根据一份报告，2018 年至 2023 年间，全球主要银行因运营失败而损失了超过 1700 亿美元安永报告.这个令人震惊的数字证明，韧性差距可以在一夜之间摧毁数十年的增长。罪魁祸首？大多数银行都在运行他们的运营弹性跨团队和部门的数千个断开连接的遗留系统上的计划。

这就产生了一个危险的悖论：每个部门都有绿灯仪表板，但没有人能够自信地回答关键问题，例如“如果我们的电子资金转账 （EFT） 处理器在月底发生故障会发生什么？这些悬而未决的问题暴露了银行运营弹性计划的脆弱性，使其容易受到灾难性损失和监管审查的影响。

孤立的系统使得无法在级联故障发生之前看到它们。当一个系统出现故障时，团队会争先恐后地通过电子表格和部落知识手动跟踪依赖关系，将本应一分钟的修复变成五小时的中断。

如果没有跨互连服务的实时可见性，银行就无法主动隔离问题、重定向流量或准确地向客户和监管机构传达影响。虽然人工智能已准备好帮助银行预测故障模式并自动映射跨系统隐藏的依赖关系，大多数银行仍然依赖过时的手动流程，这意味着他们的AI 成熟度仍然很低。

人工智能驱动的运营弹性优势

蓬勃发展的银行和仅仅生存的银行之间的区别不仅仅在于资本储备——它在于强大的、AI 驱动的运营弹性程序。面向未来的银行可以立即映射关键依赖关系，预测级联故障，并在几分钟内恢复服务，而竞争对手仍在组建危机团队。

为了推动银行的差异化，您必须在八项人工智能驱动、互联的运营弹性能力方面表现出色。在 ServiceNow，我们与数百家银行合作，并确定了共同的挑战。让我们检查一下这八项能力中要问自己的一些关键问题。

1. 持续服务和企业资产映射

当监管机构要求在 72 小时内查看 EFT 处理的映射依赖项时，你真的可以交付吗？先进的银行使用具有通用分类法的 AI 驱动的配置管理来即时映射和跟踪每个连接，包括技术基础设施、第三方、人员依赖关系、关键数据流、所需技能和基本设施。

然而，大多数金融机构在中断期间仍然会发现幻影依赖关系，当被遗忘的遗留接口阻止电汇并且监管机构开始询问有关运营控制的令人不安的问题时。这种被动方法使银行面临监管审查、财务损失和声誉受损。

为了满足监管要求并保持运营弹性，银行必须主动映射和管理其复杂的依赖网络。人工智能驱动的工具可以自动化此过程，提供实时可见性并能够快速响应监管查询。

2. 自主 IT 运营

想象一下：您的核心银行平台在周日凌晨 2 点遇到严重错误。您的团队能否在周一开场之前修复它？一流的银行看到了他们的自主权AI 代理诊断根本原因、协调修复和恢复服务，而无需客户了解问题。

与此同时，许多运营团队在电话会议上翻阅业务连续性剧本，眼睁睁地看着批处理失败开始影响客户。

3. 风险与合规性

您能多快将新的监管指南转化为经过测试的对照？面向未来的机构部署人工智能，自动将新的监管要求和框架更新直接映射到他们的控制库中，并配有测试协议和证明工作流程。

如果没有这种方法，合规团队可能会发现自己淹没在电子表格中，与实施截止日期赛跑，并希望在下一次考试之前没有遗漏任何东西。

4. 漏洞

当发现影响数字渠道的严重漏洞时，您能否快速识别 IT 系统中所有可能受影响的组件？具有弹性运营的银行具有实时漏洞关联和基于业务重要性的自动修补，他们可以在数小时内向董事会提供全面的影响评估。当第一次攻击攻击其防火墙时，装备不齐的银行可能仍在寻找漏洞。

同样，在运营中，您是否在控制故障升级为重大问题之前识别它们？持续监控对于电汇限制、双重控制覆盖和对生产系统的特权访问至关重要。有远见的银行将人工智能自动化集成到这些工作流程中，以自动发现限制违规和隔离失败。

准备不足的银行只有在审计师或审查员首先发现控制漏洞时才会发现控制漏洞，或者更糟的是，当它们出现在可疑活动报告中时。

5. 业务连续性

当云提供商在关键处理期间遇到问题时，您能否快速评估对基本业务服务和功能的影响？支持 AI 的银行会自动模拟中断、调用替代路线并将运营保持在批准的影响容忍范围内，同时根据既定阈值不断测试供应商补丁。

在不太先进的业务连续性管理计划中，利益相关者聚集在作战室中。在那里，他们发现他们的季度练习错过了关键变化，他们的应用程序的依赖关系仍然没有映射，并且他们支付处理和证券结算的恢复时间目标在实际压力下是不切实际的。

6. 事件响应和服务恢复

重大事件会立即揭示运营成熟度。在下一次重大事件中，您能否自信地通知客户、董事会和监管机构何时恢复服务？

成熟的银行使用 AI 编排，根据实际业务影响确定恢复的优先级，根据实时恢复时间目标分析动态分配资源，并为高管提供可与监管机构共享的每分钟恢复预测。

落后的银行每 10 分钟就会收到一次状态请求，而损益影响每小时都在攀升，没有人能明确地说何时恢复服务。

7. 第三方管理

AI 是否监控供应商的 ISO 合规性并测试他们的补丁？

具有前瞻性思维的银行使用 AI 代理来跟踪认证有效性，模拟补丁对关键服务的影响，预测跨地区的下游故障，并在人工批准下生成高管就绪的仪表板。准备不足的银行经常会在事件发生时发现过期的认证，缺乏监管机构越来越期望的自动化供应商监控，以证明企业监督得到扩展。

8. 治理、人工智能和报告

是你的AI 治理由人工智能开发和使用的集成端到端视图支持的框架？这包括实时模型关键绩效指标、完整的算法审计跟踪和嵌入式审批工作流程。有了这样的框架，董事会对话可以从事件事后分析转变为战略、执行和投资组合层面的自动化投资的战略讨论。

或者，董事们是否仍在质疑为什么碎片化的人工智能风险仪表板显示全绿色，直到模型惨遭失败，而监管机构却要求提供您的控制证据？缺乏全面的人工智能治理框架的银行可能难以提供令人满意的答案，因此面临更严格的审查。

您的运营弹性如何衡量？

这些尖锐的问题暴露了运营弹性的八项关键能力所面临的挑战。您的计划如何叠加？掌握这些能力可以创建一个一流的、互联的运营弹性生态系统。投资于这些领域可以帮助您的银行免受威胁，使其取得长期成功，提供无与伦比的客户价值，并巩固您的公司作为行业领导者的地位。