Finanssektoren står ved et vendepunkt! Presset for at innovere, levere hurtigere og mere personlige kundeoplevelser og sikre effektivitet har aldrig været højere. I dette scenarie fremstår migrering til skyen som en af de vigtigste drivkræfter for dataintegration, skalerbarhed af operationer og er afgørende for implementeringen af kunstig intelligens (AI) for virksomheder, der stadig opretholder en del af deres drift i ældre teknologier. Denne proces medfører dog betydelige udfordringer og er fortsat et af de latente smertepunkter for institutioner, der ikke er født digitale.
Ved at gøre det muligt for virksomheder at skalere deres drift og integrere store mængder data, bliver skyen fundamentet for AI-løsninger. Til kreditgivning er analyse af kundeadfærd for eksempel blevet et afgørende værktøj, hvilket er muliggjort af adgang til massive mængder data i realtid. AI muliggør identifikation af mønstre, forudsigelse af risici og levering af mere effektive beslutninger. Men for at dette kan ske, er det afgørende, at dataene er tilgængelige og organiseret i en fleksibel og skalerbar infrastruktur, egenskaber som skyen tilbyder på en måde, der tilpasser sig hver fase af processen, såsom modeltræning og drift.
Migrering af ældre systemer til skyen præsenterer dog en række forhindringer. Mange finansielle institutioner, især dem med mere traditionel infrastruktur, opererer stadig på lokale systemer, der blev udviklet for årtier siden. Selvom disse systemer var robuste til deres oprindelige funktioner, var de ikke designet til at håndtere den fleksibilitet og tilslutningsmuligheder, der kræves af moderne platforme.
Omstrukturering til et cloud-miljø involverer ikke kun teknologiske tilpasninger, men også en gennemgribende transformation af forretningsprocesser, der sikrer, at data migrerer sikkert, og at den daglige drift ikke afbrydes.
Derudover kræver det mere end blot at overføre data til skyen at forberede dem til brug i AI-løsninger. Ældre systemer lagrer ofte information på en fragmenteret eller vanskeligt tilgængelig måde, hvilket gør det umuligt at gøre den tilgængelig til intelligent analyse. Transformation af data fra rå til struktureret kræver en række rensnings-, normaliserings- og standardiseringstrin – og enhver fejl i denne proces kan kompromittere effektiviteten af AI-algoritmer.
Konkurrenceevnen hos nye digitale institutioner
For virksomheder, der er født i det digitale og cloud-baserede miljø, er scenariet helt anderledes. Finansielle startups og fintechs undgår ofte de udfordringer, som traditionelle banker står over for, og udnytter moderne infrastruktur fra starten. Disse virksomheder fokuserer på at bruge denne infrastruktur og AI-modeller i deres kernestrategi, som en del af deres kerneforretning og den værdi, de leverer – hvilket ofte kan forbindes med værdier som fleksibilitet og omkostningsbesparelser. Desuden omsættes disse institutioners konkurrenceevne til en større kapacitet til at tilbyde personlige og innovative tjenester, såsom prædiktiv analyse til kreditgivning, med en effektivitet, der udfordrer de store aktører på markedet. Traditionelle
institutioner besidder derimod meget større mængder data, som ikke altid er tilgængelige, men som har potentiale til at understøtte mere robuste analyser.
Selvom en komplet cloud-migrering kan virke som en monumental opgave for store institutioner, findes der strategier, der kan lette denne proces på en mere gradvis og kontrolleret måde. Trinvise tilgange, såsom modulær modernisering af ældre systemer, giver virksomheder mulighed for at foretage opdateringer i små trin, hvilket reducerer risikoen for kritiske fejl og serviceafbrydelser. Med hver opdatering kan virksomheder teste og justere integrationen med nye teknologier, hvilket sikrer en mere gnidningsløs og effektiv overgang.
Disse småskalatilgange består i at vælge kritiske forretningsprocesser, der potentielt kan drage fordel af AI-baserede løsninger, omforme dem og vedligeholde dem parallelt med traditionelle processer, så de begge udfordrer hinanden og genererer beviser for de nye løsningers levedygtighed og effekt.
Denne metode er, udover at være mere økonomisk rentabel, også mere økonomisk rentabel, hvilket giver virksomheder mulighed for at opretholde servicekontinuitet og beskytte dataintegriteten. Endnu vigtigere er det, at den skaber et solidt fundament, så virksomheden i fremtiden kan drage fuld fordel af skyen og AI uden presset fra en radikal og øjeblikkelig transformation. Implementering af AI handler ikke om at revolutionere på én gang.
Uanset om det er for traditionelle virksomheder, der er under modernisering, eller for digitale startups, er migrering til skyen ikke længere en trend og er blevet et praktisk krav. Konkurrenceevnen i den finansielle sektor, drevet af kunstig intelligens, afhænger direkte af evnen til at integrere og administrere data i stor skala, effektivt og sikkert. At ignorere denne forandring kan begrænse innovationspotentialet og begrænse væksten i et stadig mere digitalt og konkurrencepræget miljø.
