金融行业正处于转折点！创新、提供更快更个性化的客户体验以及确保效率的压力前所未有。在此背景下，对于那些仍将部分业务保留在传统技术上的公司而言，迁移到云端成为实现数据集成、业务可扩展性以及采用人工智能 (AI) 的关键推动因素之一。然而，这一过程也带来了诸多挑战，并且仍然是那些并非“生而数字化”的机构面临的潜在痛点之一。
通过帮助企业扩展运营规模并整合海量数据，云计算成为构建人工智能解决方案的基础。例如，在信贷审批领域，分析客户行为已成为一项至关重要的工具，而实时访问海量数据正是实现这一目标的关键。人工智能能够识别模式、预测风险并做出更果断的决策。但要实现这一切，至关重要的是数据必须易于访问，并以灵活且可扩展的基础设施进行组织。云计算恰好具备这些特性，并能适应流程的每个阶段，例如模型训练和运行。
然而，将传统系统迁移到云端却面临诸多挑战。许多金融机构，尤其是那些基础设施较为传统的机构，仍然在使用几十年前开发的本地系统。虽然这些系统在最初的功能范围内运行良好，但它们的设计初衷并非为了满足现代平台所需的灵活性和连接性。
向云环境的重组不仅涉及技术调整，还涉及业务流程的深刻变革，以确保数据安全迁移，并且日常运营不会中断。
此外，为人工智能解决方案准备数据不仅仅是将其传输到云端那么简单。传统系统通常以碎片化或难以访问的方式存储信息，导致无法进行智能分析。将原始数据转换为结构化数据需要一系列清洗、规范化和标准化步骤——任何环节的失误都可能影响人工智能算法的有效性。
新型数字机构的竞争优势
对于诞生于数字化和云计算环境的公司而言，情况则截然不同。金融初创公司和金融科技公司往往能够避免传统银行面临的挑战，从一开始就充分利用现代基础设施。这些公司专注于将这些基础设施和人工智能模型融入其核心战略，作为其核心业务和价值创造的一部分——而这些价值通常与敏捷性和成本节约等密切相关。此外，这些机构的竞争力还体现在它们能够提供更高效、更具个性化和创新性的服务，例如用于信贷审批的预测分析，其效率足以挑战市场上的主要参与者。
另一方面，传统机构拥有海量数据，这些数据并非总是易于获取，但却蕴含着支持更深入分析的潜力。
对于大型机构而言，全面迁移到云端似乎是一项艰巨的任务，但有一些策略可以帮助我们以更循序渐进、可控的方式推进这一过程。例如，采用模块化方式对传统系统进行现代化改造，可以让企业分阶段进行更新，从而降低关键故障和服务中断的风险。每次更新后，企业都可以测试并调整与新技术的集成，确保过渡更加平稳高效。
这些小规模方法包括选择可能受益于人工智能解决方案的关键业务流程，对其进行重塑，并与传统流程并行维护，使两者相互制约，从而验证新解决方案的可行性和影响。
这种方法除了更具经济可行性之外，还能帮助企业维持服务的连续性并保护数据完整性。更重要的是，它为企业未来充分利用云计算和人工智能奠定了坚实的基础，使企业无需承受剧烈且迅速的转型压力。实施人工智能并非一蹴而就的革命。
无论是正在进行现代化转型的传统企业，还是数字化初创公司，迁移到云端已不再是一种趋势，而成为一种实际需求。在人工智能驱动的金融领域，竞争力直接取决于能否高效、安全地整合和管理大规模数据。忽视这一变化可能会限制创新潜力，并在日益数字化和竞争激烈的环境中阻碍增长。
