金融服务行业AIOps策略

金融服务AIOps策略 内容介绍 引言金融服务的现状和对AIOps的需求 第 3 章 第 1 章什么是AIOps？ 第 2 章AIOps的成功要素 引言 金融服务的现状和对 AIOps 的需求 日益激烈的竞争、不断提高的客户期望以及不断改变的客户行为正在推动金融服务机构寻找新的方法来增加收入、管理运营效率和提高品牌影响力。人们越来越清楚地认识到，使用最新技术（尤其是云应用程序相关技术）的金融服务机构在竞争激烈的数字化转型过程中拥有关键优势。 客户优先考虑的是快速响应和便利性。如果贷款应用程序响应缓慢，或者在线报价系统意外中断，客户可能会将业务转移到其他地方。这一高标准要求IT团队不断创新，并频繁地更新应用程序，通常每天多次。因此，团队需要实时发现并解决问题，以防影响用户及其体验。 随着这些组织机构进一步向数字化未来转型，现代金融服务应用程序将逐步分布在由复杂协调工具管理的多云和混合云环境中。在这些高度动态的环境中，微服务和短暂流程时有时无。这种可变性以及数据的增长速度和数量使得管理这些环境充满挑战。 源源不断的网络攻击和漏洞（例如Log4Shell）也要求工程师遵守严格的安全标准，即使他们还要应对不断发生的变化。由于使用开放银行和其他开源模式增加了风险，因此跟踪第三方库和模块以及持续识别和修复任何安全漏洞至关重要。 金融服务机构必须加快创新。此外，无法满足客户需求可能会促使客户投向竞争对手，导致业务陷入困境。不解决性能和安全问题，也会降低运营效率并损害品牌声誉。 更有甚者，金融服务机构会面临自身的劳动力挑战。由于技术的加速发展、缺乏有效部署和管理技术所需的技能、新的金融科技市场进入者瞄准其业务中最有利可图的领域，以及对工作场所的态度发生改变，这些机构必须从根本上改变对传统手动方法的依赖。 为此，金融服务领导者越来越多地采用人工智能(AI)和自动化来克服这些挑战。然而，AI的应用有很多，并非只是采用AI这么简单。希望从AI中获得切实利益的机构知道，这是一个需要不断创新的过程。如果做法得当，AIOps可以将自动化、软件质量、敏捷性、效率和上市时间提升到新的水平，有助于优化效率并克服劳动力挑战，进而提高利润和品牌声誉。 数字化转型的新关键：AIOps 一方面面对巨大的复杂性和庞大的需求，另一方面又缺乏可供选择的人才库，金融服务领导者该怎么做？ 各组织机构必须采用专为应对现代IT和业务环境挑战而设计的新策略。他们需要AIOps这种用于IT运维的人工智能技术，利用AI实现软件开发生命周期的自动化并提高其效率。 借助AIOps策略，团队不仅可以在应对复杂、快速变化的环境时减少手动流程，还可以消除IT生命周期关键环节中容易出错的繁琐做法。AIOps还能使团队紧跟各类环境中不断增加的变革机会和规模扩展，减轻定期雇用更多人员的压力，同时提高士气和员工保留率。 本电子书概述AIOps和AIOps策略如何帮助金融服务机构克服数字化转型过程中面临的日益复杂的多云挑战，并发挥核心作用。此外，本电子书还介绍AIOps在现实世界中的成功实施案例，并概述构建AIOps策略的最佳实践，以推动更快的创新、提高效率并带来更卓著的业务成果。 第 1 章 什么是 AIOps？ AIOps是一种软件运维方法，它将基于AI的算法与数据分析相结合，自动执行关键任务，并针对常见IT问题（例如意外停机或未经授权的数据访问）提出解决方案建议。在实践中，借助AI驱动的解决方案，IT团队能够减轻日常监控和管理任务，消除导致疲劳的消防演习，从而专注于解决关键任务问题。 传统AIOps 传统AIOps方法旨在减少警报，并使用机器学习模型提供以相关性为重点的仪表板。这些系统通常难以扩展，因为底层机器学习引擎无法持续、实时地洞察问题的确切根源。它们需要开展大量培训，分析师必须花费宝贵的时间手动调整模型并筛选掉误报。 AIOps可充分利用IT应用程序和系统生成的大量数据，例如日志、指标、事件和监控工具。