금융 서비스의 통합 가시성 문제 해결: Société Générale 및 Microsoft와 함께하는 패널 요약

데이터 사일로 간의 가시성 확보는 대부분의 금융 기관이 안고 있는 문제입니다. 광범위한 레거시 시스템, 막대한 데이터 볼륨, 변화하는 규제 요구 사항, 새로운 기술로 인해 조직이 통합 가능성을 구현하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 그렇다면 기술 리더는 팀 생산성을 향상하고 비용을 절감하며 인텔리전스 기반의 의사 결정을 확보하기 위한 투자 우선순위를 어떻게 정해야 할까요?

최근에 열린 금융 서비스 웨비나에서 Elastic은 금융 서비스 분야의 저명한 기술 및 비즈니스 임원 패널들과 함께 이 주제에 대해 논의했습니다. 패널 참가자:

• Martin Moeller, Microsoft 서유럽 금융 서비스 부문 임원 및 은행 책임자
• Thibaut Barrault, Société Générale 모니터링 애플리케이션 관리자
• Stéphane Lopes, Société Générale 기술 아키텍트
• Francesco Di Stefano, Elastic 수석 솔루션스 아키텍트

참가자들은 여러 훌륭한 논점을 제기하고 권장 사항을 공유했습니다. 여기에서는 몇 가지만 소개하겠습니다!

AI와 ML은 성공을 위한 필수 수단

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 산업 전반의 화두이지만, 금융 서비스 내에서는 이제 그 가치를 인정받고 있습니다. 인공 지능을 통해 사용자는 탐지를 수행하고, 예측을 개선하고, 막대한 양의 데이터를 이해할 수 있습니다. 통합 가시성 솔루션이 제공하는 즉시 사용 가능한 도구는 미래의 사건에 대한 예측을 제공할 수 있으며, 다른 AI 기술과 통합되는 경우도 많습니다. "이러한 기능 중 상당수는 자동으로 제공되므로 사용자는 전문가가 아니더라도 이러한 기술을 사용할 수 있습니다."라고 Di Stefano는 말합니다.

Société Générale의 팀에게 인공 지능은 IT 환경을 최적화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. "문제를 예측하고, 분석을 실행하고, 예를 들어 IT 에코시스템 전반에 걸쳐 특정 임계값에 도달하는지 예측하는 데 머신 러닝을 사용하고 있습니다."라고 Barrault는 말합니다. 아울러 이 기술이 사이버 공격을 탐지하는 데 널리 사용되는 것을 알고 있습니다.

Moeller는 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합함으로써 고객이 새로운 사용 사례 전반에 걸쳐 더 큰 AI의 가치를 실현하는 것을 확인하고 있습니다. Moeller는 "사용자는 인공 지능을 통해 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 더 깊은 수준에서 서로 다른 환경의 데이터를 이해할 수 있습니다."라고 말합니다. Microsoft는 보안, 지능형 프로세스 최적화, 시장 조사 등의 영역에서 인공 지능의 사용이 폭발적으로 증가하는 것을 목격하고 있습니다.

그 어느 때보다 중요한 유연성, 확장성, 경제성

Barrault에 따르면 우수한 통합 가시성 플랫폼의 가장 중요한 구성 요소 중 하나는 유연성입니다. 통합 가시성 플랫폼은 다양한 사용 사례를 포괄하고 조직과 함께 성장해야 합니다. 그리고 기존 기술 및 미래 기술과 통합되어야 합니다. 우수한 통합 가시성 플랫폼에는 조직이 새로운 비즈니스 문제가 발생할 때 이를 해결할 수 있는 유연한 아키텍처가 있어야 합니다.

확장성도 금융 서비스에 매우 중요합니다. "특히 추적, 메트릭, 애플리케이션 성능 모니터링과 관련하여 데이터의 양이 엄청나다는 뜻입니다."라고 Di Stefano는 말합니다. 통합 가시성 솔루션은 빠르고 원활하게 확장할 수 있어야 합니다. 그렇기 때문에 Société Générale은 은행의 ‘서비스형 통합 가시성 솔루션’으로 Elastic을 배포하여 사용자가 에코시스템을 모니터링하는 데 도움이 되는 솔루션을 빠르고 경제적으로 가동하도록 지원하고 있습니다. 따라서 사용자는 전용 인프라를 설정할 필요 없이 문제를 확실하게 선제적으로 탐지할 수 있습니다. 현재 이 서비스는 은행에서 800개 이상의 애플리케이션에 걸쳐 2,000명 이상의 사용자가 사용하고 있습니다.

