დღესასწაული ფინანსური სამყაროში, მლსკამენტები შეუძლია წარმატება. თუ ის არის კრედიტის აღდგენა ან საავტომობილო ხელმისაწვდომობის განახლება, მაშინაც კი რამდენიმე საათის შეჩერება შეიძლება ნიშნავს დაკარგული შესაძლებლობა. გლობალური ავტომობილების ფინანსური ინდუსტრიაში, სადაც მომხმარებლის მოთხოვნები იზრდება და ბაზრის დინამიკა რეალურ დროში ცვლილება, ტრადიციული სატვირთო დამუშავების სისტემები - ყოველ საათის განმავლობაში ან მეტი - განახლება. ამ გადარჩენის წამყვანია Sai Kalyani Rachapalli, ინოვაციური მონაცემთა ინჟინერი, რომელიც მუშაობს, რათა შეცვალოს, თუ როგორ ავტო კრედიტორები მუშაობენ მსოფლიოში. Apache Kafka და AI- ის მხარდაჭერით რეალურ დროის მონაცემთა pipelines გამოყენებით, Rachapalli- ის გუნდი გააუმჯობესდა ძვირადღირებული სისტემები ულტრაბგერითი, თვითმმართველობის მკურნალობის მონაცემთა სინათლის საშუალებით, რომლებიც ყოველდღიურად შეუძლიათ დამუშავონ მილიონობით მოვლენები. შედეგები? კრედიტის აღდგენა, ფასების ცვლილებები და ინვესტიციების განახლებები, რომლებიც ერთხელ იღებენ საათის განმავლობაში, ახლა იღებენ ქვემოთ 5 წამში. "მართული არ არის მხოლოდ სიჩქარე; ეს არის ინტელექტურობა, რეზოლუცია და შექმნა უჭერს, პირდაპირი მომხმარებლის გამოცდილება," ამბობს Rachapalli. "მე გადარჩენა მონაცემები რეალურ დროში, ცხოვრების ნერვული სისტემა ავტომობილი ფინანსური ინდუსტრიაში." ამ გადარჩენის ძირითადი ძირითადი ფუნქციონირება არის მისი საავტომობილო სამუშაოები, მისი ინტენსიური პრაქტიკები, რომლებიც შეუზღუდავია მისი გლობალური მენეჯმენტს. მისი ინჟინრები და მონაცემთა მენეჯმენტები მსოფლიოში მნიშვნელოვანია. მისი მუშაობა თვითმართველობის მკურნალობის მონაცემთა სისტემების შესახებ, რომელიც დეტალურია მისი კვლევის დოკუმენტში, “self-healing databases: automating DB Maintenance with AI.” ეს სისტემები გამოიყენებენ მოწინავე მანქანული სასწავლო ტექნოლოგიებს, მათ შორის anomaly detection, predictive modeling, and reinforcement learning, რათა პროექტურად იპოვოს და შეცვალოთ პრობლემები, სანამ ისინი ოპერაციებს შეუზ გარდა ამისა, მისი მუშაობა Adaptive Snapshot Frequency Optimization (ASFO) შესახებ, რომელიც ჩართულია მისი პრაქტიკაში, "Adaptive Snapshot Frequency Optimization Using AI"- ის გამოყენებით, რედაქტირებს, თუ როგორ მონაცემები გადარჩენა და დაცულია. სტატისტიკური snapshot- ის განსხვავებით, ASFO დინამიკურად გადარჩენა რეალურ დროში, შენახვის ოპტიმიზაცია და გადარჩენის შესრულების გაუმჯობესება. ხელმისაწვდომობა შეამციროს შენახვის ღირებულება მეტი 30%, გადარჩენა დრო 24%, და მნიშვნელოვნად შეამციროს ოპერაციული ღირებულება. ეს ინოვაციები გააგრძელებენ ტექნიკური გაუმჯობესებები. მომხმარებელს, ეს იმას ნიშნავს, რომ უფრო სწრაფი, ჰიპერ-პონსიფიცირებული კრედიტო შეთავაზებები, რომლებიც რეალურ დროში ქცევის და პარამეტრების მიმოხილვა, რაც უმაღლესი კმაყოფილების და კონვერტაციის დონეზე. კრედიტორებისთვის, ეს ნიშნავს უფრო ძლიერი ბაზარზე, გაუმჯობესებული შეესაბამება და მნიშვნელოვანი ოპერაციული შეზღუდვა. თუმცა, მოგზაურობა არ იყო შეუზღუდავი. Rachapalli აღსანიშნავია შეუზღუდავი ძვირადღირებული სისტემების გაუქმება, გუნდი გადარჩენის და გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენის გადარჩენა. მომავალში, პროფესიონალები ხედავს მსოფლიოში, რომელიც ეფუძნება Edge-based დამუშავება, Federated AI Learning, და სრულიად ავტომატური თვითმართველობის ოპტიმიზაციის სისტემები - სადაც რეალურ დროში, ინტელექტუალური მონაცემთა გადამცემა არ არის მხოლოდ უპირატესობა, არამედ დასაწყისში მოთხოვნები. "მართობთ უფრო მეტია, ვიდრე უბრალოდ უფრო სწრაფი სისტემები," მან დასრულებს. "მე შექმნათ ინტელექტუალური, მორგებული, თვითმმართველობის მკურნალობის ქსოვილის მომავალში ფინანსური ოკსიპედია - გლობალური დაკავშირებით და ყოველთვის მზად." საბოლოოდ, რა არის ნათელი, რომ გადაადგილება სატვირთო და რეალურ დროში მონაცემების შესახებ მუშაობა უფრო განიცდიან. სისტემები უფრო სწრაფად, უფრო საიმედო, და უფრო რეაგირებული, კომპანიები სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო სატვირთო ეს ისტორია გამოქვეყნდა Kashvi Pandey- ს მიერ HackerNoon’s Business Blogging Program- ში. ეს ისტორია გამოქვეყნდა Kashvi Pandey- ს მიერ HackerNoon’s Business Blogging Program- ში.
