且可单独管理的数据和分析将变得密不可分。正如Google的一些聪明人在一篇论文中出色地解释的那样(“机器学习系统中隐藏的技术债务s”)。我们将迅速达到“改变任何东西都会改变一切。”

举一个简单的例子,是什么将客户数据与CRM系统与由预测模型创建的客户数据区分开来?答案:什么都没有。但是,今天它们由不同的小组管理。前者通常由数据治理部门管理,后者通常由首席数据官领导。后者通常是在公司风险管理组织中经常发现的“模型风险管理”省。

但是,当模型输出成为报告,业务流程,关键运营或面向客户的系统或其他模型的输入时,就需要像管理其他任何数据一样对它们进行管理。

挑战管理的完美例证就是变更管理。通常,您会在首席数据官的组织中找到数据变更管理,而在模型风险组织中找到模型变更管理。但是,数据更改可能并且常常确实以有时无法预测的方式影响模型。如果不为即将到来的变更做好准备,对模型的更改可能会更改输出,并对这些结果的下游使用者产生重大影响。

因此,单独和明确地管理它们将不再足够。如何解决呢?

  • 首先,您必须拥有所有模型的完整目录,包括描述模型输入及其源和模型输出以及其目的地和用途的元数据。为此,目前市场上有许多解决方案,包括Verta.ai,ModelOp和Algorithmia。
  • 其次,数据管理需要扩展,不仅包括源数据,还包括模型产生的所有结果(预测,描述)。
  • 第三,模型管理也需要扩展其权限,不仅要在模型实现之前着重于模型测试和验证,还要监视模型性能和管理模型更改 事实之后 �。
  • 第四,必须有正式的程序使模型管理和数据管理相互了解并紧密协调。如果不评估模型影响,数据将无法更改,而如果不评估数据影响,则模型将无法更改。

在组织上,将传统职责范围内的遗留组织合并起来可能是不可行的。利用模型管理,数据工程,数据管理和IT领域的现有专业知识可能会更好。但是,将需要新的伙伴关系模型,新工具和新程序。

人工智能的爆炸式发展正在临到我们为了安全有效地使用AI,您需要使数据和分析机构井然有序,并确保采用正确的机制来保持下去。监管机构已经注意到管理不善的AI的风险,而决定最低标准只是时间问题。结合或至少紧密耦合数据和模型治理是起点。

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金融服务组织如何使用数据来支撑未来的增长

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金融服务组织如何使用数据来支撑未来的增长3

通过 约翰·奥基夫 Google Cloud的Looker EMEA主管

除了由COVID-19大流行引起的动荡之外,风险投资的显着下降使许多金融服务组织感到萎缩,而其他组织则艰难地生存下来。根据 数字 来自贸易机构Innovate 金融的数据显示,今年第二季度,英国金融科技机构的投资下降了30%,挑战者和小型初创企业受到我们当前经济问题的打击最大。

结果,挑战者银行和更成熟的参与者都必须调整其战略,以保持相关性和市场份额。尽管如此,英国及更远地区的金融科技前景似乎对未来充满希望。花费大量时间在家中以及实体服务无法承受的现实意味着,例如,我们中的许多人变得越来越习惯于数字银行业务。最近 分析 在Adjust的财务应用程序使用情况调查中,发现在COVID-19大流行期间,全球投资应用程序的平均会话次数增长了88%,而支付和银行应用程序的会话次数分别增长了49%和26%。

但是,事实仍然是,目前很难对该领域进行投资。为了帮助恢复动力, 评论 进入英国金融科技行业的步伐是为了寻找机会来支持整个行业的增长。在推动创新的过程中,数据已经并且将继续发挥关键作用,帮助组织发现市场空白,预测客户行为并确保他们的决策基于真实的见解。在如此关键的时刻,启用以数据为主导的方法将帮助组织准确确定加速变革和确保行业可持续性所需的条件。

