Chuyển đổi dữ liệu tài chính từ hệ thống cũ với SurrealDB
Giới thiệu
Trong thời đại số hiện nay, các tổ chức tài chính đang đứng trước một thách thức lớn: làm thế nào để tận dụng hiệu quả lượng dữ liệu giao dịch khổng lồ mà họ đang nắm giữ. Các hệ thống cũ như HBase đã giúp lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu, nhưng lại thiếu khả năng truy vấn nhanh chóng và thích ứng với nhu cầu thay đổi của thị trường. Bài viết này sẽ trình bày cách SurrealDB có thể giúp các tổ chức tài chính chuyển đổi và tối ưu hóa dữ liệu của họ.
Tại sao cần chuyển đổi dữ liệu?
Hầu hết các tổ chức tài chính tích lũy hàng thập kỷ dữ liệu giao dịch, nhưng thường chỉ lưu trữ chúng trong các hệ thống cũ, khó truy vấn và đổi mới. Điều này dẫn đến việc:
- Dữ liệu trở nên khó tiếp cận và ít giá trị hơn.
- Khó khăn trong việc phát triển các dịch vụ mới và tiên tiến.
- Thiếu khả năng kết nối và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
SurrealDB, với khả năng tương thích đa mô hình, cho phép các tổ chức tài chính chuyển đổi từ lưu trữ đơn giản sang việc sử dụng dữ liệu để tạo ra giá trị.
Lộ trình chuyển đổi dữ liệu tài chính
Giai đoạn 1: Củng cố - Xây dựng nền tảng tin cậy
Mục tiêu: Tập trung, quản lý và hiện đại hóa dữ liệu để đáp ứng nhu cầu quy định và hoạt động.
Những việc cần làm:
- Chuyển đổi dữ liệu từ cấu trúc hàng phẳng của HBase sang sơ đồ đồ thị được kết nối trong SurrealDB.
- Xây dựng bản đồ mối quan hệ AML/KYC liên kết khách hàng, tài khoản và đối tác.
- Tự động hóa báo cáo tuân thủ với dòng dữ liệu được tích hợp trong chính sơ đồ.
- Phát hiện các sai lệch trong quy trình đối chiếu theo thời gian thực.
Tại sao điều này quan trọng: Các nhà quản lý yêu cầu tính minh bạch. SurrealDB cung cấp các đường dẫn dữ liệu có thể giải thích và kiểm toán để giảm bớt gánh nặng tuân thủ và củng cố niềm tin.
Giai đoạn 2: Khác biệt - Cung cấp giá trị cho khách hàng
Mục tiêu: Chuyển từ tuân thủ sang tập trung vào khách hàng, sử dụng trí tuệ để tạo ra sự khác biệt.
Những gì trở nên khả thi:
- Mô hình rủi ro động: đánh giá tín dụng theo thời gian thực và bản đồ thanh khoản dựa trên đồ thị và nhúng vector.
- Phát hiện gian lận: AI có khả năng tự động phát hiện bất thường ngay lập tức dựa trên sự tương đồng hành vi.
- Khách hàng 360 độ: hợp nhất thông tin tín dụng, chi tiêu và mối quan hệ với thương nhân để xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện.
- Thông tin cá nhân hóa: cung cấp các gợi ý dự đoán.
Tại sao điều này quan trọng: Khách hàng không còn muốn các sản phẩm tài chính chung chung. Họ mong muốn các dịch vụ được tùy chỉnh theo hành vi, rủi ro và mục tiêu của họ.
Giai đoạn 3: Tạo doanh thu - Biến dữ liệu thành doanh thu
Mục tiêu: Di chuyển từ hiệu quả nội bộ và trải nghiệm khách hàng sang việc kiếm tiền quy mô hệ sinh thái.
Những lĩnh vực mới:
- Dữ liệu như một dịch vụ: đóng gói các luồng dữ liệu ẩn danh, tổng hợp cho các đối tác fintech và công ty bảo hiểm.
- API ngân hàng mở: cho phép các nhà phát triển bên ngoài xây dựng trên dữ liệu sạch và kết nối của bạn.
- Sản phẩm dữ liệu tổng hợp: bán các bộ dữ liệu an toàn về quyền riêng tư để đào tạo mô hình AI.
- Đồ thị hệ sinh thái: xây dựng các thị trường nơi các fintech kết nối vào đồ thị khách hàng của bạn để đồng cung cấp dịch vụ.
Tại sao điều này quan trọng: Khi các tổ chức tài chính coi dữ liệu không chỉ là lịch sử mà còn là tài sản sống, các mô hình kinh doanh mới hoàn toàn sẽ xuất hiện.
Sự chuyển mình
HBase được xây dựng để lưu trữ. SurrealDB được xây dựng để kết nối.
- Từ hàng đến mối quan hệ.
- Từ lưu trữ lịch sử đến trí tuệ theo thời gian thực.
- Từ chi phí tuân thủ đến cơ hội kiếm tiền.
Những tổ chức chấp nhận sự chuyển mình này sẽ không chỉ quản lý di sản của họ mà còn kiếm tiền và khác biệt hóa dựa trên nó.
Kết luận
Dữ liệu tài chính là huyết mạch của niềm tin. Khi được lưu trữ trong các hệ thống cũ, nó trở thành tiềm năng bị đóng băng. Khi được di chuyển vào SurrealDB, nó trở thành một đồ thị sống, kết nối và thông minh, thúc đẩy phát hiện gian lận, cá nhân hóa khách hàng và xây dựng niềm tin quy định.
Câu hỏi không phải là liệu có nên di chuyển hay không. Mà là bạn muốn bắt đầu biến lịch sử của mình thành lợi thế ngay khi nào?
Thực hành tốt nhất
- Luôn cập nhật dữ liệu thường xuyên và đúng cách.
- Đảm bảo tính an toàn và bảo mật cho dữ liệu.
- Sử dụng các công cụ phân tích để theo dõi hiệu suất.
Câu hỏi thường gặp
SurrealDB là gì?
SurrealDB là một cơ sở dữ liệu đa mô hình cho phép lưu trữ và truy vấn dữ liệu theo nhiều cách khác nhau.
Làm thế nào để bắt đầu với SurrealDB?
Bạn có thể truy cập trang web chính thức của SurrealDB để tìm hướng dẫn và tài liệu chi tiết.