然后应用AI和机器学习算法进行分析，并超越可操作的见解，从这些数据中提供精准答案。通过使用高级分析、依赖关系发现功能和行为模式识别，AIOps可以识别可能表明IT环境中存在潜在问题或性能瓶颈的趋势和异常情况。现代金融服务机构可以生成指数级的数据量，而这些数据量是人类无法解析的。而AIOps可以在几秒钟内找出问题根源并提供精准答案。 使用确定性、因果关系AI的现代AIOps 现代AIOps解决方案则专为动态云和软件交付生命周期自动化而构建。它将全栈可观测性与确定性或因果性人工智能引擎相结合，前者可为应用程序中的每个接触点及其可能运行的基础架构提供细粒度的端到端可见性，后者可实时提供精确、连续和可操作的见解。这与使用概率模型推断系统状态的随机（或随机确定）AIOps方法形成了鲜明对比。只有确定性、因果关系AIOps技术才能在整个企业开发生命周期中实现完全自动化的云操作。 AIOps方法主要有两种：基于相关性的传统AIOps和现代的确定性AIOps。这种现代方法也称为因果关系AI，使用故障树分析方法。 使用故障树分析的确定性或因果关系AIOps AIOps 的优势 总体而言，AIOps使金融服务机构能够实现卓越运营、增强客户体验并在日益数字化的金融服务环境中保持竞争力。借助AI和自动化，金融服务机构可以将其IT运维的效率、可靠性和敏捷性提升到新的水平： 1.提高运营效率 2.智能问题解决 3.业务影响分析 4.促进卓越的客户体验 AIOps可以通过自动执行手动和重复性任务来显著提高金融服务运营的效率。它可以简化各种流程，例如监控、事件管理和问题解决，使员工能够专注于更具战略性和更复杂的业务，并减少从稀缺资源库中雇用更多人员的需要。 AIOps可以深入了解IT事件对业务的影响，比传统监控更胜一筹。它会分析性能问题如何影响关键的金融服务、客户体验和创收业务。这些信息使金融服务机构能够根据对业务成果的潜在影响来确定应对措施的优先次序，从而有效地集中资源。 当问题出现时，AIOps可以提供对问题根源的智能见解，为IT团队节省宝贵的时间。它可以关联多个来源的数据，分析依赖关系，并应用AI算法来识别问题的确切原因。这有助于金融服务机构更快地解决问题，并最大限度地减少任何潜在的停机或银行服务中断。 金融服务行业竞争激烈，提供卓越的客户体验至关重要。AIOps可帮助监控和分析各种渠道的客户旅程，如网络、移动甚至ATM交易。通过识别瓶颈、性能问题或用户体验问题，金融服务机构可以主动优化其数字交易渠道，确保提供令客户满意的顺畅体验。 AIOps 的优势 6.简化数字化转型 5.推动自信决策 7.减少IT支出 现在，数字化转型可推动业务成功，但前提是组织机构能够针对数字性能的各个方面使用通用语言和单一真相源来管理复杂的现代环境。在此，AIOps工具可以帮助金融服务机构通过使用和分析其多云环境中不断增加的数据量、多样性和数据增长速度，并应用AI分析来简化和自动化运营工作流程，从而加速其数字化转型。 AIOps通过基于因果关系的数据分析，为金融服务机构提供有价值的见解。借助内容丰富、可操作的智能信息，团队可以根据期望的结果优先考虑要采取的行动。金融服务领导者可以充满信心地制定各种决策，包括支出优化、产能规划、基础设施优化和资源分配，从而进一步节省成本并提高运营效率。 研究表明，IT和云操作团队需用44%的时间来保持正常运转，确保工具和技术按预期和按需运行。然而，通过应用AIOps自动化工具，金融服务机构每年平均可以节省480万美元。 从仪表板到自动诊断 传统的相关性AIOps就像汽车仪表板上的检查引擎灯：告知出现问题，并且可能指出受影响的方面。但并不解释需要了解的问题发生原因，或如何快速解决问题的所有信息。 相比之下，确定性AIOps就像一个诊断工具，可以准确告知哪个组件发生故障以及如何修复。