La IA ya interrumpe todas las áreas de la industria de servicios financieros y se incluye en casi todas las conversaciones estratégicas sobre la transformación tecnológica.
Esta transformación es ilustrada por líderes de la industria como JP Morgan Chase, O El CEO Jamie Dimon defendió una inversión anual de 12 mil millones de libras esterlinas en datos y tecnología La supervisión de más de 400 casos de uso de la IA, incluida la detección de fraude, las mejoras del servicio al cliente y la eficiencia operativa a través del banco.
Las plataformas básicas subyacentes a la industria están arriesgando el brote bajo el peso de la modernización, escrita Vikas KrishanGerente comercial digital y jefe de EMEA en Digital Business Activation Altimetrik.
La IA garantiza gradualmente los componentes de las instituciones hereditarias y presenta nuevas oportunidades que evolucionan, resistentes y adaptables a las necesidades ágiles de los servicios financieros.
Gracias a esta reimaginación de plataformas básicas, aquellos que eligen actuar ahora pueden esperar saltar a su competencia, mientras que aquellos que ahora actúan ahora ahora oscuridad, falta de productividad y no son respetados por su base de consumidores.
La transición a nuevas arquitecturas
Durante décadas, los bancos confiaron en los sistemas heredados para alimentar sus operaciones principales. Estas plataformas a menudo envejecidas se están volviendo cada vez más difíciles de mantener, ya que se han construido tanto en idiomas que no se usan con fluidez como en arquitectura con una realidad comercial diferente en mente.
A menudo no tienen flexibilidad necesaria para responder a las demandas de los clientes digitales hoy y les resulta difícil integrarse en las tecnologías financieras modernas. Un desafío importante que enfrenta las organizaciones es la acumulación de deuda técnica; El costo de la mano de obra o el tacto adicional causado por la elección de soluciones rápidas o limitadas en comparación con enfoques más robustos y mantenibles. Con el tiempo, esto puede conducir a problemas significativos que empeoran los desafíos de los sistemas heredados.
Esta falta de agitación es a menudo el subproducto de un enfoque de Frankenstein para los sistemas arquitectónicos. Muchas instituciones financieras tienen tradicionalmente, cuando cruzan una fusión o una adquisición, han creado nuevas características o han intentado fusionar dos plataformas. Es un equilibrio muy delicado, que requiere una planificación en profundidad y una ejecución meticulosa.
Si esto se realiza con un monitoreo limitado, pueden ocurrir desafíos, en particular perturbaciones operativas, mayores riesgos de seguridad y problemas de incompatibilidad obvios. Los altos riesgos y costos asociados con el mantenimiento de las plataformas hereditarias han llevado a muchos bancos a reconsiderar los enfoques de fusión tradicionales, optando cada vez más por soluciones modernas basadas en microservicios basados en la nube que ofrecen una mejor escalabilidad, seguridad e potencial de integración.
La forma de seguir
Si bien la industria establece la gobernanza en torno a esta transición necesaria, las plataformas básicas se reemplazan por arquitecturas más recientes y más adaptables basadas en microservicios. Navegar en esta evolución requiere aprovechar un socio de la industria con una comprensión en profundidad de las complejidades, así como los riesgos vinculados a la transición de sistemas básicos monolíticos a marcos flexibles y modernos.
Si pensamos en unos cinco años, muchos actores del mercado ya estaban al tanto de este cambio crítico. Las empresas aman Asignación Y Abundante han sido adquiridos por compañías de capital de inversión y han recibido inversiones sustanciales para avanzar en iniciativas digitales, mediante el desarrollo de soluciones. La razón era clara, todos entendieron que el mercado estaba cambiando.
Sin embargo, el desafío aún permanece en la gestión de la migración de grandes plataformas complejas. La pregunta clave siempre ha sido cómo eliminar estas migraciones durante la transición a nuevas arquitecturas. Este es un problema entre las organizaciones, y esto es algo que nosotros, en Altimetrik, trabajamos activamente con los clientes en servicios financieros para abordar.
Datos primero
Si consideramos plataformas como el banco principal o los sistemas de pago, las herramientas fundamentales que utilizamos todos los días; Los datos generados a partir de estas transacciones deberían, en teoría, mantener el valor. Sin embargo, obtener información sobre plataformas hereditarias es mucho más difícil y el costo de la extracción y el uso de estos datos a menudo es prohibitivo. Es aquí donde se debe acordar un enfoque basado en datos.
