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电子书和白皮书
深入探索我们的金融服务资源电子书和白皮书，了解 AWS 专家的金融服务行业见解和最佳实践
云原生方法正成为银行是否具有竞争力的基准。本文讲述了对银行业务采用数字优先方法的需求以及 GFT 创建 BankLiteX 的原因。文中解释了 GFT 如何利用 Amazon Web Services (AWS) 技术和 Thought Machine 的 Vault 的力量，为数字时代构建世界一流的银行业务平台。BankLiteX 提供了一个在经过 AWS 验证、架构完善的最佳实践之上构建的框架，通过模块化的“数据块”提供功能，可将开发、测试和部署的速度提升 40%。
本白皮书重点介绍了 AWS 合作伙伴——Oliver Wyman 如何与 Amazon Web Services (AWS) 合作，整合策略专长、行业能力以及深层次技术知识。我们共同开发了一套稳健的方法，以帮助金融服务机构对其技术投资进行评估、优先排序与传达。我们的技术投资净值 (NTIV) 法可全方位衡量技术投资的商业价值，并且考虑到盈利能力、产能、运营效率收益以及消费者价值因素。
根据在严密监管环境下运行工作负载的客户的反馈，AWS 最近发布了一份白皮书，其中概述了使用机器学习应用程序的金融机构的安全和模型监管注意事项。其展示了金融机构如何在 AWS 上创建安全的机器学习环境，并基于企业的风险承受能力、与现有监管的集成以及法规方面的预期使用模型监管最佳实践。
各大领先的金融服务机构都开始使用云服务以全新的方式解决基础设施需求，并打造客户喜爱的新体验。在此电子书中，行业领袖们将分享他们如何探索所需的技术和组织变革。
本白皮书描述了 AWS 架构完善的框架的金融服务行业详解。它可帮助云架构师为其应用程序构建安全、高性能、具有弹性和高效的基础设施。此框架基于卓越操作、安全性、可靠性、性能效率和成本优化这五大支柱，为金融机构提供了一种评估架构并实施能够在使用中扩展设计的一致的方法。
了解金融服务客户如何能够在保持环境安全的情况下，进行扩展和创新。本指南概述了 AWS 的安全功能和服务，这些安全功能和服务可帮助您满足安全和监管要求；对 AWS 责任共担模型的定义；以及一个包含我们的安全和合规资源和客户成功案例的内容全面的列表。
此白皮书介绍了 AWS 管理下的网络和服务器基础设施的 AWS 物理和运营安全流程。
勒索软件在不断演进，但是，您的安全意识和防范能力也在不断提高。使用本电子书中分享的 AWS 服务和最佳实践，您可以采取主动措施来减少勒索软件在您的 AWS 环境中实施攻击的可能性，并降低由此而带来的不利影响。
弹性应用程序尽管会被中断，但却可以提供持续服务。此白皮书讨论了在 AWS 上为金融机构构建高度弹性的应用程序，从而满足任务关键应用程序的恢复要求的基本设计模式。
此白皮书介绍了金融服务客户如何使用 AWS 服务实现运营弹性。此白皮书介绍了 AWS 全球基础设施，以及我们如何构建能够承受故障的设施。
业务连续性依赖于整个组织中高效、无中断的数据流。此电子书说明了您可以如何利用 AWS 存储服务。通过 CloudEndure Disaster Recovery，企业可以实现重要 IT 系统的快速恢复目标，而不会导致因需要构建辅助物理站点而产生基础设施费用。
此电子书为企业高管提供了利用人工智能和机器学习来获得竞争优势的框架，还提供了金融服务成功案例。此书中还包含指导您的开发人员（从使用最多技术解决方案到使用最少技术解决方案）实施 AI/ML 来解决业务问题的 AWS 服务组合。
阅读这些客户案例，以了解金融机构如何使用机器学习来大规模实施合规性，并在使用 AWS 云服务时实时检测欺诈。
发现资本市场公司如何利用 AWS 缩短销售就绪时间、加强安全性、丰富客户体验，以及做出更好的由数据驱动的决策。
保险公司使用 AWS 可以快速推出新的数字化客户体验，实现核心系统的现代化或实施更敏捷的核心系统，利用数据来采取新方法识别风险，以及灵活应对监管要求的变化。
分析师奖项
基于云的代理门户和 STP
Columbia Insurance 构建基于云的代理门户，以便为小型企业提供报价、直通式处理和简化申请提交支持。该项目使每张保单的平均承保保费增加了 60%，平均报价时间缩短 46%，并且将门户使用提高了 310%。
Hartford：整体云迁移
Hartford 将其全球专业部门的业务基础设施迁移到云，其中包括 90 个应用程序、16 项服务和六个服务器。该项目在九个月内即告完成，允许三座数据中心停用，节省 10-15% 的基础设施成本。
Liberty Mutual：重新架构评级和定价
Liberty Mutual 重新建构了他们的大型商用房地产评级、建模和定价流程，并且迁移到现代化云环境。搭建新平台共用时 18 个月，使承保保费总额增加 25%，利润比计划高出 60%，并且将保费计算时间从 12 个小时缩短到十分钟。
Nationwide：适用于年金的大数据分析
Nationwide 构建了一种工具来收集与分析外部年金市场数据。该工具的开发时间为九个月，可分析趋势、访问竞争对手的产品档案、创建控制面板和实时产品警报，从而提高运营效率并在每年节省 900 个小时的数据编译时间。
State Auto：机器学习和欺诈检测
State Auto 部署由机器学习提供技术支持的索赔欺诈检测解决方案。该解决方案的部署用时四个月，使公司的索赔处理能力提高 83%，索赔周期内的欺诈检测时间缩短三天，并找出 20% 过去会被遗漏的索赔。
特色：FSI 服务聚焦博客系列
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