Observability in der Finanzbranche: Zusammenfassung der Gesprächsrunde mit Société Générale und Microsoft

Die Schaffung von Sichtbarkeit stellt viele Finanzinstituten vor beträchtliche Probleme. Angesichts vielfältiger Legacysysteme, riesiger Datenmengen, ständig neuer gesetzlichen Vorgaben und neuer Technologien ist es für diese Unternehmen zunehmend schwer, Observability herzustellen. Wie sollten technologische Vorreiter also vorgehen und ihre Investitionen priorisieren, wenn sie die Produktivität ihrer Teams steigern, Kosten senken und intelligentere Entscheidungen treffen möchten?

In unserem letzten Webinar zum Thema Finanzdienstleistungen haben wir mit hochkarätigen Führungskräften aus Technologie und Geschäft über dieses und andere Themen gesprochen. Teilnehmer der Diskussionsrunde:

• Martin Moeller, Sr. Financial Services Industry Executive & Banking Lead Western Europe, Microsoft
• Thibaut Barrault, Monitoring Application Manager, Société Générale
• Stéphane Lopes, Technical Architect, Société Générale
• Francesco Di Stefano, Senior Solutions Architect, Elastic

Diese Gruppe hat hervorragende Argumente und Empfehlungen hervorgebracht, von denen wir hier nur einen Teil vorstellen möchten!

KI und ML sind entscheidend für den Erfolg

Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind heiße Themen in verschiedenen Branchen, aber ihre Vorteile im Bereich der Finanzdienstleistungen werden erst nach und nach erkannt. Mit künstlicher Intelligenz können die Nutzer Ereignisse aufdecken, Prognosen optimieren und riesige Datenmengen auswerten. Vorkonfigurierte Tools, die von Observability-Lösungen bereitgestellt werden, können zukünftige Ereignisse vorhersagen und oft mit KI-Technologien integriert werden. „Viele dieser Technologien werden automatisch bereitgestellt und können daher nicht nur von Experten eingesetzt werden“, sagt Di Stefano.

Für das Team von Société Générale ist künstliche Intelligenz ein entscheidender Faktor bei der Optimierung ihrer IT-Umgebung. Sie nutzen „Machine Learning, um Problemen zuvorzukommen, Analysen durchzuführen und um beispielsweise vorherzusagen, ob bestimmte Schwellenwerte im IT-Ökosystem überschritten werden“, sagt Barrault. Außerdem wird diese Technologie ihrer Erfahrung nach umfangreich zur Erkennung von Cyberangriffen eingesetzt.

Moeller beobachtet auch, dass seine Kunden strukturierte und unstrukturierte Daten kombinieren, um KI für zusätzliche Vorteile in neuen Anwendungsfällen zu nutzen. Laut Moeller „versetzt künstliche Intelligenz Nutzer in die Lage, Daten viel tiefgreifender und über unterschiedliche Umgebungen hinweg zu verstehen,als dies für Menschen möglich ist“. Microsoft verzeichnet einen sprunghaften Anstieg der künstlichen Intelligenz in Bereichen wie Sicherheit, intelligente Prozessoptimierung und Marktforschung.

Flexibilität, Skalierbarkeit und Wirtschaftlichkeit sind wichtiger als je zuvor

Laut Barrault ist Flexibilität eine der wichtigsten Eigenschaften einer guten Observability-Plattform. Die Plattform muss verschiedene Anwendungsfälle unterstützen und mit dem Unternehmen wachsen. Außerdem muss sie Integrationen mit vorhandenen und zukünftigen Technologien anbieten. Eine gute Observability-Plattform braucht eine flexible Architektur, mit der das Unternehmen neu aufkommende Geschäftsprobleme lösen kann.

Skalierbarkeit ist im Bereich der Finanzdienstleistungen ebenfalls entscheidend. „Wir reden über gigantische Datenmengen, insbesondere im Hinblick auf Traces, Metriken und das Monitoring der Anwendungsleistung“, sagt Di Stefano. Eine Observability-Lösung muss in der Lage sein, schnell und nahtlos zu skalieren. Darum hat Société Générale Elastic als „Observability-as-a-Service“ für die Bank bereitgestellt, damit die Nutzer schnell und kostengünstig Lösungen zur Überwachung des Ökosystems bereitstellen können. Auf diese Weise können die Nutzer Probleme proaktiv und selbstbewusst erkennen, ohne eine dedizierte Infrastruktur einrichten zu müssen. Der Dienst wird in der Bank bereits von mehr als 2.000 Nutzern über mehr als 800 Anwendungen hinweg eingesetzt.

