솔루션 아키텍처:
규정 준수를 유지하면서 IT 정책에 따라 R³S Suite를 중심으로 전반적인 솔루션을 설계할 수 있도록 도와드립니다. 다음 다이어그램에는 아키텍처 개요가 표시됩니다. RNA Analytics 소프트웨어 및 서비스
하드웨어 계산:
모델을 실행하는 데 사용되는 하드웨어는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 하드웨어를 모델 요구 사항으로 확장하는 것이 중요합니다. 당사의 보험 컨설팅 서비스는 모델을 살펴보고 기술 서비스를 알려 최적의 계산 성능을 지원하기 위해 CPU 코어 및 RAM 요구 사항을 식별합니다. 이는 일반적으로 모델에서 요구하는 최적의 하드웨어에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 성능 서비스에 대한 모델 프로파일링과 함께 수행됩니다.
데이터 저장소:
기업이 결과를 이해하고 분석해야 하기 때문에 모델및 생성된 출력을 실행하는 데 필요한 데이터의 양이 크게 증가하고 있습니다. IFRS 17과 같은 규정의 변경, 이전보다 더 세분화된 수준에서 유지 관리해야 하는 정보 및 결과를 정의하면서 저장해야 하는 데이터의 복잡성도 증가하고 있습니다. 당사는 귀하와 협력하여 대상 스토리지 요구 사항을 추정하고 기존 스토리지 솔루션을 검토하고 필요한 경우 권장 변경하는 것을 포함하여 최적의 데이터 구조 전략을 설계할 수 있도록 지원합니다.
통합:
다양한 소스 데이터 및 규정 기반 결과를 위해서는 여러 통합이 필요할 수 있습니다. RNA Analytics 다양한 소스/대상 파일 및 데이터베이스 형식에 대한 솔루션 아키텍처에서 요구하는 대로 새로운 ETL 프로세스를 구축하거나 설계에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 또한 R³S 모델을 검토하여 외부 변환을 잠재적으로 최적화할 수 있으며 대상 솔루션에 대한 현재 의 내 프로세스를 적절하게 평가할 수 있습니다.
감사, 제어 및 보안:
규제 계산의 생산을 지원하는 모든 IT 환경의 중요한 측면은 자동화, 보안 및 추적성입니다. 우리는 생산 공정에서 수동 개입을 제거하기 위해 당신과 함께 작업 할 수 있습니다, 어느 도구를 사용하여 R³S Process Manager R³ 툴킷 및 EtL 또는 데이터베이스에 쓰기와 같은 새로운 R³S 기능. 이러한 도구는 공인 된 역할에 대해 보안및 감사 할 수 있습니다.
보고:
규정, 비즈니스 분석 및 의사 결정은 모델 결과 데이터를 이해하는 데 다른 요구 사항이 있을 수 있습니다. 대화형 분석 기반 보고서에서 전사적 정적 보고서 제공에 이르기까지 다양한 요구 사항에 걸쳐 보고 전략을 구현하거나 조언할 수 있습니다.
클라우드:
솔루션 설계 프로세스의 일환으로 클라우드 서비스를 활용하여 구현하려는 대상 운영 환경의 일부 또는 모든 측면을 지원할 수 있습니다. 이는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스에 보관된 임시 "사용 내용에 대한 지불" 컴퓨팅 기능 및 결과를 사용하여 온프레미스 소스 데이터를 사용하여 클라우드 기반 보고를 생성하는 것까지 다양할 수 있습니다.
진행 중 관리 및 유지 보수:
당사는 실질적으로 및 비용/예산 관점에서 향후 보험 모델링 환경을 보다 쉽게 유지하고 관리할 수 있도록 프로세스를 마련할 수 있도록 도와드립니다. 솔루션 설계에 내장된 예측 데이터 스토리지 증가 및 하드웨어 리소스 구성 개선을 통해 시스템 리소스 사용량 모니터링과 같은 현재 및 가능성이 높은 향후 리소스 요구 사항에 대한 추정이 될 수 있습니다. 또한 테스트 환경 구현을 포함하여 새 릴리스/업그레이드 및 모델 변경의 영향을 관리하는 프로세스를 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.
R³S Process Manager :
우리는 당신이 당신의 투자를 최대한 얻을 수 있도록 도울 수 있습니다 R³S Process Manager . 특히, 우리는 당신이 내에서 모델 거버넌스 프레임 워크를 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다 R³S Process Manager . 포함:
• 전체 솔루션 아키텍처의 일부로 모델 거버넌스 설계
• 구현 및 구성 R³S Process Manager
• 관리 사용자 교육 및 활성화
• 현재 R³S 모델의 검토를 통해 사용할 수 있습니다. R³S Process Manager
성능에 대한 모델 프로파일링:
이 서비스는 기존 모델의 성능을 향상시키기 위한 것입니다. 예를 들어 기존 현금 흐름 모델이 IFRS 17 계산을 지원하기 위해 완전히 최적화되도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델 효율성이 빠른 런타임으로 모델에서 끝날 것이라는 보장은 없지만 다른 클라이언트 커미션의 이전 결과로 인해 주요 값이 변경되지 않고 실행 시간이 최대 75% 향상되었습니다.