Cloud-Migration: Der Beginn der KI-Revolution im Finanzsektor

Der Finanzsektor steht an einem Wendepunkt! Der Druck zu Innovationen, schnelleren und personalisierteren Kundenerlebnissen und höherer Effizienz war noch nie so groß. Für Unternehmen, die teilweise noch auf veralteten Technologien basieren, erweist sich die Migration in die Cloud als Schlüsselfaktor für Datenintegration, operative Skalierbarkeit und die Einführung künstlicher Intelligenz (KI). Dieser Prozess birgt jedoch erhebliche Herausforderungen und bleibt ein latenter Schwachpunkt für Unternehmen, die nicht von Anfang an digitalisiert sind.

Indem sie es Unternehmen ermöglicht, ihre Betriebsabläufe zu skalieren und große Datenmengen zu integrieren, wird die Cloud zur Grundlage für den Aufbau von KI-Lösungen. Für die Kreditvergabe beispielsweise ist die Analyse des Kundenverhaltens dank des Zugriffs auf umfangreiche Echtzeitdaten zu einem entscheidenden Instrument geworden. KI ermöglicht es uns, Muster zu erkennen, Risiken vorherzusagen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert jedoch den Zugriff auf und die Organisation der Daten in einer flexiblen und skalierbaren Infrastruktur. Diese Funktionen bietet die Cloud, sodass sie sich an jede Phase des Prozesses anpassen kann, beispielsweise an das Training und den Betrieb des Modells. 

Die Migration von Altsystemen in die Cloud birgt jedoch eine Reihe von Hindernissen. Viele Finanzinstitute, insbesondere solche mit traditioneller Infrastruktur, arbeiten noch immer mit lokalen Systemen, die vor Jahrzehnten entwickelt wurden. Diese sind zwar für ihre ursprünglichen Funktionen robust, wurden aber nicht für die Flexibilität und Konnektivität konzipiert, die moderne Plattformen erfordern. 

Die Umstrukturierung in eine Cloud-Umgebung erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch eine tiefgreifende Transformation der Geschäftsprozesse. Dabei muss sichergestellt werden, dass die Daten sicher migriert werden und der tägliche Betrieb nicht unterbrochen wird.

Darüber hinaus erfordert die Vorbereitung von Daten für den Einsatz in KI-Lösungen mehr als nur die Übertragung in die Cloud. Legacy-Systeme speichern Informationen oft fragmentiert oder schwer zugänglich, sodass sie für intelligente Analysen nicht zugänglich sind. Die Umwandlung von Rohdaten in strukturierte Daten erfordert eine Reihe von Bereinigungs-, Normalisierungs- und Standardisierungsschritten – und jeder Fehler in diesem Prozess kann die Effektivität von KI-Algorithmen beeinträchtigen.

Die Wettbewerbsstärke neuer digitaler Institutionen

Für Unternehmen, die im digitalen und Cloud-basierten Umfeld geboren wurden, sieht das Szenario ganz anders aus. Finanz-Startups und Fintechs vermeiden oft die Herausforderungen traditioneller Banken und nutzen von Anfang an die Vorteile einer modernen Infrastruktur. Diese Unternehmen konzentrieren sich auf die Nutzung dieser Infrastruktur und KI-Modelle als Kernstrategie, als Teil ihres Kerngeschäfts und des damit verbundenen Mehrwerts – der oft mit Werten wie Agilität und Kosteneffizienz verknüpft ist. Darüber hinaus ermöglicht die Wettbewerbsfähigkeit dieser Institute eine größere Fähigkeit, personalisierte und innovative Dienstleistungen wie prädiktive Analysen für die Kreditvergabe anzubieten – und zwar mit einer Effizienz, die die großen Marktteilnehmer herausfordert.

Traditionelle Institutionen verfügen dagegen über wesentlich größere Datenmengen, die zwar nicht immer zugänglich sind, aber das Potenzial haben, robustere Analysen zu ermöglichen.   

Eine vollständige Migration in die Cloud mag für große Unternehmen wie eine Mammutaufgabe erscheinen. Es gibt jedoch Strategien, die diesen Prozess schrittweise und kontrollierter gestalten. Inkrementelle Ansätze, wie die modulare Modernisierung von Altsystemen, ermöglichen Unternehmen Aktualisierungen in kleinen Schritten und reduzieren so das Risiko kritischer Ausfälle und Serviceunterbrechungen. Mit jedem Update können Unternehmen die Integration neuer Technologien testen und anpassen, was einen reibungsloseren und effektiveren Übergang gewährleistet.

Diese klein angelegten Ansätze bestehen darin, kritische Geschäftsprozesse auszuwählen, die potenziell von KI-basierten Lösungen profitieren können, sie neu zu gestalten und sie parallel zu herkömmlichen Prozessen aufrechtzuerhalten, sodass sich beide gegenseitig herausfordern und Beweise für die Realisierbarkeit und Wirkung neuer Lösungen liefern. 

Diese Methode ist nicht nur finanziell rentabler, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, die Servicekontinuität aufrechtzuerhalten und die Datenintegrität zu schützen. Vor allem aber schafft sie eine solide Grundlage, um die Vorteile von Cloud und KI in Zukunft voll auszuschöpfen, ohne dem Druck einer radikalen und sofortigen Transformation ausgesetzt zu sein. Bei der Implementierung von KI geht es nicht um eine einmalige Revolution. 

Ob für traditionelle Unternehmen in der Modernisierung oder digitale Startups: Die Migration in die Cloud hat sich vom Trend zur praktischen Notwendigkeit entwickelt. Die Wettbewerbsfähigkeit des Finanzsektors, angetrieben durch künstliche Intelligenz, hängt direkt von der Fähigkeit ab, Daten in großem Umfang effizient und sicher zu integrieren und zu verwalten. Wird dieser Wandel ignoriert, kann dies das Innovationspotenzial einschränken und das Wachstum in einem zunehmend digitalen und wettbewerbsorientierten Umfeld behindern.