L’écosystème bancaire indien est au bord d’une transformation majeure. Avec l’ampleur imprévue de la pénétration des services bancaires numériques, il est impératif que les dirigeants ITOps adoptent la prochaine vague de surveillance des performances des applications – en évitant les pannes avant même qu’elles ne surviennent.
Le problème des temps d’arrêt est réel et coûteux.
Une panne technique d’une heure suffit pour bloquer 400 000 transactions UPI selon les données NPCI. En fait, les 4 premières banques en Inde ont elles-mêmes vu 80 pannes se produire rien qu’en 2020 selon le détecteur de Down.
Cela vient principalement du fait que même si les banques dépensent une part considérable de leurs revenus dans plusieurs outils de surveillance informatique, la plupart des outils ne sont pas encore assez matures pour utiliser l’IA/ML pour faire de la prévention avant les faits.
Lire aussi : 6 tendances très attendues de l’assurance numérique pour 2021
Ils ne sont capables de dépanner que lorsqu’une panne se produit (au détriment de l’embauche de PME/de personnel supplémentaire pour interpréter les données et résoudre le problème). Mais avec l’assaut des paiements numériques qui ne fera que croître de façon exponentielle, une panne, même mineure, coûtera de l’argent et les agences de notation du capital de marque comme Moody’s ont également averti que des pannes récurrentes pourraient conduire à la fuite des clients. Sans parler des lourdes réprimandes de la RBI qui supervise la performance de l’ensemble de l’industrie.
Dans ce cas, les frères bancaires indiens peuvent tirer des leçons de leurs pairs aux États-Unis qui considèrent qu’il vaut toujours mieux prévenir que guérir. La plupart des banques américaines ont une longueur d’avance en investissant dans des outils AIOps capables de prévoir et de prévenir les petits incidents avant qu’ils ne deviennent une nuisance et n’affectent l’utilisateur final. Cela leur permet d’arrêter d’être constamment en mode de lutte contre les incendies, d’épuiser les incendies de panne et d’utiliser ce temps et cette bande passante pour faire évoluer l’infrastructure et gagner un avantage concurrentiel.
Cependant, les banques devraient et doivent faire preuve de prudence lors de ce changement. Il est préférable de s’informer sur ce qu’est l’AIOps préventif, puis de procéder à l’évaluation des outils.
Lire aussi : Assurance Vs Assurance : Connaître la différence
En termes simples – pour atteindre le Saint Graal du zéro temps d’arrêt
1) Les banques doivent s’assurer que leurs outils de surveillance collectent des métriques brutes et des données d’événement à partir de plusieurs sources, plusieurs formats et les ingèrent dans le moteur AI/ML.
2) Une fois les données ingérées, les modèles AI/Ml adoptés pour analyser ces données doivent être précis et tenir compte des tendances saisonnières et de la charge de travail pour réduire les fausses alertes et les tempêtes d’alertes.
3) Et enfin, l’outil AIOps devrait être capable d’agir de manière autonome sur les informations et de résoudre les petits problèmes avant qu’ils n’exaspèrent.
Il existe aujourd’hui une multitude d’outils AIOps sur le marché, mais voici quelques facteurs à prendre en compte avant d’investir ou d’évaluer ceux qui existent déjà :
1) L’outil AIOps doit être capable de prévenir les incidents plutôt que de réagir aux incidents
2) Les modèles AI/ML devraient avoir la capacité d’identifier et de résoudre de manière autonome les problèmes mineurs avant qu’ils ne se transforment en pannes
3) Devrait être capable d’identifier les points d’étranglement potentiels à l’avance et d’optimiser les ressources
4) Doit être capable d’intégrer et de collecter les données de tous les silos de manière transparente. Plus de données équivaut à un dépannage plus précis
5) Doit être capable d’optimiser dynamiquement les charges de travail pour gérer les pics de transactions et la saisonnalité
Lire aussi : Atténuer les risques de cyberattaques de l’Open Banking
En conclusion, atteindre une expérience sans temps d’arrêt n’est pas une pilule magique. Il doit y avoir un changement fondamental dans la façon dont les banques envisagent la surveillance – qu’il n’est plus acceptable d’avoir des outils stupides qui ne peuvent pas empêcher les pannes et ne font qu’aider au dépannage. Il est maintenant temps d’explorer le concept des AIOps préventifs, puis de travailler avec leurs partenaires SI pour auditer, remplacer ou mettre à jour la configuration de leurs outils.
Les opinions exprimées dans cet article sont l’opinion personnelle d’Uttam Dave, vice-président des ventes de plate-forme, HEAL Software Inc.
La Poste Bancaire & Financière est une initiative d’Elets Technomedia Pvt Ltd, existant depuis 2003.
