融合人工智能和机器学习的云原生解决方案，现代化银行

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Updated on Mar 10,2024

融合人工智能和机器学习的云原生解决方案，现代化银行

引言
数字化银行的挑战
IBM Cloud Paks 和 IBM 金融服务工作台介绍
加速贷款决策流程的智能化自动化
可组合银行解决方案的开发
独立于渠道和平台架构的业务能力
IBM 金融服务工作台的工作方式
云原生开发的优势与挑战
IBM 金融服务工作台的应用案例
结论
FAQs
参考资源

引言

🔍 数字化银行正在以前所未有的速度创新发展，同时，云原生的数字颠覆者企业也在不断侵占市场份额。然而，实施新的数字平台可能带来破坏性和昂贵的成本。本文将介绍IBM Cloud Paks和IBM金融服务工作台如何通过为贷款决策流程增加智能集成的自动化，并开发可以组合的银行解决方案，帮助银行加速现代化进程。我们将以一个虚构银行的CIO为例，说明如何满足业务需求以保持竞争力。

数字化银行的挑战

🚀 随着金融科技的迅猛发展，数字化银行正面临许多挑战。银行需要以更快的速度推进现代化，降低成本，并提供可以加速中小企业贷款流程的技术。为了实现这一目标，银行需要创建独立于特定渠道和平台架构的业务能力。然而，传统的解决方案往往需要大量的编码工作，开发周期长且昂贵。此外，云原生开发所需的技能可能稀缺或已被分配给其他项目，给数字化银行带来了挑战。

IBM Cloud Paks 和 IBM 金融服务工作台介绍

🌐 IBM Cloud Paks是一套集成了容器化的解决方案，为企业提供了构建、运行和管理云原生应用程序的平台。IBM金融服务工作台则是一套加速开发现代云原生解决方案的开发和构建工具。它采用低代码的方法，通过重用第三方服务或创建新的领域服务来组合业务解决方案。这种组合解决方案的自由性可以保护过去的投资，支持最佳解决方案的选择，并允许对现有应用程序进行分阶段的现代化。

加速贷款决策流程的智能化自动化

💡 对于银行来说，贷款决策流程的智能化自动化至关重要。IBM Cloud Paks和IBM金融服务工作台提供了一种快速实现这一目标的方法。银行可以利用解决方案设计师和低代码项目来支持以领域驱动的设计方法实现业务逻辑。开发人员可以专注于业务逻辑，通过低代码方式交付符合企业级质量要求的微服务。而不是独立部署各个服务，IBM金融服务工作台提倡从一开始就建立一致性和标准化。通过在IBM金融服务工作台中创建一个新的应用组合项目，并简单地从目录中选择先前实施的组件，Michael可以轻松地完成应用程序组合，并通过端到端的持续集成和持续部署流程自动部署到集群中。

可组合银行解决方案的开发

🏢 独立于渠道和平台架构的业务能力对于银行的现代化非常关键。IBM Cloud Paks和IBM金融服务工作台提供了一种使银行解决方案可组合化的方法，而不是特定于产品或渠道的能力。银行可以通过业务自动化工作流和IBM云端业务自动化平台来创建业务过程，并将通过IBM金融服务工作台构建的业务能力直接整合到低代码环境中。相关任务可以轻松地映射到不同角色和团队，实现协同合作的集成体验。此外，借助IBM的决策管理解决方案，银行团队还可以利用决策模型的能力，将用户的上下文信息与可配置的业务阈值进行评估。这一决策自动化功能一旦集成到IBM金融服务工作台的服务域中，将直接在所有应用程序中提供。

独立于渠道和平台架构的业务能力

💼 传统银行的业务能力往往与特定渠道和平台的架构紧密耦合，这给数字化转型带来了困难。IBM金融服务工作台通过构建通用的服务领域，而不是特定于产品或渠道的能力，实现了业务能力的独立性。这种可组合的方法使银行能够更快地创建新的业务解决方案，并保护过去的投资。通过使用IBM Cloud Paks和IBM金融服务工作台，银行可以将解决方案的组件运行在一个平台上，并且可以在任何云端环境中部署。这样做既节省了时间和金钱，又降低了风险和干扰。

IBM 金融服务工作台的工作方式

🏙️ IBM金融服务工作台提供了一个全面的工作模式，用于构建云原生解决方案，并统一了部署管理和监控的最佳实践。用户只需要在IBM金融服务工作台中创建一个新的应用组合项目，并通过简单地从目录中选择先前实施的组件，将它们添加到项目中。一旦应用程序组合完成，用户只需提交更改即可触发部署到集群中。这一过程经过全面审计，完全自动化，得益于端到端的持续集成和持续部署流程，该流程适用于运营和开发操作。使用IBM金融服务工作台，用户可以获得他们MVP的基础，即可复用的业务能力的组合，减少了重复工作和时间成本。

云原生开发的优势与挑战

🔧 云原生开发是一种开发方法论，可以帮助银行更快、更灵活地构建和部署新的应用程序。云原生的解决方案具有许多优势，比如弹性扩展性、高可用性和故障恢复能力。然而，云原生开发所需的技能可能对于许多银行来说是一项挑战。寻找具有云原生开发经验的开发人员可能是困难的，而且这些开发人员有可能已经被分配到其他项目中。此外，云原生开发所需的基础设施和工具可能需要大量的资源和资金投入，这对于一些小型银行来说可能是一个障碍。

IBM 金融服务工作台的应用案例

📚 以下是一个IBM金融服务工作台的应用案例。MENA作为一名数据科学家，使用IBM Cloud Pak for Data的自动 AI 功能开发和训练了一个预测性机器学习模型，用于推荐是否批准或拒绝贷款的决策。这个模型可以与现有的决策自动化功能集成到IBM金融服务工作台的服务域中，以获取推荐和可靠的决策。通过整合规则驱动的贷款批准决策模型和预测性机器学习模型，银行团队可以更准确、更高效地做出决策，提高业务效率并降低风险。

结论

✅ 本文介绍了IBM Cloud Paks和IBM金融服务工作台如何帮助银行实现数字化转型。通过将智能化自动化引入贷款决策流程，银行能够更快速、更高效地处理贷款申请。同时，通过开发可组合的银行解决方案，银行能够实现业务能力的独立性，并降低成本和风险。IBM金融服务工作台提供了一个一体化的工作环境，可加速云原生解决方案的开发和部署。通过使用IBM Cloud Paks和IBM金融服务工作台，银行能够在不同的系统之间实现一体化的管理，并为未来的数字化银行奠定坚实的基础。