这样，团队可以专注于采取补救措施，而不是猜测问题根源。 领先的金融服务机构已经将确定性AI应用于许多领域，包括以下方面： 更重要的是，当跨技术堆栈集成时，确定性AI可以自动纠正问题而无需人工干预。例如，如果系统遇到网络瓶颈或应用程序错误，开发人员和站点可靠性工程师(SRE)可以获得有关问题的通知、问题的原因以及系统如何解决问题，而不必手动排除故障和重新配置系统。他们可以将宝贵的时间用于完成其他影响更大的任务。 • 索赔和承保• 产品创新和交付• 贷款发放和处理•电子汇款和支付• 内部流程优化• 物联网(IoT)和第三方连接 • 数字和移动应用程序体验• 欺诈检测和预防• 风险管理• 客户服务与支持• 网络安全• 业务流程自动化• 信用评分和贷款 确定性AIOps解决方案还使不断变化的云环境更易于管理。自动化的确定性AI引擎不必为其支持的每个应用程序或云服务进行定制。从云环境中出现新资源或现有资源发生变化的那一刻起，确定性AIOps解决方案就会自动发现，并在上下文中完全可见。这种自动发现在每次更新时无需手动配置，节省了团队时间，并使扩展变得更为轻松。 AIOps 的工作原理 AIOps解决方案具有以下一组核心功能： 可观测性 可操作性 可扩展性 自动化 可观测性涉及日志、指标和跟踪的收集和分析，以识别相关系统趋势和异常，这对于企业级AIOps解决方案至关重要。它为了解高度动态、大规模IT环境中的活动奠定了基础。 即使使用基本的AIOps工具，仅仅告知团队出现问题，这远远不够。AIOps解决方案必须具有简单警报仪表板所不具备的功能，并提供上下文分析。了解确切的问题根源后，开发人员和SRE可以立即采取明确行动，并自动做出响应。这就是组织将AIOps功能转化为AIOps策略的方式。 由于现代IT环境呈分布式和动态发展，AIOps必须具有高度可扩展性。AIOps解决方案需要跨所有软件堆栈层的实时感知能力，并且必须能够与任何框架、技术或平台集成。 AIOps的核心目的是自动执行复杂的流程，否则需要耗费大量时间和人力。AIOps可以自动执行整个IT组织的无数流程，包括传统IT运维、云操作、DevOps和安全运营。这可以减轻从稀缺人才库中雇用资源的压力，并减少关键业务错误。 进一步采用确定性AIOps方法 除了基本功能之外，确定性AIOps方法可将运营提升到新水平，从而为业务带来优势。 例如： 确定问题根源以加快和自动执行补救 确定性AIOps可积极确定问题根源，而不是仅仅关联两个或多个问题之间的某些关系。明确确定问题根源能使团队立即做出响应并自动执行补救，从而消除对耗时的集体 具有实时上下文的业务分析 持续实时检测问题的能力至关重要，尤其是在某些资源（如容器）使用时间短暂且不断变化的快速移动的云环境中。确定性AIOps通过实时分析流数据来实现此功能，而无需借助耗时的数据培训和机器学习模型来识别相关信息。 自动补救 确定性AIOps可以自动解决问题。因此，工程师可以从解决相对简单的问题转向专注于关键任务挑战，例如规划和交付新软件版本、提升客户的用户体验、确定最终用户需求，并将这些增强功能集成到即将发布的软件版本中。 第 2 章 AIOps 的成功要素 并非所有方法都能产生同等的效果 采用AIOps解决方案是良好的开端，但并非所有AIOps方法都能发挥相同功效。最佳解决方案应结合以下关键要素： 可扩展性 可靠性 可观测性 AIOps应与组织的所有技术配合使用，而无需进行单独的数据模型培训。随着IT环境的发展，团队应不断地实时学习和提升技能。 AIOps解决方案应在不同的现代IT环境中监控指标、日志和跟踪数据。解决方案还应将可观测性扩展到开源工具中，并在代码层面分析细节。 AIOps解决方案提供的见解应一致、可靠和可解释。AIOps应提供易于追踪和精确的问题根源分析，使团队不必在不同的建议之间进行猜测。 精确性 明确性 自动化 如果团队必须在采取行动之前验证结论，则相关