Finanzinstitute müssen immer stärker auf ihr IT-Budget achten, darum ist es wichtig, die Ressourcenzuteilung genau im Blick zu behalten. Société Générale prüft die Ressourcennutzung verschiedener Anwendungen, um den Zeitverbrauch sowie die Kosten und die Leistung dieser Anwendungen zu ermitteln. Mit dieser umfassenden Bewertung kann Société Générale „identifizieren, wo sich Kosten optimieren und Ressourcen einsparen lassen“, sagt Lopes. Durch die Einführung von Best Practices bei der Analyse dieser Daten konnte Société Générale auch die Partner des Unternehmens dabei unterstützen, ihre Investitionen und Prioritäten optimal zu steuern.

Wechselwirkung zwischen Datenhoheit, Compliance und der Cloud

Im Bereich der Finanzdienstleistungen sind Compliance und gesetzliche Vorgaben ein ständiges Thema. Riesige Mengen an vertraulichen Informationen müssen unter Einhaltung von Branchenstandards gespeichert und geschützt werden. „Als Bank müssen wir Vorschriften wie die DSGVO bedingungslos einhalten und deren andauernde Einhaltung im Lauf der Zeit sicherstellen“, sagt Barrault. Die Unternehmen brauchen Lösungen, mit denen sie Informationen kosteneffektiv und ohne Leistungseinbußen speichern können. Beispielsweise darf es den Nutzern keine Kopfschmerzen bereiten, diese Informationen abzurufen.

In der Finanzbranche findet eine hitzige Debatte darüber statt, wie und wann Anwendungen und Daten in der Cloud abgelegt werden sollten. Moeller hat beschrieben, wie Microsoft dieses Thema im Hinblick auf Datensicherheit und Compliance auf verschiedene Arten mit Kunden besprochen hat. Laut Moeller sind die Daten in der Cloud nicht nur sicher, sondern Cloud-Anbieter wie Microsoft investieren auch in die Einhaltung von Standards für Datenhoheit und die Einhaltung regionaler Vorgaben. Microsoft eröffnet fortlaufend neue Rechenzentren in aller Welt und steht regelmäßig im Gespräch mit Regulierungsbehörden, um sicherzustellen, dass die Kunden dem Unternehmen vertrauen können.

„Elastic bietet eine umfassende Lösung für den kontrollierten und sicheren Umgang mit Daten. Mit dieser Lösung können Finanzinstitute fundierte Entscheidungen darüber treffen, wo sie ihre Daten unter Beachtung von Vertraulichkeit und gesetzlichen Vorgaben speichern sollten. Mit unserer Lösung können vertrauliche und persönliche Informationen lokal vorgehalten werden, um strenge Vorgaben einzuhalten, während weniger sensible und umfangreichere Daten in einem kostengünstigen und skalierbaren Cloud-Speicher abgelegt werden. Auf diese Weise behalten Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten und garantieren, dass persönliche und vertrauliche Daten angemessen geschützt werden“, sagt Di Stefano.

Bei der Weiterentwicklung ihrer Cloud-Strategien müssen Finanzdienstleister eine Observability-Plattform einsetzen, mit der sie Informationen in lokalen, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen durchsuchen und analysieren und die Daten bei Bedarf an einen anderen Ort verschieben können.

Partnerschaften für ein besseres Kundenerlebnis

Bei unserer Diskussionsrunde wurde deutlich, dass Observability-Lösungen in der Lage sein müssen, Daten aus dem gesamten Unternehmen zu erfassen und eine zentrale Ansicht zu liefern. Sie benötigen umfangreiche und ergebnisorientierte Features wie etwa eingebettete Lösungen für künstliche Intelligenz und Machine Learning, um diese Daten optimal zu nutzen. Das Wichtigste ist jedoch die Zusammenarbeit mit Partnern, die in diesen Bereich investieren und ständig über die neuesten Trends und die Finanzbranche als Ganzes informiert sind.

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