안전하고 확장 가능한 인프라
BBVA의 뱅킹 혁신
새로운 제품과 서비스의 개발은 뱅킹 산업에서 경쟁력을 유지하는 데 핵심적인 부분입니다. BBVA의 아키텍처 및 기술 부문 글로벌 책임자인 Ignacio Bernal과 인프라, 서비스 및 오픈 시스템 부문 글로벌 책임자인 Jose María Ruesta가 혁신의 주기를 가속시켜 준 스케일아웃 아키텍처의 도입 과정과 경험을 공유합니다.
뱅킹 분야에 적용된 분석과 하이브리드 클라우드
고객과의 소통에서 분석이 점점 더 중요한 입지를 차지하게 되는 상황 속에서, 오픈 소스, 개방형 표준 및 하이브리드 클라우드 기술이 은행의 분석을 더욱 효율적으로 관리, 발전 및 성장시키는 한편, OpEx를 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 CBA(Commonwealth Bank of Australia)가 설명합니다.
차세대 뱅킹: 규모의 시스템에서 변화의 시스템으로
인텔의 금융 서비스 부문 GM인 Mike Blalock은 디지털화의 과정과 AI의 잠재력, 은행 데이터와 문화의 발전을 위해 이를 바로 잡을 필요성, 라이프스타일 기업으로의 변화를 꾀하는 은행의 행보를 기술로 뒷받침하는 방법 등에 대해 논의합니다.
현실의 뱅킹
본 기사 시리즈를 통해 현실의 뱅킹 시나리오와 문제점, 그리고 금융 서비스 업계에 부는 변화의 바람에 맞서기 위해 반드시 고려해야 할 사항을 알아보십시오.
분석을 바탕으로 미래를 향해 나아가는 뱅킹
2016년 1분기에 무려 3억 7,700만 건의 모바일 트랜잭션을 처리한 CaixaBank는 고객들이 생성하는 빅 데이터로부터 창출되는 인사이트를 최대화하기 위해 인텔, Oracle과 손을 잡았습니다. 이 기업은 목표를 달성해가는 과정 속에서 단순한 은행이 아닌 정보 기업으로의 정체성을 확립하게 되었습니다.
분석과 뱅킹: 빅 데이터의 인사이트와 윤리 문제
237년 전에 설립된 이 유서 깊은 은행이 유의미한 분석을 도입하려면 어떻게 해야 할까요? 머신 러닝으로 고객을 판단해도 괜찮을까요? 빅 데이터를 활용하여 리스크를 재평가하면 고객과 은행 모두를 취약점으로부터 보호할 수 있을까요? 런던 Fintech Connect Live에서 Barclays와 함께 진행한 최근의 FSI 패널 토의에서는 이와 같은 문제들이 거론되었습니다.
분석의 성공적인 구축 방법을 강구하는 뱅킹 및 보험 업계
HSBC는 뱅킹 사기 문제를 해결하는 데 5,200만 고객으로부터 획득한 인사이트를 활용했습니다. 한편, Aviva 보험사는 맞춤형 고객 마케팅의 타게팅 정확도를 높이기 위해 예측형 분석에 투자하기 시작했습니다. 이렇듯 분석은 금융 서비스 분야에서 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다.
민첩한 뱅킹 및 보험
기술 발전으로 인해 '온디맨드' 문화가 조성되었습니다. 그에 따라 혁신적이고 안전한 온라인, 모바일 및 웨어러블 기술 기반 솔루션에 대한 수요도 늘어나고 있습니다.
고객의 일상 생활에서 기술이 차지하는 역할이 점점 더 커지고 있는 오늘날, 금융 서비스 기관이 경쟁에서 살아남기 위해서는 과거와 달리 빠르게 변화를 수용할 수 있어야 합니다. 고객에게는 새로운 방식의 서비스를 제공하는 한편, 규제 및 규정 요구 사항을 계속해서 충족하기 위해서는 금융 서비스 분야의 전통적인 비즈니스 모델에 근본적인 혁신이 필요합니다. 이를 위해서는 프라이빗, 퍼블릭 또는 멀티 클라우드 등 그 종류를 불문하고 클라우드 아키텍처 전략만이 동반할 수 있는 민첩성이 요구됩니다.
인텔리전스로 규칙을 대체하는 머신 러닝 알고리즘
인텔® 기술 기반 지능형 인공 신경망 리스크 관리 시스템을 일찌감치 도입한 China UnionPay는 정확하고 효율적인 사전 대응식 리스크 파악 및 대응 워크플로를 확립하는 데 있어 머신 러닝이 얼마나 큰 효과를 발휘하는지 몸소 시범을 보였습니다.
