Sectorul financiar se află într-un punct de cotitură! Presiunea de a inova, de a oferi experiențe clienților mai rapide și mai personalizate și de a asigura eficiența nu a fost niciodată mai mare. În acest scenariu, pentru companiile care încă își mențin o parte din operațiuni în tehnologii vechi, migrarea către cloud apare ca unul dintre principalii factori care facilitează integrarea datelor, scalabilitatea operațiunilor și este crucială pentru adoptarea inteligenței artificiale (IA). Cu toate acestea, acest proces aduce provocări semnificative și rămâne unul dintre punctele slabe latente pentru instituțiile care nu s-au născut digitale.
Permițând companiilor să își scaleze operațiunile și să integreze volume mari de date, cloud-ul devine fundamentul pe care se pot construi soluții de inteligență artificială. Pentru acordarea creditelor, de exemplu, analiza comportamentului clienților a devenit un instrument crucial, posibil datorită accesului la cantități masive de date în timp real. Inteligența artificială permite identificarea tiparelor, prezicerea riscurilor și luarea unor decizii mai ferme. Dar pentru ca acest lucru să se întâmple, este esențial ca datele să fie accesibile și organizate într-o infrastructură flexibilă și scalabilă, caracteristici pe care cloud-ul le oferă într-un mod care se adaptează fiecărei faze a procesului, cum ar fi antrenarea și operarea modelelor.
Migrarea sistemelor vechi în cloud prezintă însă o serie de obstacole. Multe instituții financiare, în special cele cu o infrastructură mai tradițională, încă operează pe sisteme locale dezvoltate cu zeci de ani în urmă. Deși aceste sisteme erau robuste pentru funcțiile lor originale, ele nu au fost concepute pentru a gestiona flexibilitatea și conectivitatea necesare platformelor moderne.
Restructurarea într-un mediu cloud implică nu doar ajustări tehnologice, ci și o transformare profundă a proceselor de business, asigurându-se că datele migrează în siguranță și că operațiunile zilnice nu sunt întrerupte.
În plus, pregătirea datelor pentru utilizarea în soluții de inteligență artificială necesită mai mult decât simplul transfer al acestora în cloud. Sistemele vechi stochează adesea informațiile într-un mod fragmentat sau dificil de accesat, ceea ce face imposibilă punerea lor la dispoziție pentru analize inteligente. Transformarea datelor din brute în structurate necesită o serie de etape de curățare, normalizare și standardizare - iar orice eșec în acest proces poate compromite eficacitatea algoritmilor de inteligență artificială.
Puterea competitivă a noilor instituții digitale
Pentru companiile născute în mediul digital și cloud, scenariul este destul de diferit. Startup-urile financiare și fintech-urile evită adesea provocările cu care se confruntă băncile tradiționale, profitând de la bun început de infrastructura modernă. Aceste companii se concentrează pe utilizarea acestei infrastructuri și a modelelor de inteligență artificială în strategia lor de bază, ca parte a activității lor principale și a valorii pe care o oferă – care poate fi adesea legată de valori precum agilitatea și economiile de costuri. În plus, competitivitatea acestor instituții se traduce printr-o capacitate mai mare de a oferi servicii personalizate și inovatoare, cum ar fi analiza predictivă pentru acordarea de credite, cu o eficiență care îi provoacă pe principalii jucători de pe piață.
Instituțiile tradiționale, pe de altă parte, dețin cantități mult mai mari de date, care nu sunt întotdeauna accesibile, dar care au potențialul de a susține analize mai robuste.
Deși o migrare completă către cloud poate părea o sarcină monumentală pentru instituțiile mari, există strategii care pot facilita acest proces într-un mod mai gradual și controlat. Abordările incrementale, cum ar fi modernizarea modulară a sistemelor vechi, permit companiilor să facă actualizări în pași mici, reducând riscul de defecțiuni critice și întreruperi ale serviciilor. Cu fiecare actualizare, companiile pot testa și ajusta integrarea cu noile tehnologii, asigurând o tranziție mai lină și mai eficientă.
Aceste abordări la scară mică constau în alegerea proceselor de afaceri critice care pot beneficia potențial de soluții bazate pe inteligență artificială, remodelarea lor și menținerea lor în paralel cu procesele tradiționale, astfel încât ambele să se provoace reciproc și să genereze dovezi despre viabilitatea și impactul noilor soluții.
Această metodă, pe lângă faptul că este mai viabilă din punct de vedere financiar, permite companiilor să mențină continuitatea serviciilor și să protejeze integritatea datelor. Mai important, creează o bază solidă, astfel încât, în viitor, compania să poată profita din plin de cloud și inteligență artificială, fără presiunea unei transformări radicale și imediate. Implementarea inteligenței artificiale nu înseamnă a face o revoluție dintr-o dată.
Fie că este vorba de companiile tradiționale aflate în proces de modernizare sau de startup-urile digitale, migrarea către cloud a încetat să mai fie o tendință și a devenit o cerință practică. Competitivitatea în sectorul financiar, impulsionată de Inteligența Artificială, depinde direct de capacitatea de a integra și gestiona datele la scară largă, eficient și în siguranță. Ignorarea acestei schimbări poate limita potențialul de inovare și poate restricționa creșterea într-un mediu din ce în ce mai digital și competitiv.
