Генеративный анализ данных

Как ускорить цифровую зрелость с помощью интеллектуального уровня принятия решений

Дата:

Чтобы преуспеть в сегодняшнем цифровом мире, банки вынуждены организовывать дифференцированные пути клиентов, чтобы привлекать, завоевывать и поддерживать долгосрочную лояльность. Обилие данных о клиентах в режиме реального времени и достижения в области технологий искусственного интеллекта (ИИ) прокладывают путь к доставке гипер-персонализированный опыт которые актуальны и своевременны.

Однако многие банки изо всех сил пытаются окупить инвестиции в данные и искусственный интеллект. Скованные унаследованными системами, разрозненными данными и неразвитыми ИТ-командами, проекты цифровой трансформации по-прежнему терпят неудачу. угрожающей скоростью.

Некоторые пытаются устранить утечку ценности, сосредоточившись на решениях AI-point, адаптированных к конкретным фиксированным вариантам использования. Хотя это может привести к ограниченному краткосрочному подъему, это только увеличивает технический долг в уже перегруженной и разрастающейся инфраструктуре. Кроме того, в этих индивидуальных решениях часто отсутствует интеграция, необходимая для обеспечения целостного взаимодействия с клиентами в различных функциональных подразделениях.

Уравновешивайте краткосрочные победы долгосрочными выгодами

Столь же сложный подход к трансформации предполагает необходимость широкомасштабной модернизации всего стека технологий. ИТ-отделы, которым приходится заменять основные банковские системы, обновлять устаревшие инфраструктуры данных или создавать полномасштабные платформенные решения с нуля, испытывают трудности.

Эти пугающие многолетние проекты стоимостью в сотни миллионов долларов невероятно рискованны, а цикл окупаемости зачастую слишком долог. Они истощают уже лишенные ИТ-ресурсы, а бизнес тем временем часто хромает.

Необходим более гибкий подход, чтобы обеспечить быструю окупаемость при одновременном ускорении планов трансформации. Ключ лежит в промежуточном интеллектуальном уровне, где принятие решений на основе данных осуществляется по всему предприятию. Этот уровень использует динамическое сочетание ИИ, расширенной аналитики и человеческого опыта для преобразования данных в идеи и масштабных действий — концепцию, которую мы любим называть прикладной аналитикой.

Добавьте гибкий слой для интеллекта

Подумайте об этом так. Подобно сухожилиям и связкам, соединяющим кости и мышцы в нашем теле, прикладная интеллектуальная платформа связывает и укрепляет компоненты существующей технологической инфраструктуры.

Этот модульный уровень API-first дополняет и передает интеллектуальные данные между вашими цифровыми клиентскими приложениями и вашими серверными системами обслуживания и хранилищами данных. Это место, где принимаются решения и реализуются стратегии. Где данные и идеи ИИ используются. Где предпринимаются действия, которые приводят к бизнес-результатам.

И все это в масштабе и в режиме реального времени благодаря умело организованным потокам данных и оркестровкам. Это добавляет гибкости там, где ее раньше не было, превращая вашу жесткую устаревшую инфраструктуру в гибкого участника цифровой стратегии.

Примите операционную модель платформы

Ведущие компании уже переходят на новый подход к своим данным, системам, человеческому капиталу и общей корпоративной аналитике.

BCG описывает технологическую операционную модель, в которой ИИ открывает возможность принимать более эффективные и быстрые решения. В этой модели « бионическая компания ставит модульный технологический стек, основанный на данных, в основе новой организации».

McKinsey описывает AI-банк будущего где уровень принятия решений находится между уровнем взаимодействия банка и уровнями основных технологий. Работая в унисон, эти уровни «предоставляют клиентам уникальный многоканальный опыт, поддерживают персонализацию в масштабе и стимулируют быстрые циклы инноваций, необходимые для сохранения конкурентоспособности в современном мире».

В обоих подходах возможности принятия решений на основе ИИ целостно интегрированы в операционную модель платформы, чтобы обеспечить ценность всего стека технологий.

Банки, которым не хватает единого уровня принятия решений на основе ИИ, имеют огромные возможности для достижения краткосрочных побед, согласовываясь с долгосрочными усилиями по модернизации и дорожными картами архитектуры предприятия. Этот основанный на платформе подход имеет хорошие возможности для масштабирования интеллектуального анализа решений на основе ИИ в различных функциональных областях и ускорения окупаемости с каждым дополнительным вариантом использования.

Создайте пространство для сотрудничества и инноваций

Подход корпоративной платформы обеспечивает стратегическое унифицированное пространство для прикладной аналитики. ИТ-команды могут использовать расширяемую платформу для предоставления функциональности разрозненным объектам, сохраняя при этом общее управление. Бизнес-лидеры, аналитики и специалисты по обработке и анализу данных могут использовать среду с минимальным кодом или без кода для создания, редактирования, доступа, совместного использования и развертывания ценных ресурсов для принятия решений, таких как функции данных, прогнозные модели или бизнес-правила.

В этом пространстве команды могут сотрудничать на новых уровнях, экспериментировать и создавать новые цифровые решения, персонализировать решения и создавать уникальные моменты для клиентов, которые отличают банк.

Самое главное, этот подход может помочь вам, где бы вы ни находились на пути цифровой трансформации. Изменяя подход с «разобрать и заменить» на «расширить и усовершенствовать», многоуровневый подход к трансформации решает проблемы, затрагивающие разные направления бизнеса, помогая вам извлечь немедленную выгоду из ваших существующих систем, улучшая качество обслуживания клиентов и повышая итоговую прибыль. Результаты.

Узнайте больше о том, как Платформа ФИКО помогает ведущим банкам подключать, разрабатывать и развертывать интеллектуальные решения на основе данных.

— Джарон Мерфи, партнер по технологиям принятия решений, FICO

Spot_img

Последняя разведка

Spot_img