Désormais, la chaîne YouTube d’Elets, un trésor de conférences de connaissances et de récompenses de premier plan axées sur l’innovation, est également active. Pour vous abonner gratuitement, Cliquez ici.
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L’écosystème bancaire indien est au bord d’une transformation majeure. Avec l’ampleur imprévue de la pénétration des services bancaires numériques, il est impératif que les dirigeants ITOps adoptent la prochaine vague de surveillance des performances des applications – en évitant les pannes avant même qu’elles ne surviennent.
Le problème des temps d’arrêt est réel et coûteux.
Une panne technique d’une heure suffit pour bloquer 400 000 transactions UPI selon les données NPCI. En fait, les 4 premières banques en Inde ont elles-mêmes vu 80 pannes se produire rien qu’en 2020 selon le détecteur de Down.
Cela vient principalement du fait que même si les banques dépensent une part considérable de leurs revenus dans plusieurs outils de surveillance informatique, la plupart des outils ne sont pas encore assez matures pour utiliser l’IA/ML pour faire de la prévention avant les faits.
Lire aussi : 6 tendances très attendues de l’assurance numérique pour 2021
Ils ne sont capables de dépanner que lorsqu’une panne se produit (au détriment de l’embauche de PME/de personnel supplémentaire pour interpréter les données et résoudre le problème). Mais avec l’assaut des paiements numériques qui ne fera que croître de façon exponentielle, une panne, même mineure, coûtera de l’argent et les agences de notation du capital de marque comme Moody’s ont également averti que des pannes récurrentes pourraient conduire à la fuite des clients. Sans parler des lourdes réprimandes de la RBI qui supervise la performance de l’ensemble de l’industrie.
Dans ce cas, les frères bancaires indiens peuvent tirer des leçons de leurs pairs aux États-Unis qui considèrent qu’il vaut toujours mieux prévenir que guérir. La plupart des banques américaines ont une longueur d’avance en investissant dans des outils AIOps capables de prévoir et de prévenir les petits incidents avant qu’ils ne deviennent une nuisance et n’affectent l’utilisateur final. Cela leur permet d’arrêter d’être constamment en mode de lutte contre les incendies, d’épuiser les incendies de panne et d’utiliser ce temps et cette bande passante pour faire évoluer l’infrastructure et gagner un avantage concurrentiel.
Cependant, les banques devraient et doivent faire preuve de prudence lors de ce changement. Il est préférable de s’informer sur ce qu’est l’AIOps préventif, puis de procéder à l’évaluation des outils.
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En termes simples – pour atteindre le Saint Graal du zéro temps d’arrêt
1) Les banques doivent s’assurer que leurs outils de surveillance collectent des métriques brutes et des données d’événement à partir de plusieurs sources, plusieurs formats et les ingèrent dans le moteur AI/ML.
2) Une fois les données ingérées, les modèles AI/Ml adoptés pour analyser ces données doivent être précis et tenir compte des tendances saisonnières et de la charge de travail pour réduire les fausses alertes et les tempêtes d’alertes.
3) Et enfin, l’outil AIOps devrait être capable d’agir de manière autonome sur les informations et de résoudre les petits problèmes avant qu’ils n’exaspèrent.
Il existe aujourd’hui une multitude d’outils AIOps sur le marché, mais voici quelques facteurs à prendre en compte avant d’investir ou d’évaluer ceux qui existent déjà :
1) L’outil AIOps doit être capable de prévenir les incidents plutôt que de réagir aux incidents
2) Les modèles AI/ML devraient avoir la capacité d’identifier et de résoudre de manière autonome les problèmes mineurs avant qu’ils ne se transforment en pannes
3) Devrait être capable d’identifier les points d’étranglement potentiels à l’avance et d’optimiser les ressources
4) Doit être capable d’intégrer et de collecter les données de tous les silos de manière transparente. Plus de données équivaut à un dépannage plus précis
5) Doit être capable d’optimiser dynamiquement les charges de travail pour gérer les pics de transactions et la saisonnalité
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En conclusion, atteindre une expérience sans temps d’arrêt n’est pas une pilule magique. Il doit y avoir un changement fondamental dans la façon dont les banques envisagent la surveillance – qu’il n’est plus acceptable d’avoir des outils stupides qui ne peuvent pas empêcher les pannes et ne font qu’aider au dépannage. Il est maintenant temps d’explorer le concept des AIOps préventifs, puis de travailler avec leurs partenaires SI pour auditer, remplacer ou mettre à jour la configuration de leurs outils.
Les opinions exprimées dans cet article sont l’opinion personnelle d’Uttam Dave, vice-président des ventes de plate-forme, HEAL Software Inc.
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