Notre fragile infrastructure bancaire vieille de 40 ans ne peut être sauvée qu'avec l'IA

Les pannes informatiques sont plus courantes que nous ne le pensons. Admettre que vous avez un problème signifie qu'il y a un risque à faire affaire avec vous, ce qui entraîne une perte de clientèle. La plupart des entreprises essaient de cacher leurs échecs et prétendent qu'il n'y a rien de mal. En fin de compte, les clients souffrent.

Pour les banques et les institutions financières, ces problèmes sont particulièrement troublants. Les perturbations informatiques empêchent les clients de leurs comptes, les empêchant de payer pour la nourriture, le loyer ou l'essence. Non seulement il y a une perte financière en raison de la désabonnement des clients et du contrôle des dommages, mais les institutions sont parfois condamnées à des amendes pour leurs lacunes informatiques .

Pourtant, le nombre de défaillances informatiques est en augmentation. Il s'agit d'un problème connu et ancien sans solution facile: les banques utilisent des systèmes hérités vieux de 30 à 40 ans. Non seulement ils n'ont pas été conçus pour les défis du réseau d'aujourd'hui, mais plusieurs nouvelles responsabilités ont été ajoutées en plus de la pile, telles que les distributeurs automatiques de billets, les services bancaires en ligne et les services bancaires mobiles. Les nouvelles fonctions sont écrites par différentes équipes dans différents langages de programmation, ce qui ajoute à la complexité. En conséquence, peu de gens comprennent parfaitement l'ensemble du système.

Comme le demandait le British British Treasury Committee certaines banques ont commencé à publier leurs défaillances informatiques ce qui montrait que les institutions souffrent de bien plus d'une interruption par mois. Barclays, qui a enregistré le plus grand nombre d'incidents, a signalé 41 cas en 9 mois.

Mais les institutions financières hésitent à moderniser leurs systèmes. Non seulement cela serait une option coûteuse, mais cela comporte également un grand risque. Après tout, l'ancien système fonctionne déjà depuis plusieurs décennies, tandis que les nouveaux systèmes ne sont pas aussi éprouvés au combat. De plus, les mises à niveau et les migrations peuvent devenir elles-mêmes une source de problèmes, comme nous l'avons vu dans l'affaire du BST .

Pour cette raison, nous assistons à une impasse. Il y a une chance qu'une mise à niveau puisse faire échouer le système maintenant, alors que la non mise à niveau le ferait définitivement échouer plus tard. Existe-t-il un moyen sûr de prévenir les pannes informatiques actuelles sans choisir entre mauvais ou pire?

Une touche d'IA

Les «problèmes» sont délicats: ils ne vous disent jamais à l'avance quand ils arrivent. Personne ne peut les anticiper, donc personne ne sait combien de ressources doivent être allouées pour les empêcher.

Les banques fonctionnaient en mode batch au milieu de la nuit. Ainsi, tous les problèmes ont été résolus avant le début de la journée de travail. Mais la charge actuelle fait que les systèmes tournent mal pendant la journée, et les médias passent rapidement le mot .

La mise en place d'équipes informatiques polyvalentes capables de résoudre et de résoudre rapidement les problèmes est depuis longtemps la méthode standard. Mais naturellement, il n'y a pas d '«équipes de problèmes» dédiées, ce qui signifie que l'équipe informatique doit cesser de travailler sur une fonctionnalité ou un problème et se concentrer sur la résolution du problème.

Les opérations informatiques sont dotées de tableaux de bord et d'outils analytiques qui signalent la santé et la sécurité d'un système. alerter l'utilisateur lorsqu'un certain seuil est dépassé. De tels systèmes souffrent de deux problèmes: ils ne peuvent pas émettre d'avertissements précis car une alerte n'est pas nécessairement un problème, et ils sont construits sur la recherche et la résolution des problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent. L'intelligence artificielle, cependant, offre une voie différente.

Les programmes d'intelligence artificielle sont des logiciels qui sont auto-programmés. Contrairement aux logiciels traditionnels, les développeurs ne les codent pas – au lieu de cela, ils les «entraînent» en donnant au programme d'énormes quantités de données et en exécutant des algorithmes sur ces données pour détecter des modèles subtils, invisibles à l'œil humain. C'est ce qui rend l'IA apparemment intelligente et lui a permis de surpasser les humains à plusieurs reprises.

Cette capacité de reconnaissance des formes fait de l'IA la solution idéale pour lutter contre les défaillances informatiques, car elle peut détecter les modèles qui conduiraient à l'échec. [19659002] En termes simples, puisque l'IA s'appuie sur les mégadonnées, elle peut former une base de référence dynamique. En d'autres termes, au lieu de choisir manuellement un seuil, il peut choisir le seuil et le modifier constamment tout en considérant plusieurs autres paramètres. Une utilisation élevée du processeur, par exemple, peut être un comportement normal lorsqu'il existe de nombreux utilisateurs en ligne. Simultanément, une charge beaucoup plus petite peut s'avérer inhabituelle s'il n'y a pas d'utilisateurs sur le système.

Le modèle de ligne de base dynamique présente plusieurs avantages. D'une part, il peut identifier le système et le composant défaillants exacts et nous dire où est la cause première du problème. D'autre part, il peut avertir et prévenir les problèmes avant qu'ils ne se transforment en problèmes.

Avec les outils de diagnostic, il n'y a aucun moyen de savoir si une alerte indique réellement un problème ou non, car elle ne fait que signaler le courant Etat. Mais l'IA peut prendre l'intégralité des données historiques d'un cas, construire la trajectoire et nous faire savoir à l'avance si un problème est en suspens.

Il est beaucoup plus facile de prévenir les problèmes avant qu'ils ne surviennent, car la lutte contre l'incendie signifie que les dommages ont déjà été causés. fait, et une quantité considérable de ressources doit être dépensée pour réparer ces dommages ainsi que pour restaurer la confiance des clients. Et puisque nous traitons le problème à un stade où aucun dommage n'est encore fait, nous pouvons même équiper le système de scripts automatisés pour résoudre le problème bien à l'avance. Le système peut « s'auto-guérir .»

L'utilisation de l'IA dans ce contexte offre plusieurs avantages, en particulier sur les réseaux complexes. Plusieurs fois, les défaillances informatiques sont imputées à des ressources matérielles insuffisantes, mais le problème persiste, quelle que soit la quantité de RAM ou de cœurs de processeur que nous ajoutons. Jusqu'à ce que le problème réel soit détecté, des coûts inutiles sont imposés à l'entreprise.

Puisque l'IA suit l'historique de tous les composants, elle peut trouver les écarts de modèle beaucoup plus efficacement qu'un opérateur humain et signaler l'échec exact. Dans un cas, par exemple, nous avons détecté que l'ajout de cœurs de processeur supplémentaires et la mise à l'échelle verticale d'un système n'étaient pas aussi efficaces que la mise à l'échelle horizontale, car le système devait également traiter de nombreuses demandes TCP / IP. Sans détecter cette cause profonde, une panne informatique serait imminente, tandis que la direction aurait la fausse impression que les cœurs de processeur supplémentaires ont résolu le problème.

Nous avons de vieux problèmes dans le secteur financier. Mais peut-être que de nouvelles solutions peuvent les résoudre.

Publié le 26 juin 2020 – 19:30 UTC