金融セクターは転換点にあります! 革新への圧力, 顧客により迅速でパーソナライズされた体験を提供するために, まだ, 効率を保証することはこれまでにないほど高くなった. このシナリオでは, レガシー技術でまだ一部の業務を維持している企業向け, クラウドへの移行は、データ統合の主要な促進要因の一つとして浮上しています, オペレーションのスケーラビリティは、人工知能（AI）の採用にとって重要です. このプロセス, しかし, 重要な課題をもたらし、デジタルで生まれなかった機関にとって依然として潜在的な痛みの一つである
企業が業務を拡大し、大量のデータを統合できるようにすることで, クラウドはAIソリューションが構築される基盤となるクレジットの付与のために, 例えば, 顧客の行動分析は重要なツールとなった, リアルタイムでの膨大なデータへのアクセスによって可能になった. AIはパターンを特定することを可能にします, リスクを予測し、より確実な意思決定を提供する. しかし, それに対して, データがアクセス可能で、柔軟でスケーラブルなインフラストラクチャに整理されていることが不可欠です, プロセスの各段階に応じてクラウドが提供する適応可能な特徴, モデルのトレーニングとその運用方法.
レガシーシステムのクラウドへの移行, しかし, 一連の障害を提示する. 多くの金融機関, 特に伝統的なインフラを持つもの, まだ数十年前に開発されたローカルシステムで運用されています. それら, 元の機能に対して堅牢であるにもかかわらず, 現代のプラットフォームが要求する柔軟性と接続性に対応するようには設計されていない.
クラウド環境への再構築は、技術的な調整だけでなく, しかし、ビジネスプロセスにおける深い変革でもあります, データが安全に移行し、日常の業務が中断されないように保証する
さらに, AIソリューションでのデータ使用のための準備は、単にデータをクラウドに移す以上のものを必要とする. レガシーシステム, 多くの場合, 情報を断片的またはアクセスしにくい方法で保存する,知的分析のための提供を不可能にするもの. データの変換, 粗野から構造化された, 一連の清掃手順が必要です, normalização e padronização — e qualquer falha nesse processo pode comprometer a eficácia dos algoritmos de IA
新しいデジタル機関の競争力
デジタル環境とクラウドで生まれた企業のために, 状況はかなり異なります. 金融スタートアップとフィンテック, 多くの場合, 伝統的な銀行が直面する課題を回避する, 初めから現代的なインフラの利点を活用して. これらの企業は、このインフラストラクチャーとAIモデルを中心戦略に活用することに集中しています, コアビジネスの一部として、提供する価値の提供 – しばしば機敏さや経済性と関連している可能性がある. さらに, これらの機関の競争力は、個別化された革新的なサービスを提供する能力の向上に繋がる, 信用供与のための予測分析, 市場の大手プレーヤーに挑む効率性で
伝統的な機関, 一方で, はるかに多くのデータを持っています, 常にアクセス可能であるわけではない, しかし、より堅牢な分析を基礎づける可能性を持っている.
大規模な機関にとって、完全なクラウド移行は壮大な作業に思えるかもしれません, このプロセスをより段階的かつ制御された方法で容易にする戦略があります. インクリメンタルアプローチ, レガシーシステムのモジュラー化による近代化, 企業が小さなステップで更新を行うことを許可します, クリティカルな障害やサービスの中断のリスクを減らす. 各更新ごとに, 企業は新しい技術との統合をテストし調整することができます , よりスムーズで効果的な移行を保証する
これらの小規模なアプローチは、選択されたビジネスの重要なプロセスで構成されています, 潜在的に, AIに基づくソリューションの恩恵を受ける, それらを再構築し、従来のプロセスと並行して維持する, 両者が挑戦し、新しいソリューションの実現可能性と影響に関する証拠を生み出すように..
この方法, 経済的により実行可能であるだけでなく, 企業がサービスの継続性を維持し、データの整合性を保護できるようにします. さらに重要なこと, 彼はそれができるための堅固な基盤を築く, 未来, 企業がクラウドとAIを最大限に活用できるように, 急激で即時の変革の圧力なしに. AIを実装することは、一度に革命を起こすことではない.
伝統的な企業の近代化プロセスやデジタルスタートアップのために, クラウドへの移行はトレンドではなく、実際の要件となった. 金融セクターの競争力, 人工知能によって推進されている, 大規模なデータを統合し管理する能力に直接依存する, 効率と安全性を持って. この変化を無視することは、革新の可能性を制限し、ますますデジタルで競争の激しい環境での成長を制約する可能性がある
