Der Finanzsektor befindet sich an einem Wendepunkt! Der Druck, zu innovieren, schnellere und personalisierte Erfahrungen für die Kunden zu bieten und gleichzeitig die Effizienz zu gewährleisten, war noch nie so hoch. In diesem Szenario gilt die Migration in die Cloud für Unternehmen, die noch einen Teil ihrer Operationen auf veraltete Technologien stützen, als einer der wichtigsten Treiber für die Datenintegration, die Skalierbarkeit der Abläufe und ist entscheidend für die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI). Dieser Prozess bringt jedoch erhebliche Herausforderungen mit sich und bleibt eine der latenten Schwachstellen der Institutionen, die nicht digital geboren wurden.
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 wurde die Verhaltensanalyse der Kunden zu einem entscheidenden Instrument, ermöglicht durch den Zugriff auf massenhafte Echtzeitdaten. KI ermöglicht die Identifizierung von Mustern, die Vorhersage von Risiken und die Unterstützung präziserer Entscheidungen. Aber, dafür ist es unerlässlich, dass die Daten zugänglich und in einer flexiblen und skalierbaren Infrastruktur organisiert sind, Eigenschaften, die die Cloud in jeder Phase des Prozesses bietet, wie z.B. beim Training von Modellen und deren Betrieb.
Die Migration von Altsystemen in die Cloud bringt jedoch eine Reihe von Hindernissen mit sich. Viele Finanzinstitute, insbesondere solche mit einer traditionelleren Infrastruktur, arbeiten noch immer mit lokalen Systemen, die vor Jahrzehnten entwickelt wurden. Diese, obwohl robust für ihre ursprünglichen Funktionen, wurden nicht dafür entwickelt, die Flexibilität und Konnektivität moderner Plattformen zu bewältigen.
Die Umstrukturierung in eine Cloud-Umgebung erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch eine tiefgreifende Umgestaltung der Geschäftsprozesse. Dabei muss sichergestellt werden, dass die Daten sicher migriert werden und der tägliche Betrieb nicht unterbrochen wird.
Darüber hinaus erfordert die Datenvorbereitung für den Einsatz in KI-Lösungen mehr als nur das Hochladen in die Cloud. Altsysteme speichern oft Informationen in fragmentierter oder schwer zugänglicher Weise, was eine intelligente Analyse unmöglich macht. Die Datenumwandlung, von Rohdaten zu strukturierten Daten, erfordert eine Reihe von Schritten wie Bereinigung, Normalisierung und Standardisierung — und jeder Fehler in diesem Prozess kann die Wirksamkeit der KI-Algorithmen beeinträchtigen.
Die Wettbewerbsstärke neuer digitaler Institutionen
Für Unternehmen, die bereits in der digitalen Welt und in der Cloud entstanden sind, ist die Situation ganz anders. Finanz-Startups und Fintechs vermeiden oft die Herausforderungen traditioneller Banken und nutzen von Anfang an die Vorteile einer modernen Infrastruktur. Diese Unternehmen konzentrieren sich darauf, diese Infrastruktur und KI-Modelle in die zentrale Strategie zu integrieren, als Teil des Kerngeschäfts und der Wertschöpfung, die sie bieten – was oft mit Werten wie Agilität und Kosteneinsparungen verbunden ist. Darüber hinaus zeigt die Wettbewerbsfähigkeit dieser Institutionen eine größere Fähigkeit, personalisierte und innovative Dienstleistungen anzubieten, wie z.B. prädiktive Analysen für die Kreditvergabe, mit einer Effizienz, die die großen Marktteilnehmer herausfordert.
Traditionelle Institutionen hingegen verfügen über viel größere Datenmengen, die nicht immer zugänglich sind, aber das Potenzial haben, fundiertere Analysen zu ermöglichen.
Obwohl die vollständige Migration in die Cloud für diese großen Institutionen eine monumentale Aufgabe zu sein scheint, gibt es Strategien, die diesen Prozess schrittweise und kontrolliert erleichtern können. Inkrementelle Ansätze, wie die modulare Modernisierung von Altsystemen, ermöglichen es Unternehmen, Aktualisierungen in kleinen Schritten durchzuführen, wodurch das Risiko kritischer Fehler und Serviceunterbrechungen reduziert wird. Bei jedem Update können Unternehmen die Integration mit neuen Technologien testen und anpassen, um einen reibungsloseren und effizienteren Übergang zu gewährleisten.
Diese kleinen Ansätze bestehen darin, kritische Geschäftsprozesse auszuwählen, die potenziell von KI-basierten Lösungen profitieren können, sie neu zu gestalten und parallel zu den traditionellen Prozessen zu betreiben, sodass beide sich herausfordern und Belege für die Machbarkeit und den Einfluss der neuen Lösungen liefern..
Diese Methode ist nicht nur finanziell rentabler, sondern ermöglicht es den Unternehmen auch, die Kontinuität der Dienste aufrechtzuerhalten und die Integrität der Daten zu schützen. Noch wichtiger ist, dass er eine solide Grundlage schafft, damit das Unternehmen in Zukunft die Vorteile der Cloud und KI voll nutzen kann, ohne den Druck einer radikalen und sofortigen Transformation. KI-Implementierung ist keine einmalige Revolution.
Ob egal, ob für traditionelle Unternehmen im Modernisierungsprozess oder für digitale Start-ups, der Umstieg in die Cloud ist keine Trend mehr, sondern eine praktische Notwendigkeit. Die Wettbewerbsfähigkeit im Finanzsektor, angetrieben durch Künstliche Intelligenz, hängt direkt von der Fähigkeit ab, Daten in großem Umfang effizient und sicher zu integrieren und zu verwalten. Das Ignorieren dieser Veränderung kann das Innovationspotenzial einschränken und das Wachstum in einer zunehmend digitalen und wettbewerbsintensiven Umgebung begrenzen.
