Debido a la migración generalizada a la nube, el número de proveedores de servicios ha crecido exponencialmente y cuenta con "más de 360 proveedores en 21 segmentos de mercado, que ofrecen más de 550 ofertas de PaaS", según Gartner. El mercado de la nube continúa en expansión y está ofreciendo soluciones para organizaciones con necesidades complejas, como las entidades financieras.
Sin embargo, con tantas opciones para analizar, encontrar la solución adecuada en la nube para un uso específico, que cumpla tanto las necesidades del negocio como las del cliente es un gran reto. Desde sistemas altamente personalizados hasta una integración de múltiples herramientas, el abanico de soluciones entre las que las instituciones financieras pueden elegir es muy amplio. Para que las empresas identifiquen la integración en la nube más eficiente es necesario realizar una investigación y una experimentación que resultan tanto extensas como costosas. Una integración exitosa se basa en el conocimiento profundo de un mercado en constante cambio y en unas habilidades expertas que no todas las empresas del sector financiero poseen internamente.
Dado que la transferencia y el seguimiento de la evolución de las tecnologías en la nube es tan exigente, las organizaciones que podrían beneficiarse de esta transformación digital corren el riesgo de quedarse atrás.
Entonces, ¿cómo pueden gestionar este complejo proceso las instituciones financieras?
Cómo AI Labs simplifica y acelera la integración en la nube
El objetivo de AI Labs es agilizar el proceso de integración de las tecnologías cloud para las entidades financieras, llevando a cabo una rápida investigación y experimentación en su nombre. Los conocimientos de los expertos son la clave para definir la mejor combinación de tecnologías de computación en la nube para diferentes usos.
Con un conocimiento extenso de las dificultades que implica el uso de las tecnologías cloud en el sector financiero (como la privacidad, la protección de datos y la evolución de la normativa), junto con un enfoque en casos de uso específicos, AI Labs ofrece una asesoría independiente y detallada para explorar el creciente mercado de las tecnologías en la nube. Las soluciones validadas se producen y escalan, lo que permite a las entidades financieras integrar las soluciones más adecuadas con el mínimo esfuerzo y recursos.
Por lo tanto, el sector financiero puede aprovechar los servicios de última generación que ponen a su disposición los proveedores de la nube más allá de lo que son capaces de hacer individualmente. Con el fin de demostrar el valor de este tipo de asesoramiento, analizamos dos situaciones concretas en las que AI Labs ayudó a las entidades financieras a encontrar la herramienta cloud adecuada.
Caso de uso 1: Identificación de un sistema para la extracción de datos de documentos
En el sector financiero los datos se recogen de una gran variedad de fuentes y los modelos se entrenan para poder procesar todos y cada uno de ellos. Los documentos presentan su propio reto de extracción de datos. ¿Cómo debe recoger una organización financiera los datos de cheques, facturas, nóminas, recibos y documentos similares?
Al decidirse por un sistema para la extracción de datos de documentos, las empresas se enfrentan a dos opciones. O integran un sistema listo para el mercado de un proveedor cloud o invierten en un modelo personalizado que entrenan internamente. La decisión depende de si un modelo entrenado por un proveedor externo es suficiente para extraer pares clave-valor de los documentos. Alternativamente, ¿sería más eficiente invertir en un modelo personalizado de reconocimiento de documentos?
Elegir la solución adecuada es fundamental teniendo en cuenta la naturaleza de los datos en cuestión: las entidades financieras procesan documentos sensibles y privados. Por lo tanto, la precisión y las capacidades de prevención de pérdida de datos son factores clave para determinar si una solución es adecuada para su propósito.
A través de la investigación y experimentación de AI Labs, se ha desarrollado una guía para ayudar a las entidades financieras a tomar esta decisión en función de las características específicas de su situación. Las preguntas que establecen la complejidad y las consideraciones técnicas se incluyen en la guía, llevando a las organizaciones a la conclusión más adecuada a sus necesidades. Por ejemplo, un factor determinante en este escenario es la naturaleza de los documentos. Es más fácil entrenar modelos para extraer datos de documentos estructurados que de documentos no estructurados.
La guía desarrollada por AI Labs ha reducido el proceso de toma de decisiones para las entidades financieras, permitiéndoles pasar rápidamente a integrar un sistema de extracción de datos adecuado.
Caso de uso 2: Encontrar la solución más eficaz para grandes conjuntos de datos
Existen varias soluciones en la nube aptas para la clasificación y previsión de grandes conjuntos de datos con muchas características. Una opción popular para los bancos es el producto Spark MLlib. ¿Existe una alternativa más eficaz para tratar con grandes conjuntos de datos que contengan más de un millón de series temporales?
AI Labs investigó y experimentó con soluciones en nombre de entidades financieras para proporcionar orientación e información sobre alternativas adecuadas que ofrecen una experiencia mejorada. Para que la clasificación binaria y la previsión de series temporales se lleven a cabo con éxito, se entrena una Red Neuronal Recurrente para que procese de forma eficiente instancias seleccionadas de conjuntos de datos.
Una consideración clave para esta herramienta en la nube es que los grandes conjuntos de datos requieren capacidades avanzadas para su procesamiento. Por lo tanto, al analizar las opciones de los proveedores de la nube, se valoran muchas características como la computación paralela (horizontalización) y el aumento de la capacidad de una sola máquina (verticalización).
Como en el caso anterior, AI Labs destacó las herramientas en la nube más adecuadas para diferentes escenarios, teniendo en cuenta la complejidad y las consideraciones técnicas del procesamiento de datos en cuestión. De este modo, las empresas pueden identificar fácilmente el producto en la nube que deben añadir a su cartera.
Aprovechar las soluciones en la nube es un requisito de las entidades financieras a medida que la transformación digital sigue avanzando a gran velocidad. Al existir un abanico tan amplio de proveedores que ofrecen una gran variedad de posibilidades o desarrollar una solución a medida, elegir la mejor opción, es casi imposible.
AI Labs asume el desafío de un mercado móvil y cumple el rol de investigador, evaluador y experto para las entidades financieras que adoptan la integración de la nube. Les permite hacerlo con rapidez, con el mínimo esfuerzo y evitando costes innecesarios. Los dos casos expuestos demuestran cómo AI Labs cierra la brecha entre el usuario y el proveedor para obtener mejores resultados.