Sektor finansowy coraz szybciej wdraża sztuczną inteligencję, ale tempo jej rozwoju stawia nowe wymagania przed infrastrukturą IT. Jak wynika z raportu Deloitte, zaledwie 43% firm jest gotowych pod kątem infrastruktury technicznej, a tylko 40% ocenia pozytywnie swoje zarządzanie danymi . Dane te pokazują, że dla sektora finansowego wyzwaniem staje się przygotowanie infrastruktury do rosnącej skali zastosowań AI.
Rozwój AI zmienia sposób, w jaki instytucje finansowe powinny projektować swoją infrastrukturę IT. Znaczenie ma nie tylko dostęp do odpowiedniej mocy obliczeniowej, ale przede wszystkim możliwość szybkiego i bezpiecznego integrowania danych, aplikacji oraz zasobów obliczeniowych rozproszonych między własną infrastrukturą, chmurami i zewnętrznymi usługami. Instytucje potrzebują przy tym elastycznego środowiska, które pozwala sprawnie łączyć poszczególne elementy infrastruktury i dostosowywać je do zmieniających się potrzeb biznesowych. Ma to bezpośrednie znaczenie dla sprawnego rozwijania i wdrażania zastosowań AI.
– W przypadku AI wyzwaniem dla sektora finansowego nie jest już samo pozyskanie mocy obliczeniowej czy dostęp do modeli. Kluczowe staje się stworzenie infrastruktury, która pozwala elastycznie łączyć różne technologie, usługi i zasoby w zależności od potrzeb organizacji. W Equinix widzimy, że coraz ważniejsza staje się możliwość budowania takiego środowiska bez konieczności opierania całej architektury na jednym ekosystemie – wskazuje Sylwia Pyśkiewicz, dyrektor zarządzająca Equinix w Polsce.
Infrastruktura AI musi łączyć elastyczność z kontrolą nad danymi
Jednym z kluczowych wyzwań związanych z rozwojem AI jest sposób rozmieszczenia danych i zasobów obliczeniowych. Ich lokalizacja oraz sposób przepływu między własną infrastrukturą, centrami danych i chmurami wpływają na szybkość i bezpieczeństwo przetwarzania informacji . W sektorze finansowym ma to szczególne znaczenie ze względu na wymagania dotyczące bezpieczeństwa, ciągłości działania i zarządzania ryzykiem ICT. DORA określa m.in. zasady zarządzania ryzykiem związanym z usługami ICT i zewnętrznymi dostawcami technologii, a RODO reguluje ochronę danych osobowych, w tym ich przekazywanie do państw trzecich. W przypadku AI znaczenie tych wymagań jeszcze rośnie, ponieważ rozwiązania wykorzystują dane z wielu systemów i źródeł. Instytucje finansowe potrzebują więc infrastruktury, która pozwala zachować kontrolę nad danymi, a jednocześnie łączyć różne chmury, modele AI i usługi technologiczne bez uzależniania się od jednego dostawcy.
Rozproszone środowiska wymagają spójnego zarządzania
Im więcej elementów obejmuje infrastruktura, tym większym wyzwaniem staje się zarządzanie zależnościami między nimi. Rozwój chmury, AI i usług cyfrowych zwiększa liczbę połączeń między własną infrastrukturą, centrami danych, chmurami i zewnętrznymi dostawcami. Zarządzanie każdą z tych relacji osobno może zwiększać złożoność operacyjną. Potrzebne są więc rozwiązania, które pozwalają zarządzać połączeniami między różnymi środowiskami w spójny sposób.
– Przykładem takiego podejścia jest Equinix Fabric One, które umożliwia łączenie różnych środowisk IT w ramach jednej warstwy komunikacyjnej. W praktyce ułatwia to instytucjom finansowym łączenie własnej infrastruktury z chmurami i usługami zewnętrznych dostawców, bez potrzeby budowania osobnych połączeń dla każdej z tych relacji. Z kolei rozwijany przez nas we współpracy z NVIDIA i Together AI Equinix Inference Exchange ułatwia dostęp do zasobów potrzebnych do obsługi modeli AI i łączenie ich z istniejącym środowiskiem danych i aplikacji – mówi Sylwia Pyśkiewicz.
Oba rozwiązania są częścią Equinix Connected Cloud, która ma pełnić rolę neutralnej warstwy infrastrukturalnej dla środowisk wykorzystujących wiele chmur, centrów danych i usług AI . Takie podejście pozwala ograniczyć złożoność wynikającą z rozproszenia infrastruktury i ułatwia jej dalszy rozwój wraz ze zmianami technologicznymi.
Rozwój AI otwiera nowe możliwości dla polskiego rynku
Zmiany zachodzące w infrastrukturze sektora finansowego mają znaczenie nie tylko dla pojedynczych instytucji. Rozwój AI i usług cyfrowych zwiększa również zapotrzebowanie na infrastrukturę, kompetencje i usługi technologiczne, tworząc nowe możliwości dla firm działających w Polsce. Sprzyjają temu rozwijający się sektor fintech, rosnący rynek centrów danych oraz obecność wielu dostawców chmurowych i usług cyfrowych.
– Warunkiem wykorzystania tego potencjału jest infrastruktura, która pozwala łączyć lokalne zasoby z globalnym ekosystemem technologicznym. Dla sektora finansowego oznacza to możliwość rozwijania w Polsce usług wykorzystujących AI i globalne technologie, przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad danymi. Taka infrastruktura może wspierać rozwój nowych usług finansowych i wzmacniać pozycję Polski jako jednego z ważnych ośrodków technologicznych w Europie Środkowo-Wschodniej – podsumowuje Sylwia Pyśkiewicz.