Независимо дали става въпрос за одобряване на заем или актуализиране на наличността на превозното средство, закъснението от дори няколко часа може да означава пропусната възможност.За глобалната индустрия за автофинансиране, където очакванията на клиентите се покачват и динамиката на пазара се променя в реално време, традиционните системи за обработка на партиди – актуализирани всеки час или повече – стават остарели. Лидер на тази трансформация е Sai Kalyani Rachapalli, иновативен инженер по данни, чиято работа е да предефинира начина, по който авто кредиторите работят в световен мащаб. Чрез използване на тръбопроводи за данни в реално време, задвижвани от Apache Kafka и AI, екипът на Rachapalli замени остарелите системи с ултра-бързи, самолекуващи се потоци от данни, способни да обработват милиони събития всеки ден. „Не става въпрос само за скорост; става въпрос за интелигентност, устойчивост и създаване на безпроблемно, персонализирано клиентско изживяване“, казва Рахапали. „Ние превръщаме данните в реално време, жива нервна система за автомобилната финансова индустрия.“ В основата на тази трансформация е нейната пионерска работа, нейният принос към академичните среди, който укрепва нейното глобално лидерство. Нейните влиятелни публикации се превърнаха в основно четене за инженери и лидери на данни по целия свят. Нейната работа по самолечение на бази данни, подробно описана в нейната изследователска статия, „Самолечение на бази данни: автоматизиране на поддръжката на DB с AI.“ Тези системи използват усъвършенствани техники за машинно обучение – включително откриване на аномалии, прогнозно моделиране и обучение за укрепване – за да откриват и коригират проблемите, преди те да нарушат операциите. Това доведе до 95% точност в откриването на аномалии, 35% намаляване на времето за спиране на работа и почти пер Освен това нейната работа по адаптивната оптимизация на честотата на кадрите (ASFO) – заснета в нейната статия „Адаптивна оптимизация на честотата на кадрите с помощта на AI“ – революционизира начина, по който данните се архивират и защитават.За разлика от твърдите, статични интервали на кадрите, ASFO динамично се регулира в реално време, оптимизира съхранението и подобрява ефективността на възстановяването. За клиентите това означава по-бързи, хипер-персонализирани оферти за заем, които отразяват поведението и предпочитанията в реално време, което води до по-високи нива на удовлетвореност и проценти на преобразуване. Рахапали подчертава пречките за разглобяване на вкоренени системи, преквалифициране на екипи и осигуряване на прозрачност и доверие в решенията, ръководени от AI - особено в силно регулирани среди. Гледайки към бъдещето, професионалистите виждат свят, задвижван от обработка на ръба, федеративно AI обучение и напълно автономни системи за самооптимизация – където в реално време, интелигентните потоци от данни са не само предимство, но и очакване за изходна линия. „Ние изграждаме повече от просто по-бързи системи“, заключава тя. „Ние създаваме интелигентния, адаптивен, самоизлекуващ се гръбнак на бъдещата финансова екосистема – глобално свързана и винаги готова.“ И накрая, това, което е ясно, е, че преминаването от партиди към данни в реално време е за работа по-интелигентно.Създавайки системи по-бързи, по-надеждни и по-отзивчиви, компаниите в областта на автомобилните кредити се поставят да отговарят на нуждите на клиентите с по-голяма точност и увереност.И в индустрия, където всяка секунда може да се брои, това може да направи цялата разлика. Тази история е разпространена като освобождаване от Кашви Панди в рамките на Програмата за бизнес блогове на HackerNoon. Тази история е разпространена като освобождаване от Кашви Панди в рамките на Програмата за бизнес блогове на HackerNoon.
