Sektor finansowy znajduje się w punkcie zwrotnym! Presja na innowacje, zapewnić klientom szybsze i bardziej spersonalizowane doświadczenia oraz, jeszcze, zapewnić efektywność nigdy nie była tak wysoka. W tym scenariuszu, dla firm, które wciąż utrzymują część swoich operacji w technologiach dziedziczonych, migracja do chmury pojawia się jako jeden z głównych ułatwiaczy integracji danych, skalowalność operacji i jest kluczowa dla przyjęcia sztucznej inteligencji (SI). Ten proces, jednakże, przynosi znaczące wyzwania i wciąż jest jednym z ukrytych problemów instytucji, które nie powstały w erze cyfrowej
Pozwalając firmom na skalowanie swoich operacji i integrowanie dużych wolumenów danych, chmura staje się podstawą, na której można budować rozwiązania AIDla przyznania kredytu, na przykład, analiza zachowań klientów stała się kluczowym narzędziem, umożliwiona przez dostęp do masowych danych w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja pozwala na identyfikację wzorców, przewidywać ryzyka i oferować bardziej trafne decyzje. Ale, do tego, jest niezbędne, aby dane były dostępne i zorganizowane w elastycznej i skalowalnej infrastrukturze, cechy, które chmura oferuje w sposób dostosowany do każdej fazy procesu, jak trening modeli i ich działanie.
Migracja systemów dziedzicznych do chmury, jednakże, przedstawia szereg przeszkód. Wiele instytucji finansowych, szczególnie te z bardziej tradycyjną infrastrukturą, wciąż działają na lokalnych systemach opracowanych w minionych dekadach. Ci, chociaż solidne w swoich pierwotnych funkcjach, nie zostały zaprojektowane do radzenia sobie z elastycznością i łącznością wymaganymi przez nowoczesne platformy.
Reorganizacja dla środowiska chmurowego obejmuje nie tylko dostosowania technologiczne, ale także głęboką transformację procesów biznesowych, zapewniając, że dane migrują w sposób bezpieczny i że codzienna operacja nie jest przerywana
Ponadto, przygotowanie danych do użycia w rozwiązaniach AI wymaga więcej niż tylko przeniesienia ich do chmury. Systemy dziedziczone, wiele razy, przechowują informacje w sposób fragmentaryczny lub trudny do uzyskania,co to uniemożliwia udostępnienie do inteligentnej analizy. Transformacja danych, z surowych do ustrukturyzowanych, wymaga szeregu etapów czyszczenia, normalizacja i standaryzacja — a każda awaria w tym procesie może zagrozić skuteczności algorytmów AI
Siła konkurencyjna nowych instytucji cyfrowych
Dla firm, które już powstały w środowisku cyfrowym i w chmurze, scenariusz jest dość inny. Startupy finansowe i fintechy, wiele razy, unikają wyzwań, przed którymi stoją tradycyjne banki, korzystając od początku z zalet nowoczesnej infrastruktury. Te firmy koncentrują się na wykorzystaniu tej infrastruktury i modeli AI w centralnej strategii, jako część podstawowej działalności i dostarczania wartości, którą oferują – co co często może być związane z wartościami takimi jak szybkość i oszczędność. Ponadto, konkurencyjność tych instytucji przekłada się na większą zdolność do oferowania spersonalizowanych i innowacyjnych usług, jak analiza predykcyjna do przyznawania kredytu, z efektywnością, która stawia wyzwanie dużym graczom na rynku
Instytucje tradycyjne, z drugiej strony, posiadają znacznie większe ilości danych, które nie zawsze są dostępne, ale jednak ma potencjał do fundamentowania bardziej solidnych analiz.
Chociaż całkowita migracja do chmury może wydawać się monumentalnym zadaniem dla tych dużych instytucji, są strategie, które mogą ułatwić ten proces w sposób bardziej stopniowy i kontrolowany. Pode pode pode, jak modularna modernizacja systemów dziedzicznych, pozwalają firmom na wprowadzanie aktualizacji w małych etapach, zmniejszając ryzyko krytycznych awarii i przerw w świadczeniu usług. Z każdą aktualizacją, firmy mogą testować i dostosowywać integrację z nowymi technologiami , zapewniając płynniejsze i skuteczniejsze przejście
Te pode to pode wybrać krytyczne procesy biznesowe, które mogą, potencjalnie, korzystać z rozwiązań opartych na AI, przekształcić je i utrzymać w równoległym do tradycyjnych procesów, w taki sposób, aby obie strony mogły się wyzwać i generować dowody na wykonalność i wpływ nowych rozwiązań..
Ta metoda, oprócz tego, że jest finansowo bardziej opłacalne, pozwala firmom na utrzymanie ciągłości usług i ochronę integralności danych. Jeszcze ważniejsze, on tworzy solidną podstawę, aby, w przyszłości, firma może w pełni skorzystać z chmury i sztucznej inteligencji, bez presji radykalnej i natychmiastowej transformacji. Wdrażanie AI nie polega na dokonaniu rewolucji za jednym razem.
Czy to dla tradycyjnych firm w procesie modernizacji, czy dla cyfrowych startupów, migracja do chmury przestała być trendem i stała się praktycznym wymogiem. Konkurencyjność w sektorze finansowym, napędzana przez sztuczną inteligencję, zależy bezpośrednio od zdolności do integrowania i zarządzania danymi na dużą skalę, z efektywnością i bezpieczeństwem. Ignorowanie tej zmiany może ograniczyć potencjał innowacji i ograniczyć wzrost w coraz bardziej cyfrowym i konkurencyjnym środowisku
