Sponsored Feature Как индустрия, финансовые услуги привыкли к большим цифрам.
По оценкам специалистов, к 2024 году совокупная стоимость сектора финансовых услуг, включающего банковское дело, страхование, инвестиции, кредитование и другие виды бизнеса, связанные с распределением богатства, достигнет 33,54 триллиона долларов США, а темпы роста составят 7,7 % (по сравнению с 2023 годом). По некоторым расчетам, это составляет около 31% всей мировой экономики.
Будущее выглядит не менее радужно. По прогнозам аналитической компании Growth Market Reports, к 2031 году стоимость мирового рынка FS превысит 58,69 триллиона долларов, а темпы роста составят 9,7 процента.
Построение ИТ-стратегии для обеспечения такого роста приводит к другой статистике, почти такой же умопомрачительной, – к общему объему данных, которые будут генерировать эти траектории роста.
По прогнозам компании IDC, общие объемы будут расти в годовом исчислении на 21,2% и, например, к 2026 году достигнут 221 000 эксабайт. Большую часть этой информации нужно будет не просто архивировать, а хранить, исследовать и анализировать, что означает обеспечение легкого доступа к ней через соединения с низкой задержкой. Латентность – это лишь один из важнейших элементов, требующих внимания, – к другим относятся суверенитет данных, конфиденциальность данных и кибербезопасность.
Прогнозы роста объемов данных, относящиеся конкретно к отраслям FS, могут отличаться в деталях, но сходятся в одном: активы данных накапливаются все быстрее, а информация, которую они содержат, становится все более важной для создания и поддержания конкурентных преимуществ.
Также как и использование инновационных приложений и услуг, основанных на искусственном интеллекте, для удержания и привлечения новых клиентов в цифровую эпоху. Поэтому ИТ-планировщики FS должны стандартизировать свои стратегические инициативы, основанные на данных, и одновременно расширять спектр вариантов использования систем искусственного интеллекта.
ИТ-лидеры FS должны действовать быстро, если они хотят сохранить конкурентоспособность, советует Колин МакЛин (Colin McLean), директор по доходам Digital Realty. “В наши дни FS в значительной степени переходят на ИИ, – говорит он, – и, как они обнаруживают, ИИ требует принципиально иного подхода к обеспечению ИТ, чем традиционные технологии до ИИ, на которых они до сих пор строили свой успех”.
По данным опроса, проведенного Банком Англии среди фирм, занимающихся финансовыми услугами, наиболее перспективными сферами использования ИИ являются данные и аналитика, а также борьба с мошенничеством и отмыванием денег. Области, в которых ожидается наибольший рост преимуществ в течение следующих трех лет, – это операционная эффективность, повышение производительности и сокращение расходов.
Борьба с преступностью с помощью ИИ уже приносит пользу в каждой из этих областей. Работники, занимающиеся проверкой мошенничества вручную, теперь могут получить помощь от ассистентов на основе Большой Языковой Модели (Large Language Model), работающих на базе технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG), чтобы получить информацию из программных документов, которая ускоряет принятие решений о том, являются ли случаи мошенническими, что ускоряет процесс и сокращает потери.
Дата-центры, готовые к работе с искусственным интеллектом
Несмотря на то, что сектор ФУ внимательно следит за тем, к каким выгодам могут привести инвестиции в ИИ, он медленнее осознает, что эти возможности связаны со значительными расходами на центры обработки данных, связанными с обеспечением и поддержкой ИТ, необходимых для выполнения рабочих нагрузок ИИ.
Эту тенденцию подтверждает исследование Digital Realty “Global Data Insights Survey 2024”, проведенное среди руководителей ИТ-подразделений, в котором респонденты назвали ограничения в хранении данных одной из главных проблем. Шестьдесят четыре процента опрошенных компанией заявили, что недостаток средств хранения данных, необходимых для хранения огромных массивов данных, которые требует ИИ, является для них “самым большим препятствием” на пути к принятию стратегии ИИ.
“Мало кто будет спорить с тем, что использование ИИ вызывает новую волну инноваций во всех вертикалях, и, возможно, в настоящее время у FS есть более убедительная потребность в ИИ, чем у других секторов”, – отмечает МакЛин. “К примеру, для решения проблем, связанных с соблюдением нормативно-правовых требований, которые поставили перед FS компании, им приходится использовать очень широкий подход. Ответ фирм FS должен быть целостным, а не монолитным. Скорость внедрения очень важна.
Хотя компаниям FS необходимо быстро внедрять ИИ, они сталкиваются с двойным затруднением: в то время как доступность центров обработки данных, готовых к использованию ИИ, будет опережать спрос, новые центры обработки данных, как известно, также медленно вводятся в эксплуатацию.
“Получение разрешения на строительство существующих центров обработки данных может затянуться”, – объясняет Маклин. “Бурный рост технологической индустрии в некоторых регионах США, например, привел к увеличению спроса на электроэнергию, и время ожидания проекта по строительству новой электросети в некоторых местах может достигать пяти лет”.
Исследование McKinsey & Company предполагает, что в период с 2023 по 2030 год мировой спрос на мощности дата-центров может расти с темпом от 19 до 22 процентов в год. По мнению McKinsey, чтобы избежать дефицита спроса/предложения, необходимо построить по меньшей мере вдвое больше дата-центров, чем было построено с 2000 года, менее чем за 25 процентов времени.
Готовность к AI-ready
Спрос на мощности дата-центров, готовых к работе с искусственным интеллектом, является основной движущей силой этого потенциального дефицита. Анализ McKinsey предполагает, что до 2030 года он будет расти в среднем на 33% в год. Это означает, что к 2030 году около 70 процентов общего спроса на мощности дата-центров будет приходиться на объекты, оборудованные для размещения рабочих нагрузок, связанных с искусственным интеллектом.
