הגירה לענן: תחילת המהפכה של בינה מלאכותית במגזר הפיננסי

המגזר הפיננסי נמצא בנקודת מפנה! הלחץ לחדש, לספק חוויות מהירות ומותאמות אישית ללקוחות ו, עדיין, להבטיח את היעילות אף פעם לא היה כל כך גבוה. בתרחיש הזה, לעסקים שעדיין שומרים על חלק מהפעולות שלהם בטכנולוגיות מיושנות, ההגירה לענן מתגלה כאחד מהמאפשרים המרכזיים לאינטגרציה של נתונים, סקלאביליות של פעולות היא קריטית לאימוץ של אינטליגנציה מלאכותית (IA). תהליך זה, עם זאת, מביא אתגרים משמעותיים וממשיך להיות אחת הכאבים החבויים של המוסדות שלא נולדו דיגיטליים

באמצעות מתן אפשרות לחברות להרחיב את הפעולות שלהן ולשלב כמויות גדולות של נתונים, הענן הופך לבסיס שעליו ניתן לבנות פתרונות בינה מלאכותיתלמתן אשראי, למשל, ניתוח התנהגות הלקוחות הפך לכלי קרדינלי, מאפשרת גישה לנתונים המוניים בזמן אמת. הבינה המלאכותית מאפשרת לזהות דפוסים, לחזות סיכונים ולהציע החלטות מדויקות יותר. אבל, בשביל זה, חשוב שהנתונים יהיו נגישים ומאורגנים בתשתית גמישה וניתנת להרחבה, מאפיינים שהענן מציע בצורה מותאמת לכל שלב בתהליך, כיצד אימון מודלים ופועלם. 

המעבר ממערכות ישנות לענן, עם זאת, מציגה סדרה של מכשולים. רבות מהמוסדות הפיננסיים, במיוחד אלו עם תשתית יותר מסורתית, עדיין פועלים במערכות מקומיות שפותחו בעשורים קודמים. אלה, אם כי הם חזקים עבור הפונקציות המקוריות שלהם, לא תוכננו להתמודד עם הגמישות והחיבוריות הנדרשות על ידי הפלטפורמות המודרניות. 

הארגון מחדש לסביבת ענן כולל לא רק התאמות טכנולוגיות, אבל גם שינוי עמוק בתהליכי העסקים, מבטיחים שהנתונים ייגרמו בצורה בטוחה ושפעולה היומית לא תופרע

בנוסף לכך, הכנת הנתונים לשימוש בפתרונות בינה מלאכותית דורשת יותר מאשר פשוט להעביר אותם לענן. מערכות ישנות, הרבה פעמים, מאחסנים מידע בצורה מפורקת או קשה לגישה,מה שמונע את הזמינות לניתוח אינטליגנטי. המרת נתונים, מגולמיים למבנים, דורש סדרת שלבי ניקוי, נורמליזציה וסטנדרטיזציה — וכל כישלון בתהליך הזה יכול לפגוע ביעילות של האלגוריתמים של בינה מלאכותית

הכוח התחרותי של המוסדות הדיגיטליים החדשים

לעסקים שכבר נולדו בסביבה הדיגיטלית ובענן, הסצנה שונה מאוד. סטארטאפים פיננסיים ופינטק, הרבה פעמים, מונעים את האתגרים שהבנקים המסורתיים מתמודדים איתם, מנצל מההתחלה את היתרונות של תשתית מודרנית. החברות הללו מתמקדות בשימוש בתשתית הזו ובמודלים של בינה מלאכותית באסטרטגיה המרכזית, כחלק מהעסק המרכזי ומהמסירה של ערך שהם מציעים – מה שלעתים קרובות יכול להיות קשור לערכים כמו זריזות וחיסכון. בנוסף לכך, התחרותיות של המוסדות הללו מתבטאת ביכולת גבוהה יותר להציע שירותים מותאמים אישית וחדשניים, כיצד ניתוח חיזוי להענקת אשראי, עם יעילות שמאתגרת את השחקנים הגדולים בשוק

המוסדות המסורתיים, מצד שני, יש להם כמויות הרבה יותר גדולות של נתונים, שלא תמיד נגישים, אבל שיש לו את הפוטנציאל לבסס ניתוחים יותר robust.   

למרות שהמעבר המלא לענן עשוי להיראות כמשימה מונומנטלית עבור המוסדות הגדולים הללו, יש אסטרטגיות שיכולות להקל על התהליך הזה בצורה יותר הדרגתית ומבוקרת. גישות הדרגתיות, כיצד המודרניזציה המודולרית של מערכות ישנות, מאפשרים לחברות לבצע עדכונים בשלבים קטנים, הפחתת הסיכון לכשלים קריטיים והפסקות בשירות. בכל עדכון, החברות יכולות לבדוק ולהתאים את האינטגרציה עם טכנולוגיות חדשות , מבטיחים מעבר חלק ויעיל יותר

גישות אלו בקנה מידה קטן כוללות את הבחירה של תהליכים קריטיים לעסק שיכולים, פוטנציאלית, להפיק תועלת מפתרונות מבוססי בינה מלאכותית, לשדרגם ולשמור עליהם במקביל לתהליכים המסורתיים, כך ששניהם יאתגרו זה את זה ויגרמו להוכחות לגבי הכדאיות וההשפעה של הפתרונות החדשים.. 

שיטה זו, מלבד היותו כלכלית יותר משתלם, מאפשר לחברות לשמור על המשכיות השירותים ולהגן על שלמות הנתונים. יותר חשוב עוד, הוא יוצר בסיס מוצק כדי ש, בעתיד, החברה יכולה לנצל את הענן ואת הבינה המלאכותית במלואה, בלי הלחץ של שינוי רדיקלי ומיידי. יישום בינה מלאכותית אינו מהלך מהפכני בבת אחת. 

יהיה עבור חברות מסורתיות בתהליך מודרניזציה או עבור סטארטאפים דיגיטליים, המעבר לענן הפסיק להיות מגמה והפך לדרישה מעשית. התחרותיות במגזר הפיננסי, מונעת על ידי אינטליגנציה מלאכותית, תלוי ישירות ביכולת לשלב ולנהל נתונים בקנה מידה גדול, בְּעִילוּת וּבְטִיחוּת. התעלמות משינוי זה עלולה להגביל את הפוטנציאל לחדשנות ולצמצם את הצמיחה בסביבה שהולכת ונעשית דיגיטלית ותחרותית יותר