금융 기관에서는 IT 예산을 보존하려고 하기 때문에 리소스 할당에 대한 가시성을 확보하는 것도 중요합니다. Société Générale은 애플리케이션 전반의 사용량을 평가하여 시간이 어디에 사용되는지와 해당 애플리케이션의 비용 및 성능을 확인하고 있습니다. Société Générale은 전체 평가를 통해 "비용을 최적화하고 리소스를 절약할 수 있는 부분을 식별할 수 있다"고 Lopes는 말합니다. Société Générale이 이 정보를 분석하는 방법에 대한 모범 사례를 확립함으로써 회사의 비즈니스 파트너가 적절한 투자 및 우선순위를 결정하는 데 도움이 되었습니다.

데이터 주권, 규정 준수 및 클라우드 간의 관계

금융 서비스의 경우, 규정 준수 및 규제 고려 사항이 항상 최우선적으로 고려됩니다. 방대한 양의 민감한 정보를 저장하고 보호하는 작업은 업계 표준에 따라 수행되어야 합니다. Barrault는 "GDPR과 같은 규제를 고려해야 하며 시간이 지나도 은행이 계속해서 규정 준수를 유지하도록 하는 것이 중요합니다."라고 말합니다. 조직은 비용 효율적인 방식으로 정보를 저장할 수 있으면서 성능 저하가 없는 솔루션을 고려해야 합니다. 예를 들어, 정보를 안전하게 검색하는 것이 사용자에게 또 다른 문제를 안겨서는 안 됩니다.

클라우드에 애플리케이션을 배포하고 데이터를 저장하는 방법과 시기를 두고 금융 업계 전반에서 큰 논쟁이 벌어지고 있습니다. Moeller는 Microsoft가 데이터 보안 및 규정 준수라는 주제로 고객과의 대화를 진행해 온 여러 가지 방법에 대해 설명했습니다. Moeller에 따르면 클라우드에서는 데이터가 안전할 뿐만 아니라 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공자는 데이터 주권 및 지역 규정 준수 표준을 준수하기 위해 많은 투자를 하고 있습니다. Microsoft는 계속해서 전 세계에 새로운 데이터 센터를 개설하고 있으며 대규모로 고객 신뢰를 유지하기 위해 규제 기관과 정기적으로 대화를 나누고 있습니다.

"Elastic은 안전하고 통제된 방식으로 데이터를 관리할 수 있는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 따라서 금융 기관은 민감도 및 규제 요구 사항에 따라 정보에 입각하여 데이터를 저장할 위치를 결정할 수 있습니다. Elastic의 솔루션을 사용하면 민감한 개인 정보를 온프레미스에 보관하여 엄격한 규정을 준수할 수 있으며, 민감하지 않지만 빠르게 증가하는 데이터는 비용 효율적이고 확장 가능한 클라우드 저장 공간에 보관할 수 있습니다. 이는 조직이 데이터에 대한 제어권을 유지하고 개인 및 기밀 정보가 적절하게 보호되도록 하는 데 도움이 됩니다."라고 Di Stefano는 말합니다.

FSI가 클라우드 전략을 계속 발전시킴에 따라 온프레미스, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에서 정보를 검색하고 분석할 수 있으며 필요한 경우 데이터를 다른 대상으로 이동할 수 있는 통합 가시성 플랫폼을 고려하는 것이 중요합니다.

협력하여 고객 성과 개선

패널이 논의한 것처럼 모든 통합 가시성 솔루션은 기업 전체에서 데이터를 수집하고 중심이 되는 관점을 제공할 수 있어야 합니다. 데이터에서 가치를 창출하려면 임베딩된 인공 지능 및 머신 러닝과 같은 결과 중심 기능이 탑재되어야 합니다. 그러나 더 중요한 것은 해당 분야에 투자하고 금융 영역 전반의 최신 동향을 파악하고 있는 파트너와 협력하는 것입니다.

Azure에 배포된 Elastic은 이러한 기능과 그 이상을 제공합니다. Azure Marketplace의 서비스를 사용하는 것으로 시장 혁신의 최전선에 있는 금융 서비스 분야의 오랜 리더인 Microsoft와 협력하게 됩니다. Azure의 Elastic과 같은 서비스를 활용하면 FSI는 규모의 경제를 활용하는 동시에 혁신이 진행됨에 따라 새로운 인스턴스를 빠르게 가동할 수 있습니다. Microsoft와 Elastic에 대해 자세히 살펴보고, IT 에코시스템 전반에 걸쳐 사전 예방적 가시성을 강화하는 방법을 알아보세요.