Le secteur financier est à un point d'inflexion ! La pression pour innover, offrir des expériences plus rapides et personnalisées aux clients, tout en garantissant l'efficacité n'a jamais été aussi forte. Dans ce contexte, pour les entreprises qui maintiennent encore une partie de leurs opérations avec des technologies héritées, la migration vers le cloud émerge comme l'un des principaux facilitateurs pour l'intégration des données, la scalabilité des opérations et est cruciale pour l'adoption de l'intelligence artificielle (IA). Ce processus, cependant, présente des défis importants et demeure l'une des douleurs latentes des institutions qui ne sont pas nées numériques.
En permettant aux entreprises de faire évoluer 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, rendue possible par l'accès à des données massives en temps réel. L'IA permet d'identifier des schémas, de prévoir des risques et de proposer des décisions plus précises. Mais, pour cela, il est indispensable que les données soient accessibles et organisées dans une infrastructure flexible et évolutive, des caractéristiques que le cloud offre de manière adaptable à chaque étape du processus, comme la formation des modèles et leur exploitation.
La migration des systèmes hérités vers le cloud présente cependant une série d'obstacles. De nombreuses institutions financières, en particulier celles dotées d'une infrastructure plus traditionnelle, opèrent encore sur des systèmes locaux développés il y a plusieurs décennies. Ceux-ci, bien que robustes pour leurs fonctions originales, n'ont pas été 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 les opérations quotidiennes ne sont pas interrompues.
De plus, la préparation des données pour une utilisation dans des solutions d'IA nécessite plus que simplement les transférer vers le cloud. Les systèmes hérités stockent souvent des informations de manière fragmentée ou difficilement accessibles, ce qui empêche leur mise à disposition pour une analyse intelligente. La transformation des données, des brutes aux structurées, nécessite une série d'étapes de nettoyage, de normalisation et de 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 déjà nées dans l'environnement numérique et dans le cloud, la situation est très différente. Les startups financières et les fintechs évitent souvent les défis rencontrés par les banques traditionnelles, en profitant dès le départ des avantages d'une infrastructure moderne. Ces entreprises se concentrent sur l'utilisation de cette infrastructure et des modèles d'IA dans leur stratégie centrale, en tant que partie du cœur de métier et de la création de valeur qu'elles offrent – ce qui peut souvent être lié à des valeurs telles que l'agilité et l'économie. De plus, la compétitivité de ces institutions se traduit par une capacité accrue à offrir des services personnalisés et innovants, tels que l'analyse prédictive pour l'octroi de crédit, avec une efficacité qui défie les grands acteurs du marché.
Les institutions traditionnelles, d'autre part, disposent de quantités beaucoup plus importantes de données, qui ne sont pas toujours accessibles, mais qui ont le potentiel de fonder des analyses plus solides.
Bien que la migration complète vers le cloud puisse sembler une tâche monumentale pour ces grandes institutions, il existe des stratégies qui peuvent faciliter ce processus de manière plus progressive et contrôlée. Les approches incrémentielles, telles que la modernisation modulaire des systèmes hérités, permettent aux entreprises de réaliser des mises à jour par petites étapes, réduisant ainsi le risque de défaillances critiques et d'interruptions de service. À chaque mise à jour, les entreprises peuvent tester et ajuster l'intégration avec de nouvelles technologies, garantissant une transition plus fluide et efficace.
Ces approches à petite échelle consistent à sélectionner des processus métier critiques qui peuvent potentiellement bénéficier de solutions basées sur l'IA, les remodeler et les maintenir parallèlement aux processus traditionnels, afin que les deux se défient mutuellement et génèrent des preuves sur la faisabilité et l'impact des nouvelles solutions..
Cette méthode, en plus d'être plus financièrement viable, permet aux entreprises de maintenir la continuité des services et de protéger l'intégrité des données. Plus important encore, il crée une base solide pour que, à l'avenir, l'entreprise puisse tirer pleinement parti du cloud et de l'IA, sans la pression d'une transformation radicale et immédiate. Implémenter l'IA ne consiste pas à faire une révolution en une seule fois.
Que ce soit pour des entreprises traditionnelles en cours de modernisation ou pour des startups numériques, la migration vers le cloud n'est plus une tendance mais une exigence pratique. La compétitivité dans le secteur financier, impulsée par l'intelligence artificielle, dépend directement de la capacité à intégrer et gérer des données à grande échelle, avec efficacité et sécurité. Ignorer ce changement peut limiter le potentiel d'innovation et restreindre la croissance dans un environnement de plus en plus numérique et compétitif.
