Nghiên cứu của Riverbed cho thấy 92% các nhà ra quyết định trong ngành dịch vụ tài chính đồng ý rằng cải thiện chất lượng dữ liệu là yếu tố quan trọng để AI thành công

Riverbed, công ty dẫn đầu về AIOps cho khả năng quan sát, đã công bố các phát hiện trong ngành Dịch vụ Tài chính từ khảo sát toàn cầu 'Tương lai của Vận hành CNTT trong Kỷ nguyên AI', nghiên cứu mức độ sẵn sàng về AI trong Lĩnh vực Dịch vụ Tài chính. Kết quả nhấn mạnh khoảng cách triển khai ngày càng tăng khi các tổ chức chuyển từ tham vọng AI sang tác động thực tế. Trong khi gần như tất cả các nhà ra quyết định trong Dịch vụ Tài chính (92%) đồng ý rằng cải thiện chất lượng dữ liệu là rất quan trọng đối với sự thành công của AI, tiến độ vẫn không đồng đều: chỉ 12% các sáng kiến AI đã đạt được việc triển khai đầy đủ trên toàn doanh nghiệp, trong khi 62% đáng kể vẫn còn ở giai đoạn thí điểm hoặc phát triển, nhấn mạnh những thách thức trong việc vận hành AI trong một trong những ngành được quản lý chặt chẽ và nhạy cảm với rủi ro nhất thế giới.

Đọc thêm về Fintech: Global Fintech Interview với Kristin Kanders, Head of Marketing & Engagement, Plynk App

Xem Infographic Dịch vụ Tài chính tại đây: riverbed.com/aiops-survey25/

Tuy nhiên, lĩnh vực Dịch vụ Tài chính tiếp tục thể hiện sự tự tin mạnh mẽ vào giá trị của AI và AIOps, với 89% các tổ chức báo cáo rằng ROI từ các khoản đầu tư AIOps của họ đã đáp ứng hoặc vượt quá kỳ vọng, củng cố danh tiếng của ngành về việc áp dụng công nghệ có kỷ luật và hướng đến giá trị. Gần hai phần ba (62%) số người được hỏi cũng bày tỏ mức độ tự tin cao vào chiến lược AI của họ. Tuy nhiên, bất chấp sự lạc quan này, các tổ chức Dịch vụ Tài chính tiếp tục bị ảnh hưởng bởi khoảng cách triển khai AI. Giữa áp lực ngày càng tăng để tối ưu hóa hoạt động, tăng cường tuân thủ, giảm thiểu rủi ro và cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số vượt trội, ngành này ngày càng bị hạn chế bởi sự sẵn sàng của dữ liệu, độ phức tạp trong vận hành và khả năng mở rộng AI vượt ra ngoài các sáng kiến thí điểm.

"Các tổ chức Dịch vụ Tài chính là một trong những người áp dụng AI tinh vi và có kỷ luật nhất, và nghiên cứu của chúng tôi cho thấy họ đã nhìn thấy lợi nhuận mạnh mẽ," Jim Gargan, Chief Marketing Officer tại Riverbed cho biết. "Tuy nhiên, lĩnh vực này hoạt động dưới những áp lực độc đáo, bao gồm giám sát quy định nghiêm ngặt, không chấp nhận thời gian ngừng hoạt động và nhu cầu quan trọng về độ chính xác của dữ liệu. Điều rõ ràng là thành công hiện phụ thuộc vào việc đơn giản hóa CNTT, hợp nhất các công cụ và nhà cung cấp khả năng quan sát, cải thiện chất lượng dữ liệu, áp dụng các tiêu chuẩn mở như OpenTelemetry và đảm bảo hiệu suất mạng và ứng dụng có thể hỗ trợ AI ở quy mô lớn. Tại Riverbed, chúng tôi đang tích cực hỗ trợ một số tổ chức Dịch vụ Tài chính lớn nhất thế giới khi họ thu hẹp khoảng cách này và biến tham vọng AI thành thực tế vận hành."

Tham vọng AI gặp gỡ thực tế vận hành

Đối với các tổ chức Dịch vụ Tài chính, sự thành công của AI không chỉ được xác định bởi thử nghiệm; nó phụ thuộc vào sự sẵn sàng vận hành. Nghiên cứu cho thấy chỉ 40% các tổ chức Dịch vụ Tài chính cảm thấy đã sẵn sàng đầy đủ để vận hành chiến lược AI của họ. Dữ liệu vẫn là rào cản lớn nhất khi chỉ 43% hoàn toàn tự tin vào độ chính xác và đầy đủ của tất cả dữ liệu tổ chức của họ, mức độ tự tin thấp nhất trong tất cả các ngành được khảo sát.

Quan trọng là, lĩnh vực này hiểu rõ điều gì đang bị đe dọa. 92% số người được hỏi trong Dịch vụ Tài chính đồng ý rằng cải thiện chất lượng dữ liệu là rất quan trọng đối với sự thành công của AI, tỷ lệ cao nhất trong bất kỳ ngành nào. Điều này phản ánh nhận thức sâu sắc rằng nếu không có dữ liệu đáng tin cậy, chất lượng cao, các sáng kiến AI sẽ gặp khó khăn trong việc chuyển từ proof-of-concept sang sản xuất.

