Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Банк Хлынов «размораживает» миллионы

10, апрель 2017  — 

Использование сервисов машинного обучения из облака Microsoft Azure позволило банку Хлынов изменить подход к обслуживанию банкоматов. В результате банк получил возможность использовать ранее « замороженные » 250 млн. рублей, а также сократить количество инкассаций более чем в 1,5 раза.

Старейший кировский региональный банк ОАО КБ « Хлынов » реорганизовал обслуживание своей сети банкоматов с помощью инструментов машинного обучения облака Microsoft Azure для статистического расчета необходимого количества зарезервированных средств для снятия клиентами банка. Это позволило банку ввести в оборот дополнительные 250 млн. рублей в месяц.

Постоянное развитие клиентской сети АО КБ « Хлынов », который также увеличил показатель « средства физлиц » за последний год на 6%, требовало новых подходов к хранению денежных средств клиентов и работе с ними. На старте проекта по оптимизации среднемесячный остаток на картах « Хлынов » составлял порядка 800 млн. рублей. Треть этих денег резервировались в банкоматах для снятия держателями карт.

Применение сервисов машинного обучения из облака Microsoft Azure позволило ОАО КБ « Хлынов » снизить объем резервируемых денежных средств в банкоматах до 16 – 20% от среднемесячного остатка на картах: он возрос до 1,2 млрд. рублей, а резервируемая сумма составила 200-230 млн. рублей. Освободившиеся средства банк смог использовать для решения других операционных задач, в частности, для кредитования своих клиентов.

Созданный совместно с интегратором « Рубикон » алгоритм, использующий методы машинного обучения, позволил банку сократить количество ежемесячных выездов инкассации более чем в 1,5 раза. Каждый из таких выездов обходится организации в 3 тыс. рублей, а каждая перевозимая тысяча рублей облагается комиссией в 0,026%.

« Я уверен, что в будущем большинство банковских процессов будет управляться с помощью искусственного интеллекта. Благодаря таким инструментам бизнес-процессы становятся, с одной стороны, гораздо эффективнее, с другой - на уровень экономичнее », – комментирует зампредправления ОАО КБ "Хлынов" Александр Втюрин.

В ближайшем будущем банк « Хлынов » планирует провести внедрение дополнительных инструментов прогнозной аналитики облака Microsoft Azure для продуктивного использования информации, накопленной за более чем 25 лет работы с клиентами. По данным Accenture 70% из 3100 бизнес- и ИТ-руководителей во всем мире заявили об увеличении за последние два года вложений в технологии искусственного интеллекта, а 55% участников опроса рассказали, что планируют активное использование решений на основе технологий машинного обучения и встроенных решений с ИИ .

« Сервисы машинного обучения из облака Microsoft Azure активно используются в банковской индустрии по всему миру, в том числе, и для обеспечения безопасности инфраструктуры и финансовых транзакций. При этом организации могут не только разрабатывать собственные системы противодействия мошенническим операциям (anti-fraud) на базе нашей облачной платформы, но и применять готовые сервисы, созданные на основе технологий искусственного интеллекта. Так, например, они позволяют повысить вероятность выявления несанкционированного доступа к ресурсам с использованием скомпрометированных учетных записей », - прокомментировала Татьяна Делягина, менеджер по продвижению платформы управления данными Microsoft в России.

Согласно недавно опубликованному рейтингу «Интерфакс - Центр экономического анализа» темпы роста активов АО КБ « Хлынов » по отношению к концу предыдущего года составили 7,9%, а прирост капитала - 8,4 .

Информация о Microsoft

Microsoft – мировой лидер в области информационных технологий, поставляющий широкий диапазон устройств и сервисов, программного обеспечения и ИТ-услуг. Подробнее о деятельности компании Microsoft в России читайте здесь http://www.microsoft.com/ru-ru/default.aspx

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости Microsoft

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.