Migration dans le cloud : le début de la révolution de l'IA dans le secteur financier

Le secteur financier est à un point de basculement ! la pression pour innover, offrir des expériences plus rapides et plus personnalisées aux clients et, quand même, s'assurer que l'efficacité n'a jamais été aussi élevée Dans ce scénario, pour les entreprises qui maintiennent encore une partie de leurs opérations dans les technologies héritées, la migration vers le cloud apparaît comme l'un des principaux facilitateurs pour l'intégration des données, l'évolutivité des opérations et est cruciale pour l'adoption de l'intelligence artificielle (IA).Ce processus apporte cependant des défis importants et reste l'une des douleurs latentes des institutions qui ne sont pas nées numériques.

En permettant aux entreprises d'étendre leurs opérations et d'intégrer de grands volumes de données, le cloud devient la base sur laquelle les solutions d'IA peuvent être construites. Pour l'octroi de crédit, par exemple, l'analyse du comportement des clients est devenue un outil crucial, rendu possible par l'accès à des données massives en temps réel L'IA permet d'identifier des modèles, de prédire les risques et de proposer des décisions plus affirmées.Mais pour cela, il est essentiel que les données soient accessibles et organisées dans une infrastructure flexible et évolutive, caractéristiques que le cloud offre de manière adaptable à chaque phase du processus, comme la formation de modèles et leur fonctionnement. 

La migration des systèmes existants vers le cloud présente cependant un certain nombre d'obstacles. De nombreuses institutions financières, en particulier celles dotées d'infrastructures plus traditionnelles, fonctionnent toujours sur des systèmes sur site développés au cours des dernières décennies. Ceux-ci, bien que robustes à leurs fonctions d'origine, ne sont pas conçus pour gérer la flexibilité et la connectivité requises par les plateformes modernes. 

La restructuration vers un environnement cloud implique non seulement des ajustements technologiques mais également une transformation profonde des processus métier, garantissant que les données migrent en toute sécurité et que le fonctionnement quotidien n'est pas perturbé.

De plus, la préparation des données pour une utilisation dans les solutions d'IA nécessite plus que le simple transfert vers le cloud Les systèmes hérités stockent souvent les informations de manière fragmentée ou difficilement accessible, ce qui rend impossible leur mise à disposition pour une analyse intelligente La transformation des données du brut vers le structuré nécessite une série d'étapes allant du nettoyage, de la normalisation et de la standardisation et toute défaillance dans ce processus peut compromettre l'efficacité des algorithmes d'IA.

La force concurrentielle des nouvelles institutions numériques

Pour les entreprises qui sont nées dans l'environnement numérique et cloud, le scénario est assez différent Les startups financières et les fintechs évitent souvent les défis auxquels sont confrontées les banques traditionnelles, profitant dès le début des avantages d'une infrastructure moderne Ces entreprises se concentrent sur l'utilisation de cette infrastructure et des modèles d'IA dans la stratégie centrale, dans le cadre du cœur de métier et de la fourniture de valeur qu'offrent (qui peuvent souvent être liés à des valeurs telles que l'agilité et l'économie En outre, la compétitivité de ces institutions se traduit par une plus grande capacité à offrir des services personnalisés et innovants, comme l'analyse prédictive pour l'octroi de crédits, avec une efficacité qui interpelle les grands acteurs du marché.

Les institutions traditionnelles, en revanche, disposent de quantités de données beaucoup plus importantes, qui ne sont pas toujours accessibles, mais qui ont le potentiel de soutenir une analyse plus solide.   

Si la migration complète vers le cloud peut sembler une tâche monumentale pour ces grandes institutions, il existe des stratégies qui peuvent faciliter ce processus plus progressivement et de manière contrôlée. Des approches incrémentielles, telles que la modernisation modulaire des systèmes existants, permettent aux entreprises de procéder à des mises à jour en petites étapes, réduisant ainsi le risque de pannes critiques et d'interruptions de service. Chaque mise à niveau, les entreprises peuvent tester et ajuster l'intégration avec les nouvelles technologies, garantissant ainsi une transition plus fluide et plus efficace.

Ces approches à petite échelle consistent à choisir des processus métier critiques pouvant potentiellement bénéficier de solutions basées sur l'IA, à les remodeler et à les maintenir parallèles aux processus traditionnels, afin que les deux se remettent en question et génèrent des preuves sur la faisabilité et l'impact de nouvelles solutions. 

Cette méthode, en plus d'être financièrement plus viable, permet aux entreprises de maintenir la continuité des services et de protéger l'intégrité des données Plus important encore, elle crée une base solide pour qu'à l'avenir l'entreprise puisse tirer pleinement parti du cloud et de l'IA, sans la pression d'une transformation radicale et immédiate La mise en œuvre de l'IA ne fait pas de révolution à la fois. 

Que ce soit pour les entreprises traditionnelles en voie de modernisation ou pour les startups numériques, la migration vers le cloud n'est plus une tendance et est devenue une exigence pratique La compétitivité dans le secteur financier, portée par l'Intelligence Artificielle, dépend directement de la capacité à intégrer et gérer des données à grande échelle, de manière efficace et sûre L'ignorance de ce changement peut limiter le potentiel d'innovation et restreindre la croissance dans un environnement de plus en plus numérique et concurrentiel.