Độ phức tạp trong vận hành thúc đẩy nhu cầu đơn giản hóa

Những thách thức về dữ liệu này được nhân lên bởi độ phức tạp của môi trường CNTT. Để hỗ trợ các dịch vụ kỹ thuật số, giao dịch theo thời gian thực và khối lượng công việc AI ngày càng tăng, các tổ chức Dịch vụ Tài chính đã tích lũy các bộ công cụ phân mảnh hạn chế tầm nhìn và làm chậm việc ra quyết định. Trung bình, các nhóm CNTT hiện có 13 công cụ quan sát từ chín nhà cung cấp khác nhau, tạo ra các điểm mù trên các ứng dụng, mạng và trải nghiệm người dùng.

Kết quả là, 96% các tổ chức trong lĩnh vực này đang tích cực hợp nhất các công cụ và nhà cung cấp trên các hoạt động CNTT, với 95% đồng ý rằng một nền tảng quan sát thống nhất sẽ giúp việc xác định và giải quyết các vấn đề vận hành dễ dàng hơn. Đáng chú ý, 95% đang xem xét các nhà cung cấp mới như một phần của việc hợp nhất này – mức cao nhất trong tất cả các ngành được khảo sát – báo hiệu sự sẵn sàng suy nghĩ lại các mối quan hệ công nghệ lâu dài để ủng hộ một nền tảng có thể giảm rủi ro, cải thiện tích hợp và hỗ trợ AI ở quy mô lớn.

Hiệu suất truyền thông thống nhất trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp

Khi Dịch vụ Tài chính tiếp tục số hóa tương tác khách hàng và quy trình làm việc nội bộ, hiệu suất của các công cụ truyền thông thống nhất (UC) đã trở nên quan trọng đối với doanh nghiệp. Nhân viên hiện dành 41% tuần làm việc của họ để sử dụng các công cụ UC, và gần hai phần ba nói rằng chúng cần thiết để hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên hiệu suất vẫn không đồng đều. Chỉ 47% các tổ chức Dịch vụ Tài chính rất hài lòng với hiệu suất UC, trong khi 44% báo cáo các vấn đề thường xuyên trên các cuộc gọi video, nền tảng nhắn tin và không gian làm việc cộng tác.

Những thách thức này tạo ra những ràng buộc vận hành đáng kể. Các vấn đề liên quan đến UC chiếm 16% tất cả các phiếu CNTT, mất trung bình 41 phút để giải quyết, với gần một phần năm số phiếu yêu cầu hơn một giờ. Trong một lĩnh vực mà khả năng phản hồi và tính khả dụng ảnh hưởng trực tiếp đến lòng tin của khách hàng, khả năng hiển thị hạn chế và nhu cầu hỗ trợ cao tiếp tục cản trở năng suất và trải nghiệm.

OpenTelemetry hỗ trợ khả năng quan sát ở quy mô lớn

Để vượt qua khả năng hiển thị bị phân mảnh và hỗ trợ các hoạt động Hỗ trợ bởi AI, các tổ chức Dịch vụ Tài chính ngày càng chuyển sang các khung quan sát mở, được chuẩn hóa. OpenTelemetry đóng vai trò quan trọng bằng cách cho phép thu thập và tương quan dữ liệu nhất quán trên các ứng dụng, cơ sở hạ tầng và trải nghiệm người dùng, một điều kiện tiên quyết cho AI đáng tin cậy trong các môi trường phức tạp, được quản lý.

Đáng khích lệ, khảo sát cho thấy các tổ chức Dịch vụ Tài chính dẫn đầu tất cả các lĩnh vực trong việc áp dụng OpenTelemetry, với 92% đã tận dụng khung này. Gần như tất cả người được hỏi (96%) nói rằng tương quan đa lĩnh vực là rất quan trọng đối với chiến lược quan sát của họ, trong khi 99% đồng ý rằng OpenTelemetry giảm khóa nhà cung cấp và tăng tính linh hoạt. Quan trọng là, 97% coi nó là nền tảng cho các sáng kiến tương lai như tự động hóa Hỗ trợ bởi AI, củng cố vai trò của nó như một yếu tố cho phép khả năng mở rộng AI dài hạn.

Di chuyển dữ liệu AI và hiệu suất mạng trở thành trung tâm

Khi các sáng kiến AI trưởng thành, sự chú ý đang chuyển từ các mô hình sang sự di chuyển của dữ liệu cung cấp năng lượng cho chúng. Các tổ chức Dịch vụ Tài chính đặt tầm quan trọng lớn hơn vào việc di chuyển dữ liệu AI so với bất kỳ lĩnh vực nào khác được khảo sát, với 94% coi đó là quan trọng đối với chiến lược AI tổng thể của họ và 37% mô tả nó là quan trọng và nền tảng cho cách họ thiết kế và thực hiện AI.

Với dữ liệu AI ngày càng được phân phối trên đám mây công cộng, edge và môi trường co-location, hiệu suất mạng và bảo mật nổi lên như các yếu tố thành công quyết định, được trích dẫn là cần thiết bởi 81% số người được hỏi, cao nhất trong bất kỳ ngành nào. Nhìn về phía trước, 76% các tổ chức Dịch vụ Tài chính có kế hoạch thiết lập chiến lược kho lưu trữ dữ liệu AI vào năm 2028, nhấn mạnh nhu cầu về kiến trúc được quản lý, hiệu suất cao cân bằng giữa đổi mới với tuân thủ và kiểm soát.

Nắm bắt thêm Thông tin chi tiết về Fintech: Khi các giao thức DeFi（Decentralized Finance） trở thành sinh vật tự tiến hóa

[Để chia sẻ thông tin chi tiết của bạn với chúng tôi, vui lòng gửi email đến psen@itechseries.com ]