वित्तीय क्षेत्र एक मोड़ पर है! नवाचार के लिए दबाव, ग्राहकों को तेज़ और व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करना और, अभी भी, कुशलता की गारंटी कभी इतनी उच्च नहीं रही. इस परिदृश्य में, उन कंपनियों के लिए जो अभी भी अपनी कुछ गतिविधियों को पुरानी तकनीकों में बनाए रखती हैं, क्लाउड में माइग्रेशन डेटा एकीकरण के लिए प्रमुख सुविधाकर्ताओं में से एक के रूप में उभरता है, ऑपरेशनों की स्केलेबिलिटी और यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है. यह प्रक्रिया, हालांकि, यह महत्वपूर्ण चुनौतियाँ लाती है और उन संस्थानों के लिए एक निरंतर दर्द बनी हुई है जो डिजिटल रूप से नहीं जन्मी हैं
कंपनियों को अपने संचालन को बढ़ाने और बड़े डेटा वॉल्यूम को एकीकृत करने की अनुमति देकर, बादल वह आधार बन जाता है जिस पर एआई समाधान बनाए जा सकते हैंक्रेडिट देने के लिए, उदाहरण के लिए, ग्राहकों के व्यवहार का विश्लेषण एक महत्वपूर्ण उपकरण बन गया है, समय के वास्तविक डेटा तक पहुंच द्वारा सक्षम किया गया. एआई पैटर्न पहचानने की अनुमति देती है, जोखिमों का पूर्वानुमान लगाना और अधिक सटीक निर्णय प्रदान करना. लेकिन, इसके लिए, यह अनिवार्य है कि डेटा सुलभ और लचीली तथा स्केलेबल अवसंरचना में व्यवस्थित हो, बादल की विशेषताएँ जो प्रक्रिया के प्रत्येक चरण के लिए अनुकूलित तरीके से प्रदान की जाती हैं, कैसे मॉडल का प्रशिक्षण और उनका संचालन होता है.
विरासत प्रणालियों का क्लाउड में माइग्रेशन, हालांकि, एक श्रृंखला की बाधाओं को प्रस्तुत करता है. कई वित्तीय संस्थाएँ, विशेष रूप से वे जो अधिक पारंपरिक बुनियादी ढांचे के साथ हैं, अभी भी स्थानीय प्रणालियों पर काम कर रहे हैं जो पिछले दशकों में विकसित की गई थीं. ये, हालांकि अपनी मूल कार्यों के लिए मजबूत, वे आधुनिक प्लेटफार्मों द्वारा आवश्यक लचीलापन और कनेक्टिविटी को संभालने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे.
क्लाउड वातावरण के लिए पुनर्गठन में न केवल तकनीकी समायोजन शामिल हैं, लेकिन यह व्यवसाय प्रक्रियाओं में भी एक गहरा परिवर्तन है, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा सुरक्षित रूप से माइग्रेट हो और दैनिक संचालन बाधित न हो
इसके अलावा, डेटाओं की तैयारी को आईए समाधान में उपयोग के लिए केवल उन्हें क्लाउड में स्थानांतरित करने से अधिक की आवश्यकता होती है. विरासत प्रणाली, कई बार, सूचनाएँ टुकड़ों में या मुश्किल से सुलभ तरीके से संग्रहीत की जाती हैं,जो एक बुद्धिमान विश्लेषण के लिए उपलब्धता को असंभव बनाता है. डेटा का परिवर्तन, कच्चे से संरचित, यह एक श्रृंखला की सफाई के चरणों की मांग करता है, normalização e padronização — e qualquer falha nesse processo pode comprometer a eficácia dos algoritmos de IA
नई डिजिटल संस्थाओं की प्रतिस्पर्धात्मक शक्ति
