Migracija oblaka: početak AI revolucije u financijskom sektoru

金融行业正处在一个转折点！对创新、提供更快速和个性化客户体验以及确保效率的要求从未如此之高。在此背景下，对于仍部分业务依赖于遗留技术的企业而言，向云迁移已成为数据集成和运营扩展的主要推动力之一，并且对于采用人工智能至关重要。然而，这一过程也带来了重大挑战，并且对于那些并非数字原生的机构来说，这仍然是一个持续的痛点。.

通过使企业能够扩展其运营并集成海量数据，云成为了构建人工智能解决方案的基础。. 例如，在信贷发放领域，得益于对海量数据的实时访问，客户行为分析已成为一项关键工具。人工智能能够识别模式、预测风险并提供更精准的决策。但为此，数据必须可在灵活、可扩展的基础架构中访问和组织，而云恰恰能够以可适应流程各阶段（如模型训练和模型运营）的方式提供这些特性。. 

然而，将遗留系统迁移到云面临着一系列障碍。许多金融机构，尤其是那些基础设施较为传统的机构，仍然在几十年前开发的本地系统上运营。这些系统虽然对其原有功能而言足够稳健，但并非为处理现代平台所需的灵活性和连接性而设计。. 

向云环境的重构不仅涉及技术调整，还需要深刻的业务流程转型，以确保数据安全迁移且日常运营不被中断。.

此外，为在人工智能解决方案中使用而准备数据，需要的不仅仅是简单地将数据转移到云上。遗留系统通常以碎片化或难以访问的方式存储信息，这使得数据无法用于智能分析。将数据从原始状态转换为结构化数据，需要经过一系列清洗、规范化和标准化的步骤——此过程中的任何失误都可能损害人工智能算法的有效性。.

新兴数字机构的竞争优势

对于那些在数字环境和云中诞生的公司而言，情况则大不相同。金融初创公司和金融科技公司通常避免了传统银行所面临的挑战，从一开始就利用了现代基础设施的优势。这些公司专注于将这种基础设施和人工智能模型用于其核心战略，作为其核心业务和价值交付的一部分——这通常与敏捷性和节约成本等价值观相关联。此外，这些机构的竞争力体现在它们能够以更高的效率提供个性化和创新的服务，例如用于信贷发放的预测分析，这对市场中的大型参与者构成了挑战。.

另一方面，传统机构拥有数量远为庞大的数据，这些数据并非总是易于访问，但具有支撑更强大分析的潜力。.   

尽管全面迁移到云对于这些大型机构来说似乎是一项艰巨的任务，但有些策略可以使这一过程更加渐进和可控。增量式方法，例如遗留系统的模块化现代化，允许公司分小步进行更新，从而降低严重故障和服务中断的风险。在每次更新中，公司可以测试和调整与新技术的集成，确保更平稳有效的过渡。.

这些小规模方法包括选择那些可能从基于人工智能的解决方案中受益的关键业务流程，对其进行重塑，并与传统流程并行运行，使二者相互挑战，并为新解决方案的可行性和影响力生成证据。. 

这种方法不仅在财务上更具可行性，还能使公司保持服务的连续性并保护数据的完整性。更重要的是，它为公司在未来能够充分利用云和人工智能奠定了坚实的基础，而无需承受激进且立竿见影的转型压力。实施人工智能并非一蹴而就的革命。. 

无论对于正在现代化进程中的传统企业，还是对于数字初创公司，向云迁移已不再是一种趋势，而成为了一项实际要求。在人工智能推动下的金融业竞争力，直接依赖于大规模高效、安全地集成和管理数据的能力。忽视这一转变可能会限制创新潜力，并在日益数字化和竞争激烈的环境中制约增长。.