Migracja chmury: początek rewolucji AI w sektorze finansowym

Sektor finansowy znajduje się w punkcie krytycznym! presja na innowacje, zapewnianie klientom szybszych i bardziej spersonalizowanych doświadczeń, a mimo to zapewnienie efektywności nigdy nie była wyższa W tym scenariuszu dla firm, które nadal utrzymują część swojej działalności w starszych technologiach, migracja do chmury jawi się jako jeden z głównych czynników ułatwiających integrację danych, skalowalność operacji i ma kluczowe znaczenie dla przyjęcia sztucznej inteligencji (AI).Proces ten jednak niesie ze sobą istotne wyzwania i pozostaje jednym z ukrytych problemów instytucji, które nie urodziły się cyfrowe.

Umożliwiając firmom skalowanie działalności i integrację dużych ilości danych, chmura staje się fundamentem, na którym można budować rozwiązania AI. Dla przyznania kredytu, na przykład, analiza zachowań klientów stała się kluczowym narzędziem, możliwym dzięki dostępowi do ogromnych danych w czasie rzeczywistym AI pozwala identyfikować wzorce, przewidywać ryzyko i oferować bardziej asertywne decyzje. Ale w tym celu istotne jest, aby dane były dostępne i zorganizowane w elastyczną i skalowalną infrastrukturę, cechy, które chmura oferuje w sposób dostosowalny do każdej fazy procesu, takie jak modele szkoleniowe i ich obsługa. 

Migracja starszych systemów do chmury stwarza jednak szereg przeszkód. Wiele instytucji finansowych, zwłaszcza tych z bardziej tradycyjną infrastrukturą, nadal działa w oparciu o systemy lokalne opracowane w ostatnich dziesięcioleciach. Chociaż są one odporne na swoje pierwotne funkcje, nie są zaprojektowane do obsługi elastyczność i łączność wymagane przez nowoczesne platformy. 

Restrukturyzacja do środowiska chmurowego wiąże się nie tylko z dostosowaniami technologicznymi, ale także głęboką transformacją procesów biznesowych, zapewniając bezpieczną migrację danych i niezakłócanie codziennej pracy.

Ponadto przygotowanie danych do wykorzystania w rozwiązaniach AI wymaga czegoś więcej niż tylko przeniesienia ich do chmury Starsze systemy często przechowują informacje w sposób fragmentaryczny lub trudno dostępny, co uniemożliwia udostępnienie ich do inteligentnej analizy Przekształcenie danych z surowych do ustrukturyzowanych wymaga szeregu kroków od czyszczenia, normalizacji i standaryzacji i każda awaria w tym procesie może zagrozić skuteczności algorytmów AI.

Siła konkurencyjna nowych instytucji cyfrowych

Dla firm, które urodziły się w środowisku cyfrowym i chmurowym, scenariusz jest zupełnie inny Finansowe startupy i fintechy często unikają wyzwań, przed którymi stoją tradycyjne banki, wykorzystując od początku zalety nowoczesnej infrastruktury Firmy te koncentrują się na wykorzystaniu tej infrastruktury i modeli AI w strategii centralnej, w ramach podstawowej działalności i dostarczania wartości, które oferują (które często można powiązać z wartościami takimi jak zwinność i oszczędność Ponadto konkurencyjność tych instytucji przekłada się na większą zdolność oferowania spersonalizowanych i innowacyjnych usług, takich jak analiza predykcyjna w zakresie udzielania kredytów, z wydajnością stanowiącą wyzwanie dla dużych graczy na rynku.

Z drugiej strony tradycyjne instytucje dysponują znacznie większymi ilościami danych, które nie zawsze są dostępne, ale które mogą potencjalnie wspierać solidniejszą analizę.   

Podczas gdy pełna migracja do chmury może wydawać się monumentalnym zadaniem dla tych dużych instytucji, istnieją strategie, które mogą ułatwić ten proces bardziej stopniowo i w kontrolowany sposób Podejścia inkrementalne, takie jak modułowa modernizacja starszych systemów, pozwalają firmom na dokonywanie aktualizacji małymi krokami, zmniejszając ryzyko krytycznych awarii i przerw w świadczeniu usług.Każda aktualizacja, firmy mogą testować i dostosowywać integrację z nowymi technologiami, zapewniając płynniejsze i bardziej efektywne przejście.

Te podejścia na małą skalę polegają na wyborze krytycznych procesów biznesowych, które mogą potencjalnie skorzystać z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, przekształceniu ich i utrzymaniu ich równolegle do tradycyjnych procesów, tak aby zarówno rzucały sobie nawzajem wyzwania, jak i generowały dowody na wykonalność i wpływ nowych rozwiązań. 

Metoda ta, oprócz tego, że jest bardziej opłacalna finansowo, pozwala firmom zachować ciągłość usług i chronić integralność danych, Co ważniejsze, tworzy solidne podstawy, dzięki którym w przyszłości firma będzie mogła w pełni wykorzystać chmurę i sztuczną inteligencję, bez presji radykalnej i natychmiastowej transformacji Wdrażanie sztucznej inteligencji nie powoduje rewolucji na raz. 

Czy to dla tradycyjnych firm w procesie modernizacji, czy dla cyfrowych startupów migracja do chmury przestała być trendem i stała się praktycznym wymogiem Konkurencyjność w sektorze finansowym, napędzana sztuczną inteligencją, zależy bezpośrednio od zdolności do integracji i zarządzania danymi na dużą skalę, sprawnie i bezpiecznie Ignorowanie tej zmiany może ograniczyć potencjał innowacji i ograniczyć wzrost w coraz bardziej cyfrowym i konkurencyjnym środowisku.