金融業正處於轉折點！創新、提供更快更個人化的客戶體驗以及確保效率的壓力前所未有。在此背景下，對於那些仍將部分業務保留在傳統技術上的公司而言，遷移到雲端成為實現資料整合、業務可擴展性以及採用人工智慧 (AI) 的關鍵推動因素之一。然而，這個過程也帶來了許多挑戰，而且仍然是那些並非「生而數位化」的機構面臨的潛在痛點之一。
透過幫助企業擴展營運規模並整合大量數據，雲端運算成為建構人工智慧解決方案的基礎。例如，在信貸審批領域，分析客戶行為已成為一項至關重要的工具，而即時存取大量資料正是實現這一目標的關鍵。人工智慧能夠識別模式、預測風險並做出更果斷的決策。但要實現這一切，至關重要的是數據必須易於訪問，並以靈活且可擴展的基礎設施進行組織。雲端運算恰好具備這些特性，並能適應流程的每個階段，例如模型訓練和運行。
然而，將傳統系統遷移到雲端卻面臨許多挑戰。許多金融機構，尤其是那些基礎設施較為傳統的機構，仍在使用幾十年前開發的本地系統。雖然這些系統在最初的功能範圍內運作良好，但它們的設計初衷並非為了滿足現代平台所需的靈活性和連接性。
向雲端環境的重組不僅涉及技術調整，還涉及業務流程的深刻變革，以確保資料安全遷移，並且日常營運不會中斷。
此外，為人工智慧解決方案準備資料不僅僅是將其傳輸到雲端那麼簡單。傳統系統通常以碎片化或難以存取的方式儲存訊息，導致無法進行智慧分析。將原始資料轉換為結構化資料需要一系列清洗、規範化和標準化步驟——任何環節的失誤都可能影響人工智慧演算法的有效性。
新型數位機構的競爭優勢
對於誕生於數位化和雲端運算環境的公司而言，情況則截然不同。金融新創公司和金融科技公司往往能夠避免傳統銀行面臨的挑戰，從一開始就充分利用現代基礎設施。這些公司專注於將這些基礎設施和人工智慧模型融入其核心策略，作為其核心業務和價值創造的一部分——而這些價值通常與敏捷性和成本節約等密切相關。此外，這些機構的競爭力也體現在它們能夠提供更有效率、更具個人化和創新性的服務，例如用於信貸審批的預測分析，其效率足以挑戰市場上的主要參與者。
另一方面，傳統機構擁有大量數據，這些數據並非總是易於獲取，但卻蘊含著支持更深入分析的潛力。
對於大型機構而言，全面遷移到雲端似乎是一項艱鉅的任務，但有一些策略可以幫助我們以更循序漸進、可控的方式推進這個過程。例如，採用模組化方式對傳統系統進行現代化改造，可以讓企業分階段進行更新，進而降低關鍵故障和服務中斷的風險。每次更新後，企業都可以測試並調整與新技術的集成，確保過渡更加平穩和高效。
這些小規模方法包括選擇可能受益於人工智慧解決方案的關鍵業務流程，對其進行重塑，並與傳統流程並行維護，使兩者相互制約，從而驗證新解決方案的可行性和影響。
這種方法除了更具經濟可行性之外，還能幫助企業維持服務的連續性並保護資料完整性。更重要的是，它為企業未來充分利用雲端運算和人工智慧奠定了堅實的基礎，使企業無需承受劇烈且迅速的轉型壓力。實施人工智慧並非一蹴可幾的革命。
無論是正在進行現代化轉型的傳統企業，或是數位新創公司，遷移到雲端已不再是趨勢，而成為實際需求。在人工智慧驅動的金融領域，競爭力直接取決於能否有效率、安全地整合和管理大規模數據。忽視這項變化可能會限制創新潛力，並在日益數位化和競爭激烈的環境中阻礙成長。