डिजिटल और क्लाउड वातावरण में पहले से ही जन्मी कंपनियों के लिए, दृश्य काफी अलग है. वित्तीय स्टार्टअप और फिनटेक्स, कई बार, पारंपरिक बैंकों द्वारा सामना किए गए चुनौतियों से बचते हैं, शुरुआत से ही एक आधुनिक अवसंरचना के फायदों का लाभ उठाना. ये कंपनियाँ इस बुनियादी ढाँचे और एआई मॉडलों का उपयोग अपने केंद्रीय रणनीति में केंद्रित हैं, मुख्य व्यवसाय और जो मूल्य वे प्रदान करते हैं, के हिस्से के रूप में – जो अक्सर गति और अर्थव्यवस्था जैसे मूल्यों से जुड़ा हो सकता है. इसके अलावा, इन संस्थाओं की प्रतिस्पर्धात्मकता व्यक्तिगत और नवोन्मेषी सेवाएं प्रदान करने की अधिक क्षमता में परिवर्तित होती है, क्रेडिट देने के लिए पूर्वानुमान विश्लेषण, एक दक्षता के साथ जो बाजार के बड़े खिलाड़ियों को चुनौती देती है
परंपरागत संस्थाएँ, दूसरी ओर, उनके पास डेटा की बहुत बड़ी मात्रा है, जो हमेशा उपलब्ध नहीं होते, लेकिन इसमें अधिक मजबूत विश्लेषणों की नींव रखने की क्षमता है.
हालांकि पूरी तरह से क्लाउड में माइग्रेट करना इन बड़े संस्थानों के लिए एक विशाल कार्य लग सकता है, कुछ रणनीतियाँ हैं जो इस प्रक्रिया को अधिक क्रमिक और नियंत्रित तरीके से आसान बना सकती हैं. वृद्धिशील दृष्टिकोण, कैसे विरासत प्रणालियों का मॉड्यूलर आधुनिकीकरण, अनुमति देते हैं कि कंपनियाँ छोटे चरणों में अपडेट करें, महत्वपूर्ण विफलताओं और सेवा में रुकावटों के जोखिम को कम करना. हर अपडेट पर, कंपनियाँ नई तकनीकों के साथ एकीकरण का परीक्षण और समायोजन कर सकती हैं , एक अधिक सुचारू और प्रभावी संक्रमण सुनिश्चित करना
ये छोटे पैमाने पर दृष्टिकोण उन महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं के चयन में शामिल होते हैं जो कि, संभावित रूप से, आईए आधारित समाधानों से लाभ उठाना, उन्हें फिर से तैयार करना और पारंपरिक प्रक्रियाओं के साथ समानांतर में रखना, इस तरह से कि दोनों एक-दूसरे को चुनौती दें और नए समाधानों की व्यवहार्यता और प्रभाव के बारे में साक्ष्य उत्पन्न करें..
यह विधि, इसके अलावा यह वित्तीय रूप से अधिक व्यवहार्य है, यह कंपनियों को सेवाओं की निरंतरता बनाए रखने और डेटा की अखंडता की रक्षा करने की अनुमति देता है. और भी महत्वपूर्ण, वह एक ठोस आधार बनाता है ताकि, भविष्य में, कंपनी क्लाउड और एआई का पूरा लाभ उठा सके, बिना एक कट्टर और तात्कालिक परिवर्तन के दबाव के. आईए को लागू करना एक बार में एक क्रांति करना नहीं है.
चाहे पारंपरिक कंपनियों के आधुनिकीकरण की प्रक्रिया में हों या डिजिटल स्टार्टअप्स के लिए, क्लाउड में माइग्रेशन एक प्रवृत्ति नहीं रह गई है, बल्कि यह एक व्यावहारिक आवश्यकता बन गई है. वित्तीय क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रेरित, सीधे बड़े पैमाने पर डेटा को एकीकृत और प्रबंधित करने की क्षमता पर निर्भर करता है, सक्षमता और सुरक्षा के साथ. इस बदलाव को नजरअंदाज करना नवाचार की संभावनाओं को सीमित कर सकता है और एक तेजी से डिजिटल और प्रतिस्पर्धात्मक वातावरण में विकास को रोक सकता है