金融服务行业是一个数据丰富的环境,为组织提供了与客户互动,产品性能和市场趋势的潜在金矿。但是,困难通常在于将其整合成一个整体,并提取长期成功所需的业务洞察力。这既与战略有关,也与技术有关。至关重要的是,要建立一种真正的“数据文化”,使整个企业的员工(无论是否有数据专家)都可以访问实时情报,以积极的方式为他们的日常决策提供依据。这可能意味着需要调整您的入职和培训计划,确定可以催化他人的数据传播者,或者只是使数据对于那些刚接触该实践的人具有吸引力并具有相关性。

对于许多组织而言,数据通常存储在传统的商业智能工具,第三方SQL客户端甚至是简单的电子表格中,这意味着宝贵的数据洞察力被孤立了,并且通常由于扩展的分析团队与其他业务之间的瓶颈而受到阻碍。 。还需要考虑非常重要的通用数据保护条例(GDPR),因此数据治理以及对数据存放位置以及目的的清晰了解尤为关键。

考虑到这一点,至关重要的是要有一个“单一事实来源”,以将各种数据流组合在一起,并为整个员工群体提供实时的自助服务见解。作为实践中的一个例子,数据是一种更好地了解现有客户并尽早解决所有问题的好方法。通过构建自定义数据仪表板,例如,其中包含已发行的支持凭单的数量,凭单情感的更改以及续签的天数,您可以准确地了解帐户运行状况以及随着时间的变化。结合使用哪种产品和功能以及使用方式的实时指标,销售团队可以与客户进行更有意义和更准确的对话,从而将有风险的客户转化为潜在的增长机会。

鉴于前面提到的风险投资下降,对于初创企业和规模扩大企业以更少的钱做更多的事并制定支持快速增长的战略路线比以往任何时候都更为重要。通过使用数据来衡量和处理客户反馈,这些组织可以更灵活地将新产品推向市场,并确保这些产品有用并解决特定的痛点。

无论是扩大金融科技规模,还是建立既定名称,将您的运营转移到以数据为主导的战略都变得从未如此重要。由于各个部门的业务前景都不确定,因此将数据作为“单一事实来源”可以帮助把握市场趋势,识别新的增长机会,并使组织的决策更加明智和高效。通过数据驱动的创新和增长,英国最有价值的行业之一可以在未来继续蓬勃发展。

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英格兰银行与Appvia合作,协助设计,构建和保证新的云环境

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英格兰银行与Appvia合作,协助设计,构建和保证新的云环境4

英格兰银行已任命自助式云原生交付平台Appvia来支持创建新的云环境。

该公告是在2020年1月开始的公共采购流程之后进行的。英格兰银行将与Appvia合作,设计,建造和保证现代化的,适合目标的云环境。

在为期两年的合作关系中,Appvia将支持银行内的开发和项目团队在云环境中测试和部署代码,并与安全团队合作将云集成到现有的运营和安全流程中;并实施信息治理合规性,以便员工能够安全地进行协作。

英格兰银行数字平台负责人奥利弗·特威迪(Oliver Tweedie)表示:“我们选择Appvia作为我们的云交付合作伙伴,以帮助我们实现银行的云计算野心并释放云的潜力。 Appvia具有出色的血统书和丰富的经验,可在政府内部提供云服务。与银行技术团队合作,Appvia将帮助我们塑造和构建整个组织中的云服务的未来–是我们技术战略的关键部分。”

Appvia首席执行官兼联合创始人乔恩·尚克斯(Jon Shanks)表示:“这是与该银行合作的令人兴奋的机会,因为该银行的云方法正在发生重大变化。利用创新的云解决方案,例如容器和Kubernetes,是世行真正简化软件开发生命周期,工作方式和云运营模型的业务推动力。我们期待与英格兰银行的所有利益相关者合作,以支持其数字化转型之旅。”

Appvia是其自助服务平台,该平台将内政部列为主要客户之一,该平台使组织能够使用Kubernetes等服务快速,安全且轻松地扩展其基础架构。 9月,Appvia推出了世界上第一个以开发人员为中心的工具,使团队可以预测和控制云成本。

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