Il settore finanziario è in un punto di svolta! La pressione per innovare, fornire esperienze più rapide e personalizzate ai clienti e, ancora, garantire l'efficienza non è mai stata così alta. In questo scenario, per le aziende che ancora mantengono parte delle loro operazioni con 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 (IA). Questo processo, tuttavia, presenta sfide significative e rimane una delle ferite latenti delle istituzioni che non sono nate digitali.
Consentendo alle aziende di ampliare le proprie attività e di integrare grandi volumi di dati, il cloud diventa la base su cui sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale.Per l'assegnazione del credito, ad esempio, l'analisi del comportamento dei clienti è diventata uno strumento cruciale, resa possibile dall'accesso a dati massivi in tempo reale. L'IA permette di identificare schemi, prevedere rischi e offrire decisioni più accurate. Ma, per questo è indispensabile che i dati siano accessibili e organizzati in un'infrastruttura flessibile ed scalabile, caratteristiche che il cloud offre in modo adattabile a ogni fase del processo, come l'addestramento dei modelli e la loro operatività.
La migrazione dei sistemi legacy al cloud, tuttavia, presenta una serie di ostacoli. Molte istituzioni finanziarie, soprattutto quelle con un'infrastruttura più tradizionale, operano ancora su sistemi locali sviluppati decenni fa. Questi, sebbene robusti per le loro funzioni originali, non sono stati progettati per gestire la flessibilità e la connettività richieste dalle piattaforme moderne.
La ristrutturazione in un ambiente cloud comporta non solo adeguamenti tecnologici, ma anche una profonda trasformazione nei processi aziendali, garantendo che i dati vengano migrati in modo sicuro e che le operazioni quotidiane non vengano interrotte.
Inoltre, la preparazione dei dati per l'uso nelle soluzioni di IA richiede più che semplicemente trasferirli nel cloud. I sistemi legacy spesso memorizzano le informazioni in modo frammentato o di difficile accesso, il che rende impossibile la loro disponibilizzazione per un'analisi intelligente. La trasformazione dei dati, da grezzi a strutturati, richiede una serie di fasi di pulizia, normalizzazione e standardizzazione — e qualsiasi errore in questo processo può compromettere l'efficacia degli algoritmi di IA.
La forza competitiva delle nuove istituzioni digitali
Per le aziende che sono nate già nell'ambiente digitale e nel cloud, lo scenario è molto diverso. Startups finanziarie e 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 IA come parte centrale della strategia, come parte del core business e della consegna di valore che offrono – cosa 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 operatori del mercato.
Le istituzioni tradizionali, d'altra parte, possiedono quantità molto maggiori di dati, che non sono sempre accessibili, ma che hanno il potenziale di sostenere analisi più robuste.
Sebbene la migrazione completa al cloud possa sembrare un compito monumentale per queste grandi istituzioni, ci sono strategie che possono facilitare questo processo in modo più graduale e controllato. Approcci incrementali, come la modernizzazione modulare dei sistemi legacy, consentono alle aziende di effettuare aggiornamenti in piccoli passaggi, riducendo il rischio di fallimenti critici e interruzioni del servizio. Ad ogni aggiornamento, le aziende possono testare e regolare l'integrazione con nuove tecnologie, garantendo una transizione più fluida ed efficace.
Queste approcci su piccola scala consistono nella selezione dei processi critici di business che possono, potenzialmente, beneficiare di soluzioni basate sull'IA, ristrutturarli e mantenerli in parallelo ai processi tradizionali, in modo che entrambi si sfidino e generino evidenze sulla fattibilità e l'impatto delle nuove soluzioni..
Questo metodo, oltre ad essere più conveniente dal punto di vista finanziario, consente alle aziende di mantenere la continuità dei servizi e di proteggere l'integrità dei dati. Ancora più importante, crea una base solida 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 è fare una rivoluzione in una sola volta.
Sia per le aziende tradizionali in fase di modernizzazione sia per le startup digitali, la migrazione al cloud è diventata una necessità pratica anziché una semplice tendenza. La competitività nel settore finanziario, guidata dall'Intelligenza Artificiale, dipende direttamente dalla capacità di integrare e gestire dati su larga scala, con efficienza e sicurezza. Ignorare questa modifica può limitare il potenziale di innovazione e restringere la crescita in un ambiente sempre più digitale e competitivo.
