Encuesta, de Celent Research, realizada a más de 100 ejecutivos de banca minorista de Norteamérica y el Reino Unido
Inteligencia de decisión en banca
Los datos de alta calidad son esenciales para que las herramientas de inteligencia para la toma de decisiones —cuando están basadas en IA— mejoren la detección del fraude, el análisis de pagos, la experiencia del cliente y la gestión del riesgo crediticio.
A pesar de las importantes inversiones realizadas en la modernización de la arquitectura de datos en la última década, como la migración a almacenes de datos basados en la nube, lagos de datos y almacenes de lagos, los bancos siguen enfrentándose a problemas de datos. De hecho, el 60% de los de primer nivel califican las arquitecturas con que cuentan como barreras para mejorar la inteligencia en la toma de decisiones. Entre esos problemas se encuentran la integración de nuevas fuentes de datos, la mejora de la calidad de los datos y la reducción de su latencia.
Nuevo enfoque de la gestión de datos
Una arquitectura data fabric puede contribuir a que los bancos aborden, de raíz, estos retos en materia de datos. Este nuevo enfoque de la gestión de datos facilita la integración, transformación y el acceso a los datos en todos los silos y de forma no disruptiva.
Al conectarse a los datos en la fuente, un data fabric proporciona datos integrados en tiempo real a diversos procesos y modelos, independientemente del formato o la ubicación original de los datos.
InterSystems lleva este enfoque más allá incorporando una amplia gama de capacidades de machine learning, habilitadas para IA, que hacen que sea más rápido y más fácil obtener nuevos conocimientos y mejorar la inteligencia de lsa decisiones. Se trata de un smart data fabric.
Las soluciones de InterSystems aportan conexiones dinámicas a cualquier aplicación y silo de datos, ya sean internos o externos, y facilitan la orquestación de servicios, la aplicación de IA y análisis, y la entrega de datos coherentes en tiempo real a cada usuario.
Las soluciones de InterSystems pueden ejecutar modelos de inteligencia de decisiones directamente en el smart data fabric, ayudando a los bancos a superar las limitaciones de los almacenes de datos, los lagos de datos y los almacenes de lagos sin reemplazarlos.
Para los bancos que aspiran a prosperar en la era digital, invertir en la inteligencia de decisiones y aprovechar smart data fabric no es, únicamente, un movimiento estratégico, sino una necesidad.
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