Maaari kang makakuha ng mga legacy platforms na nakaupo sa regulatory pressure, real-time expectations mula sa mga gumagamit, at isang ever-growing mess of APIs, mga tagumpay, at databases na may mga dekada ng "temporary" workarounds. Ngunit, dito kami, sa 2025, at ang buzz tungkol sa "intelligent cloud workflows" ay nagtatag ng mga pangulo - hindi lamang dahil ito ay tinatawag na fancy (na kung saan ito ay gumagana), ngunit dahil para sa isang beses, ang mga katangian ay hindi smoke at mga mirrors. real-time data analytics, kung inihanda na, ay maaaring mapabuti kung paano mabilis at kung paano sigurado ang mga pinansiyal na kumpanya. At sa katunayan, hindi ko ibig sabihin ang "digital transformation" tulad ng pag-migrate sa cloud at i-patty ang iyong sarili sa back. I mean architecting systems that can ingest, act on, and route data in real-time, sa minimal na pag-iisip ng tao, habang mangyaring ang compliance teams mula sa pag-atake sa hives. Ito ang uri ng intelligent workflow na kami ay tungkol sa. Ano ang nagsisimula: Workflow ≠ Process Ang isang workflow ay hindi isang diagram ng proseso sa isang PDF na naka-email sa paligid. Ito ay hindi "sinabi ito, pagkatapos na, pagkatapos ay i-click ang button." Ang isang intelligent na workflow ng cloud ay isang tunay na buhay na sistema. Itinatag ito ng data - maaaring isang application ng loan, isang trade, isang suspicious login - nagproseso ito sa real-time, gumagamit ng ilang logic (human-written o machine-learned), at i-activate ang mga aksyon: alerts, approvals, escalations, kung ano ang kailangan. Ito ay ang pagkakaiba sa pagitan ng manually checking isang araw-araw na pag-report ng scam at may iyong platform flag at freeze ang suspicious account sa ilang segundo. Ang elemento ng real-time ay ang pangunahing. At iyan? Financial services ay ang karaniwang pinaka-time-sensitive sektor na mayroon. Hindi mo makakuha ng ang luxury ng paghahatid sa isang data breach sa next week. Hindi mo nais na makakuha ng isang trade mismatch pagkatapos ng merkado ay binuksan. Hindi mo nais na mag-approve ng isang $2M transaction oras pagkatapos ng window para sa pag-review passed. Observability ay hindi lamang para sa Ops Ito ay kung saan ang mga tao ay karaniwang bumaba ito. Nagtatrabaho sila ng observability tulad ng ito ay kumpanya lamang sa operations team o ang SREs. Halimbawa, ito ay isang mga sistema ng mga back-the-scenes upang matugunan na ang mga server ay hindi makakuha ng fire. Ang mentality na ito ay outdated. Sa mga araw na ito, ang observability ay pangunahing pangunahing para sa mga intelligent na workflows. Real-time metrikas, estruktural na mga log, at distributed traces ay hindi lamang para sa dashboards — ito ay mga input ng data para sa iyong logic engines. Ang mga ito ay nagpapakita sa iyo kapag ang isang bagay ay off, bakit ito ay off, at kung ito ay safe na magsimula sa anumang automated na proseso ay nagsisimula. Tulad ng Google Cloud's stack ay nagpapakita, kapag i-wire up observability right - mula sa isang bagay tulad ng OpenTelemetry na umuwi sa Google's Monitoring tools - ikaw ay lumikha ng isang uri ng sensor system para sa iyong application (Google Cloud, 2025). Real-time ay hindi kailangang maging optional Ang ideya na ang end-of-day reconciliation o overnight report processing ay "fast enough" ay hindi matatagpuan ng tubig. Customers expect instant everything. Regulators want immediate visibility. Maaari mong magkaroon ng mga serbisyo na nagtatrabaho ng event-driven streaming pipelines na nagtatrabaho ng libu-libong mensahe sa isang segundo, sa higit sa ilang mga rehiyon, na orchestrating mga kalakalan sa iba't-ibang mga sistema na may iba't-ibang mga may-akda at lifecycles. ang Ang koleksyon ay isang mahusay na primer para sa mga uri ng tooling na kinakailangan upang suportahan ito (Adriannovegil, 2024). Hindi ito tungkol sa isang malaking solusyon. Ito ay tungkol sa piliin ang parehong mix - maaaring Prometheus para sa metrics, Fluentd para sa log shipping, Jaeger para sa tracing - at siguraduhin na sila ay nagsasalita sa isa sa isa. Dahil walang mahusay na telemetry, ikaw ay lumipad blind. Maganda ang observation Magdagdag ng “intelligence” nang hindi magdagdag ng chaos Magbigay ng inspirasyon sa kontemporaryong designer ay maaaring gumawa ng kahit ano, kahit ano, at ang New Year - ay walang exception. Ngunit intelligence ay hindi kailangang sabihin misteryo. Sa pangkalahatan, ito ay karaniwang nangangahulugan ng structured logic + data + automation. Halimbawa ang: 
 
