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业务连续性(BCM)小百科系列(十一)

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BCM小百科目录

  • 企业与个人认证对BCM体系建设的重要性
  • 10年期间,BCM在哪些方面有了提升
  • 全身而退 or 脱胎换骨
  • BC已重新定义,DR不曾改变,你的BCM做到位了吗?
  • 三位一体在企业BCM建设过程中的新应用场景
  • 人工智能,大数据,NLP等在未来如何与BCM相结合
  • 数字韧性、云原生对BCM的影响
  • 在未来,如何帮助企业在BCM领域获得先机

人工智能,大数据,NLP等在未来如何与BCM相结合

BCM工具的发展历史

本世纪伊始,BCM概念逐步走进中国,多被金融企业多接受,随之SunGard带来了该领域的管理工具,第一次将此项工作利用工具管理起来,与此同时国内一些厂商也开始了相关工具的自主研发,并将工具+咨询的模式在业界推广开来。

随着互联网、云计算技术的发展,新一代基于云计算SaaS模式的BCM工具应运而生,采用架构模式的平台化工具更灵活,更轻量,也更连续。用户可以根据需要采买功能模块,不用在考虑工具本身的维护问题,管理工具也向应急及灾难恢复等环节扩展,因此BCM工具更加平台化,不再单纯用于解决节省管理成本和人工的功能,有更多只能依靠平台才能完成的工作。

BCM需求及方法论的发展

BCM在国内历经十多年的发展,从最初的仅限于IT设备灾难备份,到如今要求业务恢复依赖的各项资源、制度流程乃至供应链都需保证其连续性,从需求认知到实现途径均发生了巨大的变化。方法论也不再仅仅围绕RTO、RPO,而是从更多维度构建业务连续性管理体系,让此项工作的成果有更广泛的指导意义。

NLP如何助力预案编写

预案编写及管理作为BCM最重要也是最“重头”的一项工作,大量的文本编辑、整理、修订关联、检索等工作,随着预案的增加工作量也成几何级数增长。NLP作为人工智能技术最为困难的技术也是最难以应用的技术,在预案管理这项纯文本化工作中将会得以更好的应用,为解放人工枯燥、繁琐并且低效的工作。

同创永益IStorM BCMS/BCMaaS 已成功实现预案内容的结构化(即文本内容都是以键值对的形式保存在数据库中,为了更好地让计算机利用这些数据),但更多是基于新建预案,或手工录入的方式将传统预案结构化,但是对于海量的存量预案,则无法加以利用。通过NLP技术能有望实现机器对预案的“读”和“写”。一方面,机器模型通过不断的训练和学习,能够自动解析非结构化文本预案,抽取当中重要的数据进行结构化处理,从而让预案实现数字化管理;另一方面,NLP的写作能力可以根据选定的关键要素,比如灾难场景、支持资源等,通过以往机器模型学习到的预案的要义,可自动完成预案的编写功能。

RPA如何助力应急处置

在突发事件的压力影响下,灾备切换以及业务恢复过程中,人为操作失误率极高,为避免人为操作失误,采用机器代替人工将成为灾难恢复时的重要选择。

RPA能够代替复杂的人机交互工作,结合人工智能技术,在一些需要理解(不是识别)文字、图片、语音的情况下,机器人同样可以通过训练的模型像人一样理解其中的含义,从而实现非机械化的判断并采取相应的措施。有了RPA这个特点,我们就可以假设一些场景由机器人来代替,就此先埋下伏笔,在后续的文章中会详细探讨。

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