La confluence croissante de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle (IA) transforme l'industrie des services financiers, avec des implications solides pour la qualité et l'intégration des données. Les établissements financiers sont freinés par des architectures de données fragmentées et des ensembles de données de faible qualité, ce qui entrave la précision analytique, la conformité aux risques et la prise de décision en temps réel. Cet article explore la conception et le déploiement de pipelines alimentés par l'IA cloud-native conçus pour nettoyer, unifier et enrichir des données financières hétérogènes en temps réel. Il examine les défis techniques et organisationnels endémiques aux systèmes financiers hérités, passe en revue les modèles architecturaux d'IA cloud-native à la pointe qui traitent de la qualité des données, et présente un cadre système intégré utilisant des microservices, le data mesh et des pipelines événementiels en streaming. L'article détaille également les approches de mise en œuvre pratiques, les stratégies d'évaluation basées sur les métriques pour mesurer les améliorations de la qualité et de l'intégration des données, les considérations techniques et les limites inhérentes. Une discussion complète inclut les nuances réglementaires, de sécurité et de gouvernance, illustrées par des études de cas récentes et les meilleures pratiques émergentes de l'industrie. La synthèse trace une voie viable pour opérationnaliser des écosystèmes de données financières évolutifs et conformes, prêts pour l'IA afin de répondre aux exigences et aux risques de la finance moderne.
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Sai Nitesh Palamakula
International Journal of Innovative Research in Engineering & Multidisciplinary Physical Sciences
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Sai Nitesh Palamakula (ven.) a étudié cette question.
www.synapsesocial.com/papers/68c1924e9b7b07f3a06169f2 — DOI: https://doi.org/10.37082/ijirmps.v13.i5.232716
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