 
 
 
 Ipinapakita mo ang application ng mortgage. Real-time data ay nagpapakita na ang applicant ay nakalipas ang kanyang address. Ang ML-powered na pagproseso ng dokumento ay isang mismatch. Ang workflow engine ay nagtatag ng application, nagpadala ng isang alerta sa compliance, at log ng decision path para sa auditing. Hindi dahil ito ay flashy, ngunit dahil ito ay konteksto-aware, autonomous, at traceable. Ang Google Cloud ay naglalarawan kung paano ginagamit ang mga modelo ng AI para sa mga bagay tulad ng pag-detection ng fraud, transaction scoring, at kahit na escalation ng customer support sa mga financial systems (Google Cloud AI in Finance, 2025). Ang mga tao ay gumagawa ng mga rules Ang lahat ng ito ay sinabi, intelligent ay hindi nangangahulugan na hindi dapat makipag-ugnayan. Walang nag-isip na bumuo ng isang full-stack AI platform at i-play ito nang walang check. Kailangan mo ng mga sistema na gumawa ng 90% ng mga decision automatically, ngunit i-send ang 10% na ay kasakit, malakas, o hindi sigurado sa mga tao. Kailangan mo ng override mechanisms. Kailangan mo ng clear audit logs. Kailangan mo ng guardrails. Ang maliliit na negosyo sa mga sumusunod na sektor ay kinakailangan: pagproseso ng produktong agrikultural ( Hindi ito tungkol sa cloud, ito tungkol sa design Maraming mga org pumasok sa cloud at nakuha ... walang bagay. Ang kanilang workflows ay pareho, pareho lang, pareho ng siloed - batay ngayon sila ay nagbayad ng AWS o GCP para sa privilege. Ang katangian ay hindi mula sa kung saan ang iyong code ay gumagana. Ito ay mula sa kung paano ang iyong mga sistema ay nag-interact, at kung paano mo nagtatrabaho sa data. Cloud-native ay hindi ibig sabihin "sa cloud." Ito ay ibig sabihin na itinatag para sa scale, latency, automation, at insight. Kaya kung ang iyong sistema ay lamang isang lift-and-shift ng iyong on-prem cron mga trabaho? Ito ay hindi transformation. Ito ay outsourcing inertia. ang last word Kung ikaw ay sa mga pinansiyal na serbisyo at ang iyong mga workflows ay patuloy na depende sa mga nightly batches, emailed approvals, o manual reconciliation steps, dito ang karaniwang katotohanan: ikaw ay bumuo ng latency sa iyong negosyo. Ang mga workflows ng Smart Cloud ay nagbibigay sa iyo ng isang paraan upang i-out. Ang mga ito ay nagbibigay-daan sa iyo na mag-act sa data kapag ito ay mahalaga. Ang mga ito ay binubuo ng mga mid-stage na nagtataguyod ng risk. Ang mga ito ay nagbibigay-daan ng clarity sa mga kompleksong mga sistema. At sila ay nagbibigay-daan sa iyong mga tao na mag-focus sa mga exception, hindi ang rutina. Hindi mo na kailangang mag-rebuild ang lahat ng bagay araw-araw. Ngunit kung hindi mo nagsimula ngayon, ikaw ay mag-catch up para sa susunod na limang taon.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Read My Stories

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Masyadong mahaba; Upang basahin

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Smart Cloud Workflows para sa Financial Services na may Real-Time Data Analytics

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps