كيفية تسريع النضج الرقمي باستخدام طبقة اتخاذ قرارات ذكية

لتحقيق النجاح في عالم اليوم الرقمي الأول ، تتعرض البنوك لضغوط لتنظيم رحلات عملاء متباينة لجذب ولاء طويل الأجل وكسبه والحفاظ عليه. تمهد مجموعة كبيرة من بيانات العملاء في الوقت الفعلي والتطورات في تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) الطريق للتسليم تجارب مفرطة الشخصية ذات الصلة وفي الوقت المناسب.

ومع ذلك ، فإن العديد من البنوك تكافح من أجل تحقيق عائد الاستثمار من البيانات واستثمارات الذكاء الاصطناعي. مكبلة بالأنظمة القديمة ، والبيانات المنعزلة ، وفرق تكنولوجيا المعلومات المتعثرة ، لا تزال مشاريع التحول الرقمي تفشل في معدل ينذر بالخطر.

يحاول البعض معالجة تسرب القيمة من خلال التركيز بشكل ضيق على حلول نقاط الذكاء الاصطناعي المصممة لحالات استخدام محددة ثابتة. في حين أن هذا قد يؤدي إلى رفع محدود قصير الأجل ، إلا أنه يضيف فقط إلى الدين الفني عبر بنية تحتية متوترة بالفعل ومترامية الأطراف. بالإضافة إلى ذلك ، غالبًا ما تفتقر هذه الحلول المصممة حسب الطلب إلى عمليات الدمج اللازمة لتنظيم تجربة عملاء شاملة عبر الصوامع الوظيفية.

وازن بين المكاسب قصيرة المدى والمكاسب طويلة المدى

يفترض نهج التحول الذي يتسم بالتحدي بنفس القدر أن التحديث على نطاق واسع عبر مجموعة التكنولوجيا بأكملها ضروري. تواجه فرق تكنولوجيا المعلومات التي تواجه استبدال الأنظمة المصرفية الأساسية ، أو ترقية البنى التحتية للبيانات القديمة ، أو بناء حلول منصة كاملة النطاق من البداية ، الضغط.

هذه المشاريع الشاقة التي تستغرق عدة سنوات وتبلغ تكلفتها مئات الملايين من الدولارات محفوفة بالمخاطر بشكل لا يصدق ودورة المكافآت غالبًا ما تكون طويلة جدًا. إنهم يستنزفون موارد تكنولوجيا المعلومات المحرومة بالفعل ، وغالبًا ما يُترك العمل متعثرًا في هذه الأثناء.

هناك حاجة إلى نهج أكثر مرونة لإتاحة وقت سريع للقيمة مع تسريع خرائط طريق التحول في نفس الوقت. يكمن المفتاح في طبقة ذكاء وسيطة حيث يتم تفعيل اتخاذ القرار المستند إلى البيانات عبر المؤسسة بأكملها. تستخدم هذه الطبقة مزيجًا ديناميكيًا من الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة والخبرة البشرية لتحويل البيانات إلى رؤى واتخاذ إجراءات على نطاق واسع - وهو مفهوم نحب أن نطلق عليه الذكاء التطبيقي.

أضف طبقة مرنة للذكاء

أعتقد أنه من هذا الطريق. على غرار الأوتار والأربطة التي تربط العظام والعضلات في أجسامنا ، فإن منصة الذكاء المطبقة تربط وتقوي المكونات داخل البنية التحتية التكنولوجية الحالية لديك.

تعمل هذه الطبقة المعيارية المكونة من واجهة برمجة التطبيقات على زيادة الذكاء ونقله بين تطبيقات الواجهة الأمامية الرقمية وأنظمة الخدمة الخلفية ومخازن البيانات. إنه المكان الذي يتم فيه اتخاذ القرارات وإحياء الاستراتيجيات. حيث يتم تفعيل البيانات ورؤى الذكاء الاصطناعي. حيث يتم اتخاذ الإجراءات التي تدفع نتائج الأعمال.