Именно в этот начальный момент компания Digital Realty обладает глобальными ресурсами, чтобы помочь клиентам быстро развернуть систему. Компания говорит, что она предвидела эту новую волну спроса на публичную и частную инфраструктуру ИИ и готовилась к ней уже довольно долгое время. Это, по словам Маклина, дает ей непревзойденное преимущество.
“Компания уже давно рассматривает центры обработки данных как основу для полномасштабной цифровой трансформации и внедрения ИИ на предприятиях”, – говорит он. “Мы уже способны поддерживать рабочие нагрузки высокой плотности на CPU или GPU – 50 процентов центров обработки данных Digital Realty по всему миру уже полностью готовы к работе с искусственным интеллектом”.
Неотъемлемой частью взгляда Digital Realty на новые требования к ИИ является ее концепция управления DataGravity. Под гравитацией данных понимается идея о том, что данные обладают массой, и по мере роста их размера и важности их становится все труднее перемещать или копировать.
“Гравитация данных – это притягательная сила, вызванная созданием и обменом корпоративными данными, притягивающая приложения, серверы и другие данные”, – объясняет МакЛин. “По мере создания и обмена данными, они ускоряются экспоненциально из-за этой притягательной силы, создавая цикл создания еще большего количества данных”.
Там, где она укореняется, Гравитация Данных может вызвать проблемы, препятствующие эффективности обмена данными, безопасности, работе с клиентами и инновациям в глобальном масштабе, добавляет он. По этим причинам инвестиции в ИТ должны учитывать экспоненциальный рост данных Data Gravity.
“Мы видим, как Data Gravity приводит к тому, что данные все чаще распределяются по нескольким местам, включая локальные сайты и облако”, – сообщает МакЛин. “Распределенные данные затрудняют эффективное управление, контроль и защиту данных, что приводит к возникновению проблем с соблюдением нормативных требований и бизнес-рисков”.
Ближе – значит лучше
PlatformDIGITAL – это глобальное решение Digital Realty для дата-центров, которое позволяет клиентам размещать критически важную инфраструктуру и подключаться к цифровым экосистемам по всему миру. Оно разработано для того, чтобы предоставить клиентам методологию решения Pervasive Datacenter Architecture (PDx) для управления Data Gravity и множеством других задач.
Возможно, один из самых эффективных способов, с помощью которого предприятия могут решить проблемы “тяжести данных” и производительности с помощью PlatformDIGITAL, – это “локализация” их ИТ-инфраструктуры, чтобы стратегии ИИ были привязаны к местоположению самих ИТ.
“Локализация помогает распределить данные и вычислительные ресурсы ближе к конечным пользователям и уменьшить задержки”, – говорит МакЛин. “Поскольку данные – это топливо, на котором строятся модели искусственного интеллекта, и которые можно использовать для понимания, очень важно, чтобы нужные данные были легко доступны в стабильном состоянии для обработки искусственным интеллектом в непосредственной близости от места их расположения”.
Предприятиям, занимающимся разработкой финансовых систем, также могут потребоваться стратегии управления тем, где собираются и хранятся их данные, и как эти данные согласуются с нормами конфиденциальности и требованиями по соблюдению стандартов во всем мире. Именно поэтому локализация данных становится все более приоритетной задачей для ИТ-лидеров в FS, по словам МакЛина.
“Стратегии распределенных данных ускоряют эффективность развертывания ИИ”, – говорит он. “ИТ-центры должны не только иметь необходимое оборудование для поддержки новых технологических инициатив, таких как ИИ, но и разрабатывать планы, соответствующие региональным нормам”.
Масштабирование и распределение HPC Расчет рисков
Европейский заказчик финансовых услуг, для которого Digital Realty и партнер Lenovo недавно разработали решения, приводит пример того, как инфраструктура с поддержкой искусственного интеллекта помогла ему проанализировать огромные объемы данных, чтобы получить представление о поведении своих клиентов, одновременно повышая операционную эффективность и управляя финансовыми рисками.
“Соответствующие ИТ-нагрузки были сосредоточены вокруг вычислительной сетки, размещенной в дата-центре в Европе”, – объясняет Маклин. “По мере того, как проблемы с производительностью и задержками приложений усугублялись, клиент увидел острую необходимость в масштабировании и распространении своих возможностей расчета рисков с помощью высокопроизводительных вычислений”.
Строительство собственного центра обработки данных, отвечающего необходимым требованиям, заняло бы у компании годы. Поэтому, чтобы обеспечить необходимую мощность HPC в пределах досягаемости от европейской штаб-квартиры и рядом с другими кластерами HPC в близлежащих мегаполисах, заказчик выбрал гибридную ИТ-стратегию, управляя собственным центром данных для существующих рабочих нагрузок и используя колокейшн для обеспечения необходимого расширения для поддержки рабочих нагрузок по расчету рисков.
“Совместная работа Digital Realty и Lenovo позволила FS-провайдеру масштабировать и распространять возможности высокопроизводительных вычислений, необходимые для реализации стратегии управления рисками”, – говорит МакЛин. “Используя PlatformDIGITAL для расширения мощностей дата-центра с помощью размещения, компания сэкономила время и сократила капитальные затраты, которые потребовались бы для строительства собственного объекта. Кроме того, благодаря способности Digital Realty переоборудовать существующие центры обработки данных, компания развернула их примерно в шесть раз быстрее”.
Спонсор: Digital Realty.
