L’IA accélère la transition vers les modèles BFSI du futur – Centre de données| Cloud Computing | Centre de données

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  • Le secteur BFSI diversifié de l’Inde a connu une expansion massive et continue de jouer un rôle crucial dans le dynamisme de l’économie indienne. Avec le taux d’adoption le plus élevé de la FinTech de 87%, ce qui est nettement supérieur à la moyenne mondiale de 64%, l’Inde est le troisième plus grand marché FinTech au monde.

    Source de l’image: Datafloq

    Au fil des ans, les entreprises indiennes traditionnelles de BFSI se sont fortement appuyées sur des établissements physiques et en personne et des transactions en espèces. En conséquence, davantage d’opérations manuelles pour gérer les coûts – une méthode qui, dans une économie de plus en plus sans contact, devient progressivement inutile, rigide et non évolutive. Le modèle BFSI traditionnel faisait face à plusieurs limitations dans les opérations dorsales, centrales et frontales. Les défis courants sont la visibilité limitée du comportement des clients, les opérations cloisonnées et les informations / informations limitées. Les modèles traditionnels nécessitaient plusieurs niveaux de transformation pour pouvoir fonctionner et livrer de manière transparente à l’avenir.

    Alors que le secteur continue de s’étendre et d’augmenter sa couverture à travers l’Inde, il répond également à l’évolution rapide des demandes d’orientation client, nécessitant ainsi une transition rapide vers la numérisation des processus internes, des opérations et des services clients.

    Avec une prise de conscience croissante du potentiel de transformation de l’IA, les dirigeants de BFSI réalisent désormais la nécessité de développer une forte empreinte numérique – un catalyseur clé de l’IA. En conséquence, les grandes entreprises indiennes de BFSI accordent désormais une plus grande priorité à la modernisation héritée (avec 23% des dépenses informatiques pour la numérisation) et aux modèles BFSI du futur. Alors que les entreprises du BFSI sont en train de se numériser, de se différencier et de perturber, le COVID-19 a eu un impact significatif sur le secteur, aggravant certains défis.

    Sources de photos utilisées dans le graphique: DigiPay.Guru, Forbes, MortgageOrb

    Les dirigeants de BFSI s’accordent aujourd’hui sur le potentiel de transformation de l’IA et travaillent à augmenter leurs capacités numériques avec une urgence sans précédent. Les leviers de transformation de l’IA aideront les entreprises à surmonter les défis existants et liés au COVID, accélérant ainsi la transition vers les modèles BFSI du futur. La transition vers les modèles BFSI du futur nécessite une transformation à tous les niveaux – back-end, central et front-end. La vitesse du changement varie cependant selon les fonctions clés. Des fonctions telles que l’interface client, les opérations, l’analyse des données et les risques et la conformité font partie des domaines dans lesquels la vitesse du changement devrait être élevée.

    Les banques / IF activées par l’IA sont essentielles pour faire face aux risques émergents. Qu’il s’agisse de générer des informations basées sur des modèles historiques et de prédire les défauts de paiement / taux de désabonnement des clients, de détecter les fraudes, de fournir des recommandations financières personnalisées et de numériser l’interaction avec les clients, l’IA devrait faire partie intégrante de la stratégie des entreprises BFSI à l’avenir.

    Regardez mon prochain article pour les opportunités d’IA dans l’espace BFSI. Téléchargez notre rapport complet pour plus de détails: Indian BFSI – Libérer le potentiel de transformation de l’IA

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