وهي تفعل كل ذلك على نطاق واسع وفي الوقت الفعلي من خلال تدفقات وتنسيق البيانات المصممة بخبرة. إنها تضيف المرونة حيث كانت تفتقر إليها سابقًا ، وتضخ البنية التحتية القديمة الصلبة الخاصة بك في مشارك ذكي في إستراتيجية رقمية أولاً.

تبني نموذج تشغيل النظام الأساسي

تتبنى الشركات الرائدة بالفعل طريقة جديدة للتفكير في بياناتها وأنظمتها ورأس مالها البشري وذكائها المؤسسي العام.

تصف BCG نموذجًا للتشغيل التكنولوجي حيث يفتح الذكاء الاصطناعي القدرة على اتخاذ قرارات أفضل وأسرع. في هذا النموذج ، " شركة الكترونية يضع كومة تقنية معيارية تغذيها البيانات في قلب المؤسسة الجديدة ".

تصف ماكينزي ملف الذكاء الاصطناعي بنك المستقبل حيث توجد طبقة اتخاذ القرار بين مشاركة البنك وطبقات التكنولوجيا الأساسية. تعمل هذه الطبقات في انسجام تام ، "تزود العملاء بتجارب مميزة متعددة القنوات ، وتدعم التخصيص على نطاق واسع ، وتدفع دورات الابتكار السريعة الحاسمة للبقاء قادرة على المنافسة في عالم اليوم."

في كلا النهجين ، يتم دمج إمكانات اتخاذ القرار المدعومة بالذكاء الاصطناعي بشكل كلي ضمن نموذج تشغيل النظام الأساسي لتقديم قيمة عبر مجموعة التكنولوجيا.

تتمتع البنوك التي تفتقر إلى طبقة اتخاذ قرارات موحدة للذكاء الاصطناعي بفرصة هائلة لتحقيق مكاسب على المدى القريب مع مواءمتها مع جهود التحديث طويلة المدى وخرائط طريق هندسة المؤسسات. يعتبر هذا النهج القائم على النظام الأساسي في وضع جيد لتوسيع نطاق ذكاء القرار المدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر مجالات وظيفية متنوعة وتسريع وقت التقييم مع كل حالة استخدام إضافية.

خلق مساحة للتعاون والابتكار

يوفر نهج النظام الأساسي للمؤسسة مساحة استراتيجية وموحدة للذكاء التطبيقي. يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات الاستفادة من النظام الأساسي القابل للتوسيع لعرض الوظائف عبر الصوامع مع الحفاظ على الحوكمة الشاملة. يمكن لقادة الأعمال والمحللين وفرق علوم البيانات الاستفادة من بيئة منخفضة التعليمات البرمجية / بدون تعليمات برمجية لتأليف أصول القرار القيّمة وتحريرها والوصول إليها ومشاركتها ونشرها ، مثل ميزات البيانات أو النماذج التنبؤية أو قواعد العمل.

ضمن هذه المساحة ، يتم تمكين الفرق للتعاون على مستويات جديدة وتجربة وإنشاء تجارب رقمية جديدة وتخصيص القرارات وقيادة لحظات العملاء الفريدة التي تميز البنك.

الأهم من ذلك ، أن هذا النهج يمكن أن يقابلك أينما كنت في رحلة التحول الرقمي الخاصة بك. من خلال تغيير المحادثة من التمزيق والاستبدال إلى التعزيز والنضج ، نهج متعدد الطبقات لمعالجة التحول وحل المشكلات التي تتقاطع مع خطوط الأعمال ، مما يساعدك على استخراج قيمة فورية من أنظمتك الحالية ، كل ذلك أثناء قيادة تجارب عملاء أفضل ونتائج نهائية نتائج.

معرفة المزيد عن كيف منصة فيكو تساعد البنوك الرائدة على الاتصال بالذكاء المستند إلى البيانات وتطويره ونشره.

-جارون ميرفي ، شريك تقنيات اتخاذ القرار ، FICO

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• المصدر https://bankautomationnews.com/allposts/business-banking/how-to-accelerate-digital-maturity-with-an-intelligent-decisioning-layer/