金融服务行业正处于关键的十字路口。随着数据快速增长、严格的监管要求以及人工智能 (AI) 的加速采用，行业正面临越来越大的现代化压力。

据 Gartner 预测，到 2026 年，超过 80% 的银行将采用生成式 AI。根据我们的全球数据见解调查，在更广泛的金融服务领域，已有 66% 的企业将 AI 功能融入到他们的产品和服务中。¹

向 AI 及其他先进技术推进的趋势，需要能够应对复杂性日益提升的全球互联、可扩展的基础设施。应对这些挑战对于努力在快速发展的数字经济中保持竞争力的金融机构来说至关重要。

本博客探讨主机托管在帮助金融机构应对日益严峻的挑战、使基础设施为未来做好准备以及实现数据和 AI 成功中的作用。

AI 对金融服务业的影响

随着 AI 的不断发展，其对金融服务的影响变得更广泛更深远，超越了高层次创新，进入企业的运营核心。

今天的金融机构面临着双重任务：

为了加速 AI 的采用，以追求竞争优势，
而且，要在日益复杂的数字和监管环境的限制下做到这一点。

从风险建模和防欺诈到实时分析和客户个性化，AI 正被嵌入关键任务功能中。然而，实现其全部潜力不仅仅取决于算法，更依赖于以数据为先的战略，以及合适的基础设施和治理。

金融机构通常使用高密度数据工作流程。这些包括用于算法交易、高频交易 (HFT)、风险管理和定价衍生品的高性能计算 (HPC) 系统。这些工作流需要低延迟、高可用性和可扩展性，尤其是在它们接近交易执行时。一些关键挑战包括：

管理数据驻留、传输和保护法规的合规性，包括《通用数据保护条例》(GDPR)、反洗钱 (AML)、欺诈检测以及具有约束力的公司规则 (BCR)。
维持高密度电源和冷却，以支持要求苛刻的工作负载
确保多层冗余以保证运营弹性
访问丰富的互联生态系统以促进数据交换和协作
平衡成本与对灵活基础设施的需求，以适应不断变化的业务需求

虽然 AI 为金融服务提供了变革性的潜力，但要充分实现其益处需要的不仅仅是技术准备。机构必须应对这些复杂的监管环境，确保数据主权，维护 AI 驱动决策的公平与透明。

通过将强大、可扩展的基础设施（通过主机托管等解决方案实现）与积极、负责的 AI 治理方法相结合，金融服务公司能够以创新、合规、有韧性且符合长期业务目标的方式利用 AI。

通过主机托管解锁巅峰性能

主机托管设施使金融服务公司能够接近市场数据源并交换连接、云端入口以及网络服务提供商，以便减少延迟，优化交易执行速度、运营效率以及工作流程连接。主机托管的优势包括：

增强性能：金融机构可以将其基础设施部署在关键数据源和市场附近，减少延迟并提高整体性能。
运营韧性：访问稳健的基础设施和冗余框架确保了高可用性，并最大限度地降低了停机风险。
访问生态系统：支持连接到网络和云端服务提供商的密集生态系统，促进数据交换和协作。
安全性与合规性：主机托管提供安全且合规的环境，通常旨在满足或超越最高的安全性、效率和性能标准。
支持高密度工作负载：主机托管设施可满足 AI 和高性能计算对电力和冷却的需求。

为了成功执行主机托管，金融服务公司应首先确定其业务地点、用户和应用。我们最近的调查发现，79% 的金融服务公司正尝试将数据定位战略与其 AI 路线图联系起来。AI 战略成功正在转向分布式推理，需要低延迟以实现实时决策。

金融服务业的智能基础设施战略指南