金融行业正处于一个转折点! 创新的压力, 为客户提供更快速和个性化的体验并, 然而, 确保效率从未如此高. 在这种情况下, 对于仍然在使用遗留技术进行部分运营的公司, 云迁移成为数据集成的主要推动力之一, 操作的可扩展性对人工智能（IA）的采用至关重要. 这个过程, 然而, 带来了重大挑战，并且仍然是那些没有数字化出生的机构的潜在痛点
通过允许企业扩展其运营并整合大量数据, 云成为构建人工智能解决方案的基础为了授予信贷, 例如, 客户行为分析已成为一项关键工具, 通过实时访问海量数据实现的. 人工智能可以识别模式, 预测风险并提供更准确的决策. 但是, 为了这个, 数据必须在灵活且可扩展的基础设施中可访问和组织, 云所提供的特性可以根据过程的每个阶段进行适应, 模型的训练和操作方式.
遗留系统迁移到云端, 然而, 呈现了一系列障碍. 许多金融机构, 特别是那些基础设施更为传统的, 仍在使用几十年前开发的本地系统. 这些, 尽管对于其原始功能来说是强大的, 并未设计用于应对现代平台所需的灵活性和连接性.
云环境的重构不仅涉及技术调整, 但也是对业务流程的深刻转变, 确保数据安全迁移，并且日常操作不被中断
此外, 将数据准备好以用于人工智能解决方案不仅仅是将其转移到云端. 遗留系统, 很多时候, 以碎片化或难以访问的方式存储信息,这使得无法进行智能分析. 数据的转化, 从粗糙到结构化, 需要一系列清洁步骤, normalização e padronização — e qualquer falha nesse processo pode comprometer a eficácia dos algoritmos de IA
新型数字化机构的竞争实力
对于那些已经在数字环境和云中诞生的公司, 场景非常不同. 金融初创企业和金融科技公司, 很多时候, 避免传统银行面临的挑战, 从一开始就利用现代基础设施的优势. 这些公司专注于在核心战略中利用这些基础设施和人工智能模型, 作为核心业务和提供的价值交付的一部分 – 这往往与灵活性和经济等价值观有关. 此外, 这些机构的竞争力转化为提供个性化和创新服务的更大能力, 作为信贷授予的预测分析, 以挑战市场大玩家的效率
传统机构, 另一方面, 拥有更大量的数据, 并不总是可获得, 但有潜力为更强有力的分析奠定基础.
尽管完全迁移到云端对这些大型机构来说可能看起来是一项艰巨的任务, 有一些策略可以使这个过程更加渐进和可控. 渐进式方法, 如何对遗留系统进行模块化现代化, 允许企业分阶段进行更新, 降低关键故障和服务中断的风险. 每次更新, 企业可以测试和调整与新技术的集成 , 确保更平稳有效的过渡
这些小规模的方法包括选择可以影响业务的关键流程, 潜在地, 利用基于人工智能的解决方案, 重新设计它们并使其与传统流程并行, 以便双方相互挑战并产生关于新解决方案的可行性和影响的证据..
这个方法, 除了在财务上更可行, 允许企业保持服务的连续性并保护数据的完整性. 更重要的是, 他为...建立了一个坚实的基础, 未来, 公司能够充分利用云和人工智能, 没有迫切进行根本和立即转变的压力. 实施人工智能并不是一次性进行革命.
无论是处于现代化进程中的传统企业还是数字初创公司, 云迁移不再是一个趋势，而是一个实际的要求. 金融行业的竞争力, 由人工智能驱动, 直接依赖于整合和管理大规模数据的能力, 高效和安全. 忽视这一变化可能会限制创新潜力，并在日益数字化和竞争激烈的环境中限制增长
