ในโลกทางการเงินที่มีการแข่งขันสูงของวันนี้ milliseconds สามารถกําหนดความสําเร็จ ไม่ว่าจะเป็นการอนุมัติเครดิตหรืออัปเดตความพร้อมของยานพาหนะการล่าช้าแม้แต่ไม่กี่ชั่วโมงอาจหมายถึงโอกาสที่หายไป สําหรับอุตสาหกรรมการเงินยานยนต์ทั่วโลกซึ่งความคาดหวังของลูกค้ากําลังเพิ่มขึ้นและไดนามิกของตลาดเปลี่ยนแปลงในเวลาจริงระบบการประมวลผลแบตเตอรี่แบบดั้งเดิม – การอัปเดตทุกชั่วโมงหรือมากกว่า – เป็นไปไม่ได้ ที่นําไปสู่การเปลี่ยนแปลงนี้คือ Sai Kalyani Rachapalli, นักวิศวกรข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมที่ทํางานคือการกําหนดใหม่วิธีการที่ผู้ให้กู้คืนอัตโนมัติทํางานทั่วโลก โดยใช้ท่อข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนโดย Apache Kafka และ AI ทีมของ Rachapalli ได้แทนที่ระบบเก่าแก่ด้วยกระแสข้อมูลที่รวดเร็วและสามารถรักษาตัวเองได้ซึ่งสามารถประมวลผลหลายล้านเหตุการณ์ทุกวัน ผลลัพธ์? การอนุมัติเครดิตการเปลี่ยนแปลงอัตราแลกเปลี่ยนและการอัปเดตสินค้าที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงตอนนี้เกิดขึ้นในเวลาไม่เกินห้าวินาที “นี่ไม่ได้เป็นเรื่องเกี่ยวกับความเร็วเท่านั้น มันเป็นเรื่องเกี่ยวกับความฉลาดความยืดหยุ่นและสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่สมบูรณ์แบบและเป็นส่วนตัว” Rachapalli กล่าวว่า “เรากําลังเปลี่ยนข้อมูลเป็นระบบประสาทแบบเรียลไทม์และมีชีวิตชีวาสําหรับอุตสาหกรรมการเงินรถยนต์” หลักการของการเปลี่ยนแปลงนี้คือการทํางานที่เป็นผู้นําของเธอซึ่งมีส่วนร่วมในสถาบันการศึกษาซึ่งทําให้ผู้นําระดับโลกของเธอแข็งแกร่ง การเผยแพร่ที่มีอิทธิพลของเธอได้กลายเป็นบทความสําคัญสําหรับวิศวกรและผู้นําข้อมูลทั่วโลก งานของเธอเกี่ยวกับระบบฐานข้อมูลการรักษาด้วยตนเองที่อธิบายไว้ในบทความการวิจัยของเธอ “ฐานข้อมูลการรักษาด้วยตนเอง: อัตโนมัติการบํารุงรักษา DB ด้วย AI” ระบบเหล่านี้ใช้เทคนิคการเรียนรู้เครื่องขั้นสูงรวมถึงการตรวจจับความผิดปกติการจําลองการคาดการณ์และการเรียนรู้การเสริมสร้างเพื่อตรวจจับและแก้ไขปัญหาก่อนที่จะทําลายการดําเนินงาน สิ่งนี้ได้นําไปสู่ความแม่นยํา 95% ในการตรวจจับความผิดปกติการลดเวลาหยุดทํางาน 35% และเวลาทํางานของระบบเกือบสมบูรณ์แบบ 99.97% การตั้งมาตรฐานระดับโลกใหม่ นอกจากนี้งานของเธอเกี่ยวกับ Adaptive Snapshot Frequency Optimization (ASFO) – ที่จับในบทความของเธอ “Adaptive Snapshot Frequency Optimization Using AI” – มีการปฏิวัติวิธีที่ข้อมูลจะถูกสํารองและปกป้อง ไม่เหมือนช่วง snapshot แบบคงที่ ASFO จะปรับตัวแบบไดนามิกในเวลาจริงเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บและปรับปรุงประสิทธิภาพการกู้คืน วิธีการนี้ได้ลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บได้มากกว่า 30% และลดเวลาในการกู้คืนได้ 24% และลดค่าใช้จ่ายในการดําเนินงานอย่างมีนัยสําคัญ การนวัตกรรมเหล่านี้ขยายไปไกลกว่าการปรับปรุงทางเทคนิค สําหรับลูกค้าหมายความว่าข้อเสนอเครดิตที่รวดเร็วและส่วนบุคคลซึ่งสะท้อนถึงพฤติกรรมและความต้องการในเวลาจริงนําไปสู่อัตราความพึงพอใจและอัตราการแปลงที่สูงขึ้น สําหรับผู้ให้เครดิตหมายความว่ามีความยืดหยุ่นในตลาดที่แข็งแกร่งขึ้นการปฏิบัติตามข้อกําหนดและประหยัดการดําเนินงานอย่างมีนัยสําคัญ อย่างไรก็ตามการเดินทางไม่ได้เป็นไปโดยไม่มีความท้าทาย Rachapalli มุ่งเน้นไปที่อุปสรรคของการถอดออกของระบบโบราณการฝึกอบรมทีมงานและให้ความโปร่งใสและความไว้วางใจในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เมื่อมองไปในอนาคตผู้เชี่ยวชาญมองเห็นโลกที่ขับเคลื่อนโดยการประมวลผลที่ขึ้นอยู่กับขอบเขตการเรียนรู้อัจฉริยะและระบบอัตโนมัติอัตโนมัติอย่างเต็มที่ - ที่การไหลเวียนข้อมูลอัจฉริยะแบบเรียลไทม์ไม่เพียง แต่เป็นข้อได้เปรียบ แต่ยังเป็นความคาดหวัง “เรากําลังสร้างมากกว่าเพียงระบบที่เร็วขึ้น” เธอสรุป “เรากําลังสร้างกระดูกสันหลังที่ชาญฉลาดปรับตัวและสามารถรักษาตนเองของระบบนิเวศการเงินในอนาคต – เชื่อมต่อทั่วโลกและพร้อมเสมอ” สุดท้ายสิ่งที่ชัดเจนคือการย้ายจากแบตเตอรี่ไปยังข้อมูลเวลาจริงคือการทํางานอัจฉริยะมากขึ้น โดยการทําให้ระบบเร็วขึ้นเชื่อถือได้มากขึ้นและตอบสนองมากขึ้น บริษัท ในพื้นที่อัตโนมัติจัดตั้งตัวเองเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าด้วยความแม่นยําและความมั่นใจมากขึ้น และในอุตสาหกรรมที่ทุกวินาทีสามารถคํานวณได้ซึ่งสามารถทําให้ความแตกต่าง เรื่องนี้ถูกกระจายโดย Kashvi Pandey ภายใต้ HackerNoon's Business Blogging Program เรื่องนี้ถูกกระจายโดย Kashvi Pandey ภายใต้ HackerNoon's Business Blogging Program
