Il settore finanziario è in un punto di inflessione! La pressione per innovare, fornire esperienze più rapide e personalizzate ai clienti e, Ancora, garantire l'efficienza non è mai stata così alta. In questo scenario, per le aziende che mantengono ancora parte delle loro operazioni in tecnologie legacy, la migrazione al cloud emerge come uno dei principali facilitatori per l'integrazione dei dati, scalabilità delle operazioni ed è cruciale per l'adozione dell'intelligenza artificiale (IA). Questo processo, tuttavia, porta sfide significative e continua a essere uno dei dolori latenti delle istituzioni che non sono nate digitali
Consentendo alle aziende di scalare le loro operazioni e integrare grandi volumi di dati, il cloud diventa la base su cui possono essere costruite le soluzioni di IAPer la concessione di credito, per esempio, l'analisi del comportamento dei clienti è diventata uno strumento cruciale, possibilitata dall'accesso a dati massivi in tempo reale. L'IA consente di identificare modelli, prevedere rischi e offrire decisioni più assertive. Ma, per questo, è indispensabile che i dati siano accessibili e organizzati in un'infrastruttura flessibile e scalabile, caratteristiche che il cloud offre in modo adattabile a ciascuna fase del processo, come l'addestramento dei modelli e il loro funzionamento.
La migrazione dei sistemi legacy verso il cloud, tuttavia, presenta una serie di ostacoli. Molte istituzioni finanziarie, soprattutto quelle con infrastrutture più tradizionali, operano ancora su sistemi locali sviluppati decenni fa. Questi, anche se robusti per le loro funzioni originali, non sono stati progettati per gestire la flessibilità e la connettività richieste dalle piattaforme moderne.
La ristrutturazione per un ambiente cloud coinvolge non solo aggiustamenti tecnologici, ma anche una trasformazione profonda nei processi aziendali, garantendo che i dati migrino in modo sicuro e che l'operazione quotidiana non venga interrotta
Inoltre, la preparazione dei dati per l'uso in soluzioni di IA richiede più che semplicemente trasferirli nel cloud. Sistemi legacy, molte volte, memorizzano informazioni in modo frammentato o difficilmente accessibile,ciò che impedisce la disponibilità per un'analisi intelligente. La trasformazione dei dati, da grezza agli strutturati, richiede una serie di fasi di pulizia, normalização e padronização — e qualquer falha nesse processo pode comprometer a eficácia dos algoritmos de IA
La forza competitiva delle nuove istituzioni digitali
Per le aziende che sono già nate nell'ambiente digitale e nel cloud, lo scenario è piuttosto diverso. Startup finanziarie e fintech, molte volte, evitano le sfide affrontate dalle banche tradizionali, sfruttando fin dall'inizio i vantaggi di un'infrastruttura moderna. Queste aziende si concentrano sull'utilizzo di questa infrastruttura e dei modelli di IA nella strategia centrale, come parte del core business e della consegna di valore che offrono – ciò che spesso può essere collegato a valori come agilità ed economia. Inoltre, la competitività di queste istituzioni si traduce in una maggiore capacità di offrire servizi personalizzati e innovativi, come analisi predittiva per l'assegnazione di credito, con un'efficienza che sfida i grandi attori del mercato
Le istituzioni tradizionali, d'altra parte, possiedono quantità molto maggiori di dati, che non sono sempre accessibili, ma che ha il potenziale di fondare analisi più robuste.
Sebbene la migrazione completa al cloud possa sembrare un compito monumentale per queste grandi istituzioni, ci sono strategie che possono facilitare questo processo in modo più graduale e controllato. Approcci incrementali, come la modernizzazione modulare dei sistemi legacy, consentono alle aziende di effettuare aggiornamenti in piccole fasi, riducendo il rischio di guasti critici e interruzioni del servizio. Ad ogni aggiornamento, le aziende possono testare e adattare l'integrazione con nuove tecnologie , garantendo una transizione più fluida ed efficace
Questi approcci su piccola scala consistono nella scelta di processi critici di business che possono, potenzialmente, beneficiarsi di soluzioni basate sull'IA, rimodellarli e mantenerli in parallelo ai processi tradizionali, in modo che entrambi si sfidino e generino evidenze sulla fattibilità e l'impatto delle nuove soluzioni..
Questo metodo, oltre a essere finanziariamente più vantaggioso, permette alle aziende di mantenere la continuità dei servizi e proteggere l'integrità dei dati. Ancora più importante, crea una base solida affinché, nel futuro, l'azienda possa sfruttare appieno il cloud e l'IA, senza la pressione di una trasformazione radicale e immediata. Implementare l'IA non significa fare una rivoluzione tutto in una volta.
Sia per aziende tradizionali in fase di modernizzazione o per startup digitali, la migrazione verso il cloud non è più una tendenza ma è diventata un'esigenza pratica. La competitività nel settore finanziario, spinta dall'Intelligenza Artificiale, dipende direttamente dalla capacità di integrare e gestire dati su larga scala, con efficienza e sicurezza. Ignorare questo cambiamento può limitare il potenziale di innovazione e restringere la crescita in un ambiente sempre più digitale e competitivo
