Le secteur financier est à un tournant! La pression pour innover, fournir des expériences plus rapides et personnalisées aux clients et, encore, garantir l'efficacité n'a jamais été aussi élevée. Dans ce scénario, pour les entreprises qui maintiennent encore une partie de leurs opérations sur des technologies héritées, la migration vers le cloud émerge comme l'un des principaux facilitateurs pour l'intégration des données, l'évolutivité des opérations et est cruciale pour l'adoption de l'intelligence artificielle (IA). Ce processus, cependant, cela pose des défis significatifs et reste l'une des douleurs latentes des institutions qui ne sont pas nées numériques
En permettant aux entreprises d'échelonner leurs opérations et d'intégrer de grands volumes de données, le nuage devient la base sur laquelle les solutions d'IA peuvent être construitesPour l'octroi de crédit, par exemple, l'analyse du comportement des clients est devenue un outil crucial, permis par l'accès à des données massives en temps réel. L'IA permet d'identifier des motifs, prévoir des risques et offrir des décisions plus assertives. Mais, pour cela, il est indispensable que les données soient accessibles et organisées dans une infrastructure flexible et évolutive, caractéristiques que le cloud offre de manière adaptable à chaque phase du processus, comment l'entraînement des modèles et leur fonctionnement.
La migration des systèmes hérités vers le cloud, cependant, présente une série d'obstacles. De nombreuses institutions financières, surtout celles avec une infrastructure plus traditionnelle, ils fonctionnent encore sur des systèmes locaux développés dans des décennies passées. Ces, bien que robustes pour leurs fonctions d'origine, ils n'ont pas été conçus pour gérer la flexibilité et la connectivité exigées par les plateformes modernes.
La restructuration pour un environnement cloud implique non seulement des ajustements technologiques, mais aussi une transformation profonde des processus d'affaires, en s'assurant que les données migrent de manière sécurisée et que l'opération quotidienne ne soit pas interrompue
De plus, la préparation des données pour une utilisation dans des solutions d'IA nécessite plus que de simplement les transférer vers le cloud. Systèmes hérités, souvent, stockent des informations de manière fragmentée ou difficilement accessibles,ce qui empêche la mise à disposition pour une analyse intelligente. La transformation des données, des bruts aux structurés, exige une série d'étapes de nettoyage, normalisation et standardisation — et toute défaillance dans ce processus peut compromettre l'efficacité des algorithmes d'IA
La force concurrentielle des nouvelles institutions numériques
Pour les entreprises qui sont déjà nées dans l'environnement numérique et dans le cloud, le décor est assez différent. Startups financières et fintechs, souvent, ils évitent les défis auxquels sont confrontés les banques traditionnelles, profitant dès le début des avantages d'une infrastructure moderne. Ces entreprises se concentrent sur l'utilisation de cette infrastructure et des modèles d'IA dans la stratégie centrale, comme partie du cœur de métier et de la valeur ajoutée qu'ils offrent – ce qui peut souvent être lié à des valeurs telles que l'agilité et l'économie. De plus, la compétitivité de ces institutions se traduit par une plus grande capacité à offrir des services personnalisés et innovants, comme analyse prédictive pour l'octroi de crédit, avec une efficacité qui défie les grands acteurs du marché
Les institutions traditionnelles, d'autre part, ils possèdent des quantités de données beaucoup plus importantes, qui ne sont pas toujours accessibles, mais qui a le potentiel de fonder des analyses plus robustes.
Bien que la migration complète vers le cloud puisse sembler une tâche monumentale pour ces grandes institutions, il existe des stratégies qui peuvent faciliter ce processus de manière plus progressive et contrôlée. Approches incrémentales, comment la modernisation modulaire des systèmes hérités, permettent aux entreprises de faire des mises à jour par petites étapes, réduire le risque de pannes critiques et d'interruptions de service. À chaque mise à jour, les entreprises peuvent tester et ajuster l'intégration avec de nouvelles technologies , garantissant une transition plus fluide et efficace
Ces approches à petite échelle consistent à choisir des processus critiques d'affaires qui peuvent, potentiellement, bénéficier de solutions basées sur l'IA, les remodeler et les maintenir en parallèle avec les processus traditionnels, de manière à ce que les deux se défient et génèrent des preuves sur la viabilité et l'impact des nouvelles solutions..
Cette méthode, en plus d'être financièrement plus viable, permet aux entreprises de maintenir la continuité des services et de protéger l'intégrité des données. Mais important encore, il crée une base solide pour que, dans le futur, l'entreprise puisse tirer pleinement parti du cloud et de l'IA, sans la pression d'une transformation radicale et immédiate. Implémenter l'IA n'est pas faire une révolution d'un seul coup.
Que ce soit pour des entreprises traditionnelles en cours de modernisation ou pour des startups numériques, la migration vers le cloud n'est plus une tendance mais est devenue une exigence pratique. La compétitivité dans le secteur financier, propulsée par l'intelligence artificielle, dépend directement de la capacité à intégrer et à gérer des données à grande échelle, avec efficacité et sécurité. Ignorer ce changement peut limiter le potentiel d'innovation et restreindre la croissance dans un environnement de plus en plus numérique et compétitif
