金融行业正处于转折点！ 对创新、提供更快、更个性化的客户体验以及确保效率的压力从未如此之高。 在这种情况下，对于仍然将部分运营保持在遗留技术中的企业来说，迁移到云端成为数据集成、运营扩展的主要推动力之一，并且对于人工智能（AI）的采用至关重要。 然而，这一过程带来了重大挑战，仍然是那些非数字化机构的潜在痛点之一。
通过使企业能够扩展运营规模并整合大量数据，云成为构建 AI 解决方案的基础。例如，在授信方面，客户行为分析已成为一项关键工具，这得益于对海量实时数据的访问。 人工智能能够识别模式、预测风险并提供更准确的决策。 但是，为此，数据必须可访问且在一个灵活且可扩展的基础设施中进行组织，而云计算提供了这些特性，能够根据每个阶段的需求进行调整，例如模型的训练和运行。
将遗留系统迁移到云端，然而面临一系列障碍。 许多金融机构，尤其是那些基础设施较为传统的机构，仍然在几十年前开发的本地系统上运行。 这些，虽然在其原始功能上坚固，但并未设计用于应对现代平台所需的灵活性和连接性。
重组至云环境不仅涉及技术调整，还涉及业务流程的深刻变革，确保数据安全迁移且日常运营不中断。
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。 遗留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。 数据的转换，从原始到结构化，涉及一系列的清理、规范化和标准化步骤——任何在这个过程中出现的错误都可能影响人工智能算法的有效性。
新型数字化机构的竞争实力
对于那些已经在数字环境和云端诞生的企业来说，情况截然不同。 金融初创企业和金融科技公司往往避免传统银行面临的挑战，从一开始就利用现代基础设施的优势。 这些公司专注于将这项基础设施和人工智能模型作为核心战略的一部分，融入其核心业务和价值交付中——这往往与敏捷性和经济性等价值观相关联。 此外，这些机构的竞争力体现在提供个性化和创新服务的能力更强，例如用于信贷授予的预测分析，其效率挑战着市场上的大型企业。
另一方面，传统机构拥有大量的数据，这些数据并不总是可获取的，但具有支持更深入分析的潜力。
虽然全面迁移到云端对于这些大型机构来说可能是一项艰巨的任务，但仍有一些策略可以使这个过程变得更渐进、更可控。 增量方法，例如遗留系统的模块化现代化，允许企业以小步骤进行更新，降低关键故障和服务中断的风险。 每次更新，企业都可以测试和调整与新技术的集成，确保过渡更加平稳和高效。
这些小规模的方法包括选择可能从基于人工智能的解决方案中受益的关键业务流程，进行重塑，并与传统流程并行运行，以便两者相互挑战并产生关于新解决方案的可行性和影响的证据。.
这种方法不仅在财务上更可行，还能让企业保持服务的连续性并保护数据的完整性。 更重要的是，它为公司未来充分利用云计算和人工智能奠定了坚实的基础，而无需承受激烈和立即的转型压力。 实施人工智能不是一次性引发的革命。
无论是处于现代化进程中的传统企业，还是数字初创公司，向云端迁移已不再是一种趋势，而是一项实际的要求。 金融行业的竞争力，受到人工智能的推动，直接取决于大规模数据的整合与管理能力，以及效率和安全性。 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限制增长。
