Ang sektor ng pananalapi ay nasa isang punto ng pagbabago! Ang pressure na mag-innovate, magbigay ng mas mabilis at mas personalized na mga karanasan ng customer, at matiyak na ang kahusayan ay hindi kailanman naging mas mataas. Sa sitwasyong ito, para sa mga kumpanyang nagpapanatili pa rin ng bahagi ng kanilang mga operasyon sa mga legacy na teknolohiya, lumilitaw ang paglipat sa cloud bilang isa sa mga pangunahing enabler para sa pagsasama ng data, scalability ng mga operasyon, at napakahalaga para sa paggamit ng artificial intelligence (AI). Ang prosesong ito, gayunpaman, ay nagdudulot ng mga makabuluhang hamon at nananatiling isa sa mga nakatagong punto ng sakit para sa mga institusyong hindi ipinanganak na digital.
Sa pamamagitan ng pagpapagana sa mga kumpanya na palakihin ang kanilang mga operasyon at pagsamahin ang malalaking volume ng data, ang cloud ay nagiging pundasyon kung saan maaaring buuin ang mga solusyon sa AI. Para sa pagbibigay ng credit, halimbawa, ang pagsusuri sa gawi ng customer ay naging isang mahalagang tool, na ginawang posible sa pamamagitan ng pag-access sa napakalaking dami ng data sa real time. Binibigyang-daan ng AI ang pagtukoy ng mga pattern, ang paghula ng mga panganib, at ang paghahatid ng mga mas mapanindigang desisyon. Ngunit para mangyari ito, mahalaga na ang data ay naa-access at nakaayos sa isang flexible at scalable na imprastraktura, mga katangian na inaalok ng cloud sa paraang umaangkop sa bawat yugto ng proseso, gaya ng pagsasanay at pagpapatakbo ng modelo.
Ang paglipat ng mga legacy system sa cloud, gayunpaman, ay nagpapakita ng ilang mga hadlang. Maraming mga institusyong pampinansyal, lalo na ang mga may mas tradisyunal na imprastraktura, ay nagpapatakbo pa rin sa mga sistemang nasa lugar na binuo ilang dekada na ang nakalipas. Bagama't matatag ang mga system na ito para sa kanilang mga orihinal na pag-andar, hindi sila idinisenyo upang mahawakan ang flexibility at koneksyon na kinakailangan ng mga modernong platform.
Ang muling pagsasaayos sa isang kapaligiran sa ulap ay nagsasangkot hindi lamang ng mga teknolohikal na pagsasaayos, kundi pati na rin ng isang malalim na pagbabago ng mga proseso ng negosyo, na tinitiyak na ligtas na lumilipat ang data at ang mga pang-araw-araw na operasyon ay hindi maaantala.
Higit pa rito, ang paghahanda ng data para sa paggamit sa mga solusyon sa AI ay nangangailangan ng higit pa sa paglilipat nito sa cloud. Ang mga legacy system ay kadalasang nag-iimbak ng impormasyon sa isang pira-piraso o mahirap i-access na paraan, na ginagawang imposibleng gawin itong available para sa matalinong pagsusuri. Ang pagbabago ng data mula sa raw patungo sa structured ay nangangailangan ng isang serye ng paglilinis, normalisasyon, at mga hakbang sa standardisasyon—at anumang pagkabigo sa prosesong ito ay maaaring makompromiso ang pagiging epektibo ng mga algorithm ng AI.
Ang lakas ng kompetisyon ng mga bagong digital na institusyon
Para sa mga kumpanyang ipinanganak sa digital at cloud environment, medyo iba ang senaryo. Madalas na iniiwasan ng mga financial startup at fintech ang mga hamon na kinakaharap ng mga tradisyunal na bangko, na sinasamantala ang modernong imprastraktura mula sa simula. Nakatuon ang mga kumpanyang ito sa paggamit ng imprastraktura at mga modelong ito ng AI sa kanilang pangunahing diskarte, bilang bahagi ng kanilang pangunahing negosyo at ang halagang ibinibigay nila – na kadalasang maiuugnay sa mga halaga tulad ng liksi at pagtitipid sa gastos. Higit pa rito, ang pagiging mapagkumpitensya ng mga institusyong ito ay isinasalin sa isang mas malaking kapasidad na mag-alok ng mga personalized at makabagong serbisyo, tulad ng predictive analytics para sa pagbibigay ng credit, na may kahusayan na humahamon sa mga pangunahing manlalaro sa merkado.
tradisyonal na institusyon, sa kabilang banda, ay nagtataglay ng mas malaking halaga ng data, na hindi palaging naa-access, ngunit may potensyal na suportahan ang mas matatag na pagsusuri.
Bagama't ang kumpletong paglipat ng ulap ay maaaring mukhang isang napakalaking gawain para sa malalaking institusyon, may mga diskarte na maaaring mapadali ang prosesong ito sa isang mas unti-unti at kontroladong paraan. Ang mga incremental na diskarte, tulad ng modular na modernisasyon ng mga legacy system, ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na gumawa ng mga update sa maliliit na hakbang, na binabawasan ang panganib ng mga kritikal na pagkabigo at pagkaantala ng serbisyo. Sa bawat pag-update, maaaring subukan at ayusin ng mga kumpanya ang pagsasama sa mga bagong teknolohiya, na tinitiyak ang isang mas maayos at mas epektibong paglipat.
Ang mga maliliit na diskarte na ito ay binubuo ng pagpili ng mga kritikal na proseso ng negosyo na posibleng makinabang mula sa mga solusyon na nakabatay sa AI, muling paghubog sa mga ito, at pagpapanatili ng mga ito nang kaayon ng mga tradisyonal na proseso, upang kapwa hamunin ang isa't isa at makabuo ng ebidensya tungkol sa posibilidad at epekto ng mga bagong solusyon.
Ang pamamaraang ito, bukod sa pagiging mas mabubuhay sa pananalapi, ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na mapanatili ang pagpapatuloy ng serbisyo at protektahan ang integridad ng data. Higit sa lahat, ito ay lumilikha ng isang matatag na pundasyon upang, sa hinaharap, ang kumpanya ay maaaring lubos na mapakinabangan ang cloud at AI, nang walang presyon ng isang radikal at agarang pagbabago. Ang pagpapatupad ng AI ay hindi tungkol sa paggawa ng isang rebolusyon nang sabay-sabay.
Kung para sa mga tradisyunal na kumpanyang sumasailalim sa modernisasyon o para sa mga digital startup, ang paglipat sa cloud ay hindi na naging trend at naging praktikal na pangangailangan. Ang pagiging mapagkumpitensya sa sektor ng pananalapi, na hinimok ng Artipisyal na Katalinuhan, ay direktang nakasalalay sa kakayahang pagsamahin at pamahalaan ang data sa isang malaking sukat, mahusay at ligtas. Ang pagwawalang-bahala sa pagbabagong ito ay maaaring limitahan ang potensyal ng pagbabago at paghigpitan ang paglago sa isang lalong digital at mapagkumpitensyang kapaligiran.
