كيف يُستخدَم iDBQuery في القطاع المصرفي؟

تحتفظ البنوك بأكثر بياناتها حساسية في أنظمة أساسية يصعب الاستعلام عنها ويستحيل نقلها باستهتار. يتيح iDBQuery للفرق طرح الأسئلة بلغة طبيعية عبر تلك الأنظمة مع إبقاء البيانات بإحكام داخل بيئة البنك.

أسئلة يطرحها فريق مصرفي على iDBQuery: - ما معدل تعثّر القروض لدينا حسب المنتج والفرع هذا الربع؟ - كيف تحوّلت أرصدة الودائع عبر الشرائح خلال العام الأخير؟ - أي فئات الرسوم تدفع نمو الدخل من غير الفوائد؟

يبني iDBQuery نموذجًا حيًّا واحدًا عبر المنصة المصرفية الأساسية ونظام إدارة العملاء وبيانات المالية، ويكتب استعلام SQL، ويعيد رقمًا أو رسمًا بيانيًا أو لوحة معلومات حيّة. وكل رقم مُسنَد إلى صفه المصدري، فيمكن تتبّع رقم تعثّر أو دخل يُطرَح على لجنة مخاطر إلى الحسابات الدقيقة خلفه.

ولأن البيانات المصرفية خاضعة للتنظيم، فبنية النشر هي المقصد كله. يستعلم iDBQuery في المكان ويمكن أن يعمل في سحابتك الخاصة الافتراضية (VPC) أو على تطبيق سطح مكتب أو معزولًا تمامًا عن الشبكة، مع التحكم في الوصول المبني على الأدوار والتشفير أثناء النقل وعند التخزين، فلا يغادر جدرانك شيء ولا تُستخدَم بياناتك أبدًا لتدريب أي نموذج ذكاء اصطناعي. ويتصدّر iDBQuery بتلك البنية بدلًا من ادّعاء شهادات لا يملكها، وهو مُصمَّم لدعم التزاماتك القائمة في الحوكمة والامتثال.

وهذا يمنح المحلّلين والتنفيذيين إجابات سريعة قابلة للدفاع عنها دون خطر نقل بيانات مصرفية أساسية إلى أداة خارجية.