De financiële sector bevindt zich op een keerpunt! De druk om te innoveren, snellere en meer gepersonaliseerde ervaringen aan klanten te bieden en tegelijkertijd de efficiëntie te waarborgen, is nog nooit zo hoog geweest. In dit scenario, voor bedrijven die nog steeds een deel van hun operaties in legacy-technologieën behouden, verschijnt de migratie naar de cloud als een van de belangrijkste facilitators voor gegevensintegratie, schaalbaarheid van operaties en is cruciaal voor de adoptie van kunstmatige intelligentie (AI). Dit proces brengt echter aanzienlijke uitdagingen met zich mee en blijft een van de onderliggende problemen van niet-digitale instellingen.
Door bedrijven toe te staan hun operaties op te schalen en grote hoeveelheden gegevens te integreren, wordt de cloud de basis waarop AI-oplossingen kunnen worden gebouwd.Voor kredietverlening is bijvoorbeeld de gedragsanalyse van klanten een cruciaal hulpmiddel geworden, mogelijk gemaakt door toegang tot realtime grote hoeveelheden gegevens. AI stelt in staat patronen te identificeren, risico's te voorspellen en meer gerichte beslissingen te nemen. Maar daarvoor is het onmisbaar dat de gegevens toegankelijk en georganiseerd zijn in een flexibele en schaalbare infrastructuur, eigenschappen die de cloud op een aanpasbare manier biedt voor elke fase van het proces, zoals het trainen van modellen en de werking ervan.
De migratie van legacy-systemen naar de cloud brengt echter een reeks obstakels met zich mee. Veel financiële instellingen, vooral degenen met een meer traditionele infrastructuur, werken nog steeds met lokale systemen die in decennia geleden zijn ontwikkeld. Deze, hoewel robuust voor hun oorspronkelijke functies, zijn niet ontworpen om de flexibiliteit en connectiviteit te bieden die moderne platforms vereisen.
De herstructurering naar een cloudomgeving omvat niet alleen technologische aanpassingen, maar ook een diepgaande transformatie van bedrijfsprocessen, waarbij wordt gegarandeerd dat de gegevens veilig worden gemigreerd en dat de dagelijkse operatie niet wordt onderbroken.
Bovendien vereist het voorbereiden van gegevens voor gebruik in AI-oplossingen meer dan ze simpelweg naar de cloud te verplaatsen. Legacy-systemen slaan vaak informatie op een gefragmenteerde of moeilijk toegankelijke manier op, wat het onmogelijk maakt om deze beschikbaar te stellen voor een intelligente analyse. De gegevensomzetting, van ruw naar gestructureerd, vereist een reeks stappen voor reiniging, normalisatie en standaardisatie — en elke fout in dit proces kan de effectiviteit van AI-algoritmen in gevaar brengen.
De competitieve kracht van de nieuwe digitale instellingen
Voor bedrijven die al in de digitale omgeving en in de cloud zijn ontstaan, is het landschap heel anders. Financiële startups en fintechs vermijden vaak de uitdagingen waarmee traditionele banken worden geconfronteerd, en profiteren vanaf het begin van de voordelen van een moderne infrastructuur. Deze bedrijven richten zich op het gebruik van deze infrastructuur en AI-modellen in de kernstrategie, als onderdeel van de kernactiviteiten en de waarde die zij bieden – wat vaak gekoppeld kan zijn aan waarden zoals wendbaarheid en kostenbesparing. Bovendien vertaalt de concurrentiekracht van deze instellingen zich in een grotere capaciteit om gepersonaliseerde en innovatieve diensten aan te bieden, zoals voorspellende analyse voor kredietverlening, met een efficiëntie die de grote spelers op de markt uitdaagt.
De traditionele instellingen daarentegen beschikken over veel grotere hoeveelheden gegevens, die niet altijd toegankelijk zijn, maar die het potentieel hebben om stevigere analyses te onderbouwen.
Hoewel de volledige migratie naar de cloud misschien een monumentale taak lijkt voor deze grote instellingen, zijn er strategieën die dit proces op een meer geleidelijke en gecontroleerde manier kunnen vergemakkelijken. Incrementele benaderingen, zoals de modulaire modernisering van legacy-systemen, stellen bedrijven in staat om updates in kleine stappen uit te voeren, waardoor het risico op kritieke fouten en onderbrekingen in de dienstverlening wordt verminderd. Bij elke update kunnen bedrijven de integratie met nieuwe technologieën testen en aanpassen, waardoor een soepelere en effectievere overgang wordt gegarandeerd.
Deze kleinschalige benaderingen bestaan uit het selecteren van kritieke bedrijfsprocessen die mogelijk kunnen profiteren van op AI gebaseerde oplossingen, deze te herstructureren en gelijktijdig te behouden naast de traditionele processen, zodat beide elkaar uitdagen en bewijs leveren over de haalbaarheid en de impact van de nieuwe oplossingen..
Deze methode is niet alleen financieel haalbaarder, maar stelt bedrijven ook in staat de continuïteit van de diensten te behouden en de integriteit van de gegevens te beschermen. Nog belangrijker is dat het een stevige basis legt zodat het bedrijf in de toekomst volledig kan profiteren van de cloud en AI, zonder de druk van een radicale en onmiddellijke transformatie. Het implementeren van AI is geen revolutie in één keer.
Of het nu gaat om traditionele bedrijven die bezig zijn met modernisering of om digitale startups, de migratie naar de cloud is geen trend meer, maar een praktische vereiste geworden. De concurrentievermogen in de financiële sector, gedreven door Kunstmatige Intelligentie, hangt rechtstreeks af van het vermogen om gegevens op grote schaal te integreren en te beheren, met efficiëntie en veiligheid. Het negeren van deze verandering kan het innovatiepotentieel beperken en de groei beperken in een steeds digitaler en competitiever wordende omgeving.
