Migrazione al cloud: l'inizio della rivoluzione dell'intelligenza artificiale nel settore finanziario

Il settore finanziario è a un punto di svolta! la pressione per innovare, fornire esperienze più veloci e personalizzate ai clienti e, ancora, garantire che l'efficienza non sia mai stata così elevata In questo scenario, per le aziende che mantengono ancora parte delle loro operazioni nelle tecnologie legacy, la migrazione al cloud emerge come uno dei principali facilitatori per l'integrazione dei dati, la scalabilità delle operazioni ed è cruciale per l'adozione dell'intelligenza artificiale (AI) Questo processo, tuttavia, comporta sfide significative e rimane uno dei dolori latenti delle istituzioni che non sono nate digitali.

Consentendo alle aziende di scalare le proprie operazioni e integrare grandi volumi di dati, il cloud diventa la base su cui costruire soluzioni di intelligenza artificiale. Per la concessione del credito, ad esempio, l'analisi del comportamento dei clienti è diventata uno strumento cruciale, reso possibile dall'accesso a dati massicci in tempo reale L'AI consente di identificare pattern, prevedere rischi e offrire decisioni più assertive Ma per questo, è essenziale che i dati siano accessibili e organizzati in un'infrastruttura flessibile e scalabile, caratteristiche che il cloud offre in modo adattabile a ogni fase del processo, come i modelli di formazione e il loro funzionamento. 

La migrazione dei sistemi legacy al cloud, tuttavia, presenta una serie di ostacoli. Molte istituzioni finanziarie, soprattutto quelle con infrastrutture più tradizionali, operano ancora su sistemi locali sviluppati nei decenni passati. Questi, sebbene robusti rispetto alle loro funzioni originali, non sono progettati per gestire la flessibilità e la connettività richieste dalle piattaforme moderne. 

La ristrutturazione in un ambiente cloud comporta non solo aggiustamenti tecnologici ma anche una profonda trasformazione dei processi aziendali, garantendo che i dati migrano in modo sicuro e che il funzionamento quotidiano non venga interrotto.

Inoltre, preparare i dati da utilizzare nelle soluzioni di intelligenza artificiale richiede molto più che il semplice trasferimento nel cloud. I sistemi legacy spesso memorizzano le informazioni in modo frammentato o difficilmente accessibile, il che rende impossibile renderle disponibili per l’analisi intelligente. La trasformazione dei dati da grezzi a strutturati richiede una serie di passaggi dalla pulizia, normalizzazione e standardizzazione e qualsiasi guasto in questo processo può compromettere l’efficacia degli algoritmi di intelligenza artificiale.

La forza competitiva delle nuove istituzioni digitali

Per le aziende che sono nate nell'ambiente digitale e cloud, lo scenario è abbastanza diverso Le startup finanziarie e le fintech spesso evitano le sfide affrontate dalle banche tradizionali, sfruttando fin dall'inizio i vantaggi di un'infrastruttura moderna Queste aziende si concentrano sull'utilizzo di questa infrastruttura e dei modelli di AI nella strategia centrale, come parte del core business e della value delivery che offrono (che spesso può essere collegata a valori come agilità ed economia, inoltre, la competitività di queste istituzioni si traduce in una maggiore capacità di offrire servizi personalizzati e innovativi, come l'analisi predittiva per la concessione del credito, con un'efficienza che sfida i grandi attori del mercato.

Le istituzioni tradizionali, d’altro canto, dispongono di quantità di dati molto maggiori, che non sono sempre accessibili, ma che hanno il potenziale per supportare analisi più solide.   

Sebbene la migrazione completa al cloud possa sembrare un compito monumentale per queste grandi istituzioni, esistono strategie che possono facilitare questo processo in modo più graduale e controllato Gli approcci incrementali, come la modernizzazione modulare dei sistemi legacy, consentono alle aziende di effettuare aggiornamenti a piccoli passi, riducendo il rischio di guasti critici e interruzioni del servizio. Ogni aggiornamento, le aziende possono testare e regolare l'integrazione con le nuove tecnologie, garantendo una transizione più agevole ed efficace.

Questi approcci su piccola scala consistono nella scelta di processi aziendali critici che possono potenzialmente trarre vantaggio da soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, rimodellandoli e mantenendoli paralleli ai processi tradizionali, in modo che entrambi si sfidino a vicenda e generino prove sulla fattibilità e sull’impatto di nuove soluzioni. 

Questo metodo, oltre ad essere finanziariamente più fattibile, consente alle aziende di mantenere la continuità del servizio e proteggere l'integrità dei dati, cosa ancora più importante, crea una solida base affinché in futuro l'azienda possa sfruttare appieno il cloud e l'IA, senza la pressione di una trasformazione radicale e immediata Implementare l'IA non sta facendo una rivoluzione in una volta. 

Che sia per le aziende tradizionali in fase di modernizzazione o per le startup digitali, la migrazione al cloud non è più una tendenza ed è diventata un requisito pratico, La competitività nel settore finanziario, guidata dall'Intelligenza Artificiale, dipende direttamente dalla capacità di integrare e gestire dati su larga scala, in modo efficiente e sicuro Ignorare questo cambiamento può limitare il potenziale di innovazione e restringere la crescita in un ambiente sempre più digitale e competitivo.