Der Finanzsektor befindet sich an einem Wendepunkt! Der Druck zu innovieren, schnellere und personalisierte Erfahrungen für die Kunden bieten und, noch, die Effizienz zu garantieren war noch nie so hoch. In diesem Szenario, für Unternehmen, die weiterhin einen Teil ihrer Operationen in veralteten Technologien aufrechterhalten, Die Migration in die Cloud erweist sich als einer der Hauptfaktoren für die Datenintegration, Skalierbarkeit von Operationen ist entscheidend für die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI). Dieser Prozess, jedoch, bringt bedeutende Herausforderungen mit sich und bleibt eine der latenten Schmerzen der Institutionen, die nicht digital geboren wurden
Indem sie es Unternehmen ermöglichen, ihre Betriebe zu skalieren und große Datenmengen zu integrieren, die Cloud wird zur Grundlage, auf der KI-Lösungen aufgebaut werden könnenFür die Kreditvergabe, zum Beispiel, Die Analyse des Kundenverhaltens ist zu einem entscheidenden Werkzeug geworden, ermöglicht durch den Zugang zu massiven Echtzeitdaten. Die KI ermöglicht es, Muster zu identifizieren, Risiken vorhersagen und fundiertere Entscheidungen anbieten. Aber, dafür, es ist unerlässlich, dass die Daten zugänglich und in einer flexiblen und skalierbaren Infrastruktur organisiert sind, Merkmale, die die Cloud anpassungsfähig in jeder Phase des Prozesses bietet, wie das Training von Modellen und deren Betrieb.
Die Migration von Legacy-Systemen in die Cloud, jedoch, stellt eine Reihe von Hindernissen dar. Viele Finanzinstitute, insbesondere diejenigen mit traditionellerer Infrastruktur, arbeiten immer noch mit lokalen Systemen, die in vergangenen Jahrzehnten entwickelt wurden. Diese, obwohl sie robust für ihre ursprünglichen Funktionen sind, sie wurden nicht für die Flexibilität und Konnektivität entworfen, die von modernen Plattformen gefordert werden.
Die Umstrukturierung für eine Cloud-Umgebung umfasst nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch eine tiefgreifende Transformation der Geschäftsprozesse, sicherzustellen, dass die Daten sicher migrieren und der tägliche Betrieb nicht unterbrochen wird
Außerdem, Die Vorbereitung der Daten für die Nutzung in KI-Lösungen erfordert mehr, als sie einfach in die Cloud zu übertragen. Altsysteme, oftmals, speichern Informationen auf fragmentierte oder schwer zugängliche Weise,was die Bereitstellung für eine intelligente Analyse unmöglich macht. Die Datenumwandlung, von Rohdaten zu strukturierten Daten, erfordert eine Reihe von Reinigungsschritten, normalização e padronização — e qualquer falha nesse processo pode comprometer a eficácia dos algoritmos de IA
Die Wettbewerbsstärke neuer digitaler Institutionen
Für Unternehmen, die bereits in der digitalen und Cloud-Umgebung gegründet wurden, die Szenerie ist ziemlich anders. Finanz-Startups und Fintechs, oftmals, sie vermeiden die Herausforderungen, mit denen traditionelle Banken konfrontiert sind, von Anfang an die Vorteile einer modernen Infrastruktur nutzen. Diese Unternehmen konzentrieren sich darauf, diese Infrastruktur und die KI-Modelle in der zentralen Strategie zu nutzen, als Teil des Kerngeschäfts und der Wertschöpfung, die sie anbieten – was oft mit Werten wie Schnelligkeit und Wirtschaftlichkeit verbunden sein kann. Außerdem, Die Wettbewerbsfähigkeit dieser Institutionen äußert sich in einer größeren Fähigkeit, personalisierte und innovative Dienstleistungen anzubieten, wie prädiktive Analyse zur Kreditvergabe, mit einer Effizienz, die die großen Marktakteure herausfordert
Die traditionellen Institutionen, auf der anderen Seite, besitzen viel größere Datenmengen, die nicht immer zugänglich sind, aber das das Potenzial hat, fundiertere Analysen zu untermauern.
Obwohl die vollständige Migration in die Cloud für diese großen Institutionen wie eine monumentale Aufgabe erscheinen mag, es gibt Strategien, die diesen Prozess schrittweise und kontrolliert erleichtern können. Inkrementelle Ansätze, wie die modulare Modernisierung von Altsystemen, erlauben es Unternehmen, Aktualisierungen in kleinen Schritten vorzunehmen, Reduzierung des Risikos von kritischen Ausfällen und Dienstunterbrechungen. Bei jedem Update, Unternehmen können die Integration mit neuen Technologien testen und anpassen , eine reibungslosere und effektivere Übergang gewährleisten
Diese Ansätze im kleinen Maßstab bestehen darin, kritische Geschäftsprozesse auszuwählen, die können, potenziell, von KI-basierten Lösungen profitieren, sie umzugestalten und parallel zu den traditionellen Prozessen zu halten, so dass beide sich herausfordern und Beweise für die Machbarkeit und die Auswirkungen der neuen Lösungen erbringen..
Diese Methode, neben finanziell tragfähiger zu sein, ermöglicht es Unternehmen, die Kontinuität der Dienstleistungen aufrechtzuerhalten und die Integrität der Daten zu schützen. Noch wichtiger, er schafft eine solide Grundlage, damit, in der Zukunft, das Unternehmen kann die Cloud und die KI voll ausschöpfen, ohne den Druck einer radikalen und sofortigen Transformation. Die Implementierung von KI ist nicht eine Revolution auf einmal.
Sei für traditionelle Unternehmen im Modernisierungsprozess oder für digitale Startups, Die Migration in die Cloud ist keine Tendenz mehr, sondern eine praktische Anforderung geworden. Die Wettbewerbsfähigkeit im Finanzsektor, von Künstlicher Intelligenz angetrieben, hängt direkt von der Fähigkeit ab, Daten in großem Maßstab zu integrieren und zu verwalten, mit Effizienz und Sicherheit. Das Ignorieren dieser Veränderung kann das Innovationspotenzial einschränken und das Wachstum in einer zunehmend digitalen und wettbewerbsintensiven Umgebung begrenzen