NASDAQ: BlueData를 통한 빅 데이터 문제의 극복
NASDAQ에서는 초당 수백만 건의 거래가 처리됩니다. 데이터는 NASDAQ의 사업에 근본적인 요소이지만, 일반적인 빅 데이터 프로젝트를 구축하면 관리가 어렵다는 문제가 있었습니다. NASDAQ이 BlueData 소프트웨어를 구축하여 이 문제를 어떻게 해결할 수 있었는지 자세히 살펴보십시오.
뱅킹 부문의 즉시 결제 혁신
본 요약을 통해 더 높은 수준의 보호 및 데이터 액세스로 요구 사항이 변화하고 있는 오늘날의 환경에서, 즉시 결제 솔루션으로 업계의 수요와 규제에 발맞추어 나가는 방법에 대해 알아보십시오.
비즈니스 민첩성과 IT 효율성을 위한 클라우드 애플리케이션 솔루션
인텔 IT는 모범 사례를 바탕으로 웹 및 모바일 애플리케이션의 생성, 배포 및 관리를 용이하게 해 주는 클라우드 응용 프로그램 플랫폼(Paas)을 구축했습니다.
인사이트 기반 서비스
오늘날 금융 조직에서 처리해야 하는 기존 데이터와 신규 데이터의 양은 막대하며, 점점 늘어나고 있습니다. 이러한 데이터에는 무궁무진한 가능성이 잠들어 있습니다. 다양한 데이터를 수집하고 분석하면 기업과 조직에서는 기존에 숨어 있던 인사이트를 발견할 수 있습니다. 인텔의 머신 러닝 솔루션과 인공 지능 솔루션을 적용하면 고객 행동 및 선호도에 대한 깊이 있는 인사이트를 파악하여 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 비즈니스 모델을 혁신하며, 새로운 차원의 서비스를 제공할 수 있게 됩니다. 이는 결과적으로 법적 요구 사항을 충족하고 사이버 범죄에 맞서 싸우는 데 도움이 될 것입니다.
금융 서비스 기업에 고급 분석을 제공하는 딥 러닝
Nervana의 딥 러닝 플랫폼은 기업에서 사기를 방지하고 고객 서비스를 향상시키는 데 도움이 되는 고급 분석을 제공합니다.
Saffron Natural Intelligence 플랫폼*
금융 서비스 기업이 고객의 환경을 맞춤화하고 발견되지 않은 사기를 가려내 매출을 증진하고 피해를 최소화할 수 있도록 지원합니다.
인사이트 기반 컴플라이언스 및 리스크 관리
데이터가 중심이 되는 금융 서비스 업계는 고객에 대한 막대한 양의 정보를 보유하고 있으며, 따라서 규제 및 컴플라이언스에 대한 막대한 책임을 갖게 됩니다. 데이터 관리 및 분석에 대한 중앙집중식 접근 방식으로 점점 증가하는 리스크 관리 및 컴플라이언스의 압박에 효과적이고도 효율적으로 대응할 수 있습니다.
엔터프라이즈 데이터 허브의 가치에 대해 논의하는 고객
확장형, 개방형, 중앙집중형 엔터프라이즈 데이터 허브가 어떻게 금융 서비스 업계의 솔루션 엔진이 될 수 있는지에 대해 세 가지 고객 사례 연구를 통해 알아보십시오.
보안 뱅킹
보안은 신뢰로 이어지고, 신뢰는 오늘날 사업에 있어 필수 요인인 고객 충성도를 제고합니다. 은행에서는 사이버 범죄와 사기로부터의 위협을 최소화하는, 관련성 높고 안전한 최첨단 고객 중심 환경과 자사 IT 인프라를 보호하는 솔루션을 확보해야 합니다.
Apache Spot: 사이버 보안에 대한 효과적인 접근 방식
강력한 데이터 집계 도구와 머신 러닝을 사용하여 위협을 예측하는 인텔® 기반 엔드투엔드 사이버 보안 솔루션으로 사이버 범죄에 대응하십시오.
직원 역량 강화
직장에서 기술을 혁신하면 직원들에게 긍정적인 영향을 주고 비즈니스 효율을 제고하여 직장 내 협업과 데이터 보안을 강화할 수 있습니다. 이는 고객 경험의 개선으로 이어질 뿐 아니라, 솔루션이 전체 비즈니스 전략에 부합하도록 보장할 수도 있게 됩니다.
금융 서비스의 혁신을 이끌다
성공적인 혁신을 위해 모든 금융 서비스 기관에서 구현해야 할 여섯 가지 핵심 분야에 대해 알아보십시오.
