解锁金融服务业运营效率新层级的技巧

金融服务业正在发生变化。虽然该行业赖以为本的基本原则仍然是一样的——例如信任、价值和客户服务，但金融机构提供这些价值的方式已经与以往大不相同了。

我们现在处于一个永远在线、永远连接的世界中，银行客户希望能够随时随地访问帐户、信息和服务，而企业处理这些业务的方式可能会决定整体客户体验，以及利润的成败。

金融服务机构需要在推动创新与控制成本之间找到平衡点，同时必须满足监管要求。这种实时参与和获取信息的文化正在引领企业不仅重新审视其业务运营流程，而且还要求他们批判性地思考其核心后端银行系统所提供的功能，以期不断变革、实现各个系统现代化，永不落伍。

自动化是提高运营效率的关键。在速度方面，特别是对于诸如支付处理等大批量任务而言，通过自动化实现实时速度可以提供更高水平的绩效。通常，金融机构按照既定的时间表分批处理交易。但是，消费者现在希望并期望快速访问并掌握其帐户的最新信息，因此，过去的方法已经不时兴了。

今天的自动化技术能够比以前更好地处理大量数据，而且能够用于实现新的业务实践，例如直通式处理来解决交易问题。借助于这种层次的性能、可以实现近乎即时的结算和异常处理，使得企业、消费者和政府部门都可以传递资金立即供收款人使用，而且付款人可以实时确认相关交易是否按预期完成。

运营效率方面的优势

运营效率也可以在帮助企业更好地检测及应对金融犯罪方面发挥作用。无论是在银行的利润方面，还是在银行能够用来调查和预防犯罪的时间和资源方面，欺诈、洗钱和其他金融犯罪可能代价高昂。

为了帮助打击欺诈，许多银行正在实施多方面的能力，以期能够更灵活地集成新类型和新来源的数据以及预测性洞察，支持面向内部和外部的业务流程。在开放式混合云基础之上采用Linux容器技术，构建诸如机器学习和人工智能等创新功能解决欺诈问题。

在提高运营效率方面付出的努力可能会受制于许多因素，例如巨大的交易量和频繁的政策变动、新的或不断更迭的法规、不同的欺诈检测系统以及繁琐的手动流程。自动化决策技术可用于根据设定的业务或监管政策快速、一致地评估交易。虽然预测性洞察可以帮助识别需要进行更深入调查的潜在可疑活动，但自动化决策可以将这些案例引导至适当的领域调查人员。

企业可以专注其运营效率工作的另一个领域是管理风险。例如，在资本市场中，不断变化的市场条件和监管规定可能会阻碍企业快速采取行动的能力。依赖于海量数据的定价和风险计算可能非常缓慢，而这最终会影响业务流程。这与希望更快地采取行动的现代银行业愿景不一致。

风险分析师希望能够快速、有效地更改业务规则，并从多个来源访问数据，而且对大量数据进行复杂的计算密集型运算。他们希望能够利用嵌入式洞察力来推动自动化决策、整合各种不同的数据类型，并应用各种开源AI（人工智能）/ ML（机器学习）和认知模型，以协助自动化和反映复杂的业务流程。

金融服务机构每天都面临着各种各样的问题和挑战，其中包括实现支付现代化、检测欺诈以及降低风险，而且同时还面临着尽可能减少操作时间和成本的压力。红帽的开放混合云产品组合能够帮助金融服务机构满足新一代客户的需求，从而帮助您的企业实现更高水平的运营效率。