如何通过智能决策层加速数字成熟度

为了在当今数字优先的世界中取得成功，银行面临着协调差异化客户旅程以吸引、赢得和保持长期忠诚度的压力。 大量实时客户数据和人工智能 (AI) 技术的进步正在为交付铺平道路 超个性化体验 这既相关又及时。

然而，许多银行都在努力从他们的数据和人工智能投资中实现投资回报。 受遗留系统、孤立数据和陷入困境的 IT 团队的束缚，数字化转型项目仍然以失败告终 惊人的速度.

一些人试图通过狭隘地关注为特定固定用例量身定制的 AI 点解决方案来解决价值泄漏问题。 虽然这可能导致短期提升有限，但它只会增加本已紧张且庞大的基础设施的技术债务。 此外，这些定制解决方案通常缺乏跨功能孤岛策划整体客户体验所需的集成。

平衡短期胜利与长期收益

一种同样具有挑战性的转型方法假设有必要对整个技术堆栈进行大规模现代化。 IT 团队面临更换核心银行系统、升级过时的数据基础架构或从头构建全面平台解决方案的压力。

这些令人生畏的多年、数亿美元的项目风险极高，而且回报周期往往太长。 他们耗尽了已经被剥夺的 IT 资源，同时业务往往一瘸一拐地前进。

需要一种更灵活的方法来快速实现价值，同时加速转型路线图。 关键在于中间智能层，在该层中，数据驱动的决策制定在整个企业中实施。 该层利用人工智能、高级分析和人类专业知识的动态组合，将数据转化为洞察力并大规模采取行动——我们喜欢将这一概念称为应用智能。

为智能添加一个灵活的层

这样想。 类似于连接我们身体骨骼和肌肉的肌腱和韧带，应用智能平台可以绑定并加强您现有技术基础架构中的组件。

这个模块化的 API 优先层在您的数字前端应用程序与后端服务系统和数据存储之间增强和传输智能。 这是做出决策和实施战略的地方。 数据和 AI 洞察力得以实施的地方。 采取行动推动业务成果的地方。

它通过专业编排的数据流和编排大规模实时地完成这一切。 它在以前缺乏的地方增加了灵活性，将您僵化的遗留基础设施运用到数字优先战略的灵活参与者中。

拥抱平台运营模式

领先的公司已经开始采用一种新的方式来思考他们的数据、系统、人力资本和整体企业智能。

BCG 描述了一种技术运营模型，在该模型中，人工智能释放了做出更好、更快决策的能力。 在这个模型中，“ 仿生公司 将由数据驱动的模块化技术堆栈置于新组织的核心。”

麦肯锡描述了一个 未来的人工智能银行 决策层位于银行的参与层和核心技术层之间。 这些层次协同工作，“为客户提供独特的全渠道体验，支持大规模个性化，并推动快速创新周期，这对于在当今世界保持竞争力至关重要。”

在这两种方法中，人工智能驱动的决策能力都被整体集成到一个平台运营模型中，以在整个技术堆栈中提供价值。

缺乏统一的 AI 决策层的银行有很大的机会实现近期的胜利，同时与长期的现代化努力和企业架构路线图保持一致。 这种基于平台的方法非常适合在不同的功能领域扩展 AI 驱动的决策智能，并加快每个增量用例的价值实现时间。

创造协作和创新的空间

企业平台方法为应用智能提供了一个战略性的统一空间。 IT 团队可以利用可扩展平台跨孤岛公开功能，同时保持整体治理。 业务领导者、分析师和数据科学团队可以利用低代码/无代码环境来创作、编辑、访问、共享和部署有价值的决策资产，例如数据特征、预测模型或业务规则。

在这个空间内，团队能够在新的层面上进行协作、试验和构建新的数字体验、个性化决策并推动独特的客户时刻，从而使银行脱颖而出。

最重要的是，无论您处于数字化转型之旅的哪个阶段，这种方法都能满足您的需求。 通过将对话从推倒重来转变为增强和成熟，一种分层的转型方法可以处理和解决跨越业务线的问题，帮助您从现有系统中提取直接价值，同时推动更好的客户体验和底线结果。

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-Jaron Murphy，FICO 决策技术合作伙伴

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• Sumber: https://bankautomationnews.com/allposts/business-banking/how-to-accelerate-digital-maturity-with-an-intelligent-decisioning-layer/