Los datos precisos y precisos de alta calidad están en el corazón de cada implementación exitosa de IA. AI prospera con los datos; Cuanto más precisos sean los datos, mejor IA pueden aprender y proporcionar información confiable. Esta verdad fundamental resalta la importancia de la integridad de los datos dentro del ecosistema AI. Sin embargo, muchas instituciones financieras están luchando en esta área, tanto mediante el uso efectivo de datos internos como aprovechando datos externos precisos y oportunos. A medida que las empresas se desarrollan, sus entornos de datos se están volviendo cada vez más complejos, lo que se suma a estos desafíos.
A medida que se desarrollan las organizaciones de servicios financieros, a menudo se enfrentan al desafío de los silos de datos, por la calidad de los datos y los estándares de datos dispersos y desconectados. Esto lleva a un ecosistema de datos fragmentado, que limita el potencial de la IA para proporcionar información significativa y mejoras estimulantes. Esta transformación requiere un liderazgo activo desde arriba. La transformación digital exitosa depende del compromiso y la comprensión a nivel ejecutivo.
Los líderes aman Brian Moynihan de America Bank Y Charles Scharf de Wells Fargo Demuestre cómo la propiedad de los DEC de datos e iniciativos de la IA conduce a la adopción y el éxito en la escala de la organización. Su enfoque práctico garantiza que estas tecnologías no son solo proyectos de TI, sino los principales catalizadores de la estrategia comercial.
Avanzar
Para superar esto, las instituciones financieras deberían establecer una sola fuente de verdad (SSOT) y, al hacerlo, alejarse de las plataformas básicas más antiguas y algo torpes. Un SSOT proporcionará una visión unificada y consistente de datos a través de la organización.
Esto acelera la toma de decisiones con mayor confianza, como lo demuestran las implementaciones exitosas a través de la industria, del asistente virtual virtual impulsado por la IA de América que brinda asesoramiento financiero personalizado a la infraestructura de datos modernizada de Wells Fargo, lo que permite una mejor evaluación y gestión de riesgos. Al centralizar los datos básicos, un SSOT permite identificar la ineficacia operativa, un mejor monitoreo del comportamiento del cliente y la ejecución efectiva de estrategias para promover el crecimiento.
La pregunta clave que me viene a la mente es cómo desactivar esta transición de una base de costos fijos a una base más flexible y ágil. Esta transición es esencial para convertirse en un negocio centrado en los resultados con una mayor adaptabilidad, pero ¿cómo puede la tecnología ayudar a lograrlo?
Un enfoque implica lo que a menudo (desafortunadamente) se llama un “esquema de estrangulamiento”. En lugar de un paso al por mayor de una plataforma a otra, este enfoque modulado guía a los clientes en un viaje que se centra gradualmente en el movimiento de características específicas.
Empresas digitales
Al descomponer la función del sistema heredado por la función, reconstruimos cada componente en la nueva plataforma. Esto permite que el sistema anterior funcione en paralelo hasta que se reemplace por completo, reduciendo la estructura monolítica en un colector con bajo riesgo. Este es un método preferido por muchos actores importantes en servicios financieros cuando viajan para convertirse en empresas digitales.
Al trabajar en una metodología comercial digital que favorece los resultados de la tecnología, obtenemos ventajas significativas. La belleza de esta función es su flexibilidad. Al implementar una nueva función, al hacerlo, la gestión de una compañía de servicios financieros puede descubrir que no satisface las expectativas o no satisface las necesidades comerciales.
Y, sin embargo, estos clientes aún tienen la seguridad de la plataforma anterior para recurrir y pueden volver fácilmente al sistema original y refinar la nueva función antes de intentarlo nuevamente. Esta forma de trabajar garantiza una red de seguridad, reduciendo el riesgo y permitiendo mejoras iterativas sin causar alteraciones importantes a las operaciones comerciales.
La imagen completa
La transformación de plataformas básicas a través de AI tiene inmensas oportunidades y desafíos significativos. Se ha demostrado que las instituciones acordadas para adoptar este cambio, adoptando enfoques de datos modernos y arquitecturas, redefinen el panorama de la industria.
La transición, aunque compleja, se puede gestionar a través de estrategias medidas como el modelo Strangler, lo que permite la modernización progresiva y de bajo riesgo. A medida que avanzamos, el éxito de las instituciones financieras dependerá cada vez más de su capacidad para explotar el potencial de la IA, crear ecosistemas de datos unificados y adaptarse a las necesidades evolutivas de la era digital.
Las empresas de servicios financieros deben adoptar la IA y modernizar sus plataformas básicas o arriesgarse a volverse tan obsoletas como un disco.