雲端與人工智慧:為何沒有策略的遷移變得昂貴?
雲端與人工智慧已經從單純的基礎設施步驟演變為數據驅動轉型、自動化和人工智慧的核心。這是Stefanini科技所提出的願景,該公司是Stefanini集團的一個單位,負責拉丁美洲銀行、工業公司和金融服務集團的現代化項目。
在2026年8月13日於布宜諾斯艾利斯發布的聲明中,該公司指出,數字轉型的下一階段不僅僅是將系統轉移到外部伺服器。現在的挑戰是現代化應用程式、組織數據、增強安全性,並準備整個架構以大規模運行人工智慧。
雲端與人工智慧改變基礎設施的角色
多年來,許多公司將雲端視為一個遷移項目。在這種模式下,主要目標是將應用程式和數據庫從本地環境轉移到公共或私有提供商。然而,人工智慧的加速採用改變了這一邏輯。
根據Stefanini集團的AI-First策略,雲端需要作為商業平台運作。因此,它必須組織數據、支持治理模型、整合系統,並使人工智慧代理能夠安全地執行關鍵任務。
這一轉變也改變了投資回報的計算方式。基礎設施的節省仍然相關,但不再是唯一的指標。此外,公司開始衡量生產力、開發速度、風險降低、可擴展性以及推出新服務的能力。
人工智慧代理進入銀行後台
Stefanini科技提到的一個項目發生在拉丁美洲最大的銀行之一。該計劃使用人工智慧代理來分析檢查清單、標準和操作要求,這些要求以前需要大量的手動工作。
該項目將代理整合到機構的內部系統中,並現代化數字開發流程。同時,團隊應用敏捷交付模型,並為重複或文檔任務創建加速器。
根據Stefanini的說法,這項技術在分析和執行活動中產生了超過200%的性能增益。因此,銀行可以釋放後台專業人員進行更高價值的決策,而人工智慧則處理大量的規則和文件。
然而,在受監管的行業中,自動化需要明確的控制。代理需要在定義的權限、審計跟蹤、人為驗證和安全政策下運作。否則,速度可能會放大錯誤,而不是降低成本。
鋼鐵行業現代化遺留系統
在工業部門,Stefanini科技正在領導一家大型鋼鐵公司的基礎設施和應用程式的現代化。這項工作結合了雲端採用與遺留系統的升級,這些系統通常集中著數十年來建立的關鍵流程和整合。
該計劃包括重新設計架構、結構化遷移和實施數據治理模型。這樣,公司可以減少技術依賴,改善系統之間的整合,並為分析和人工智慧創造更合適的基礎。
然而,現代化遺留系統並不意味著簡單地丟棄所有現有的東西。在許多情況下,最有效的策略是結合代碼重構、逐步替換組件,以及保留仍然提供價值的應用程式。
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金融服務朝向結構化遷移邁進
另一個項目涉及來自財團和金融服務領域的一個重要集團。該操作正處於向雲端結構化遷移的最後階段,重點是合規性、應用程式現代化和為業務增長準備基礎設施。
在這樣的環境中,可擴展性不能僅依賴於招聘更多的計算能力。架構還需要控制成本、保護敏感信息並保持運營連續性。因此,應用程式、數據、安全性和支持必須以整合的方式演變。
回流暴露了規劃不善的雲端解決方案的成本
Stefanini還強調了工作負載的回流。這一現象發生在公司將應用程式從雲端拉回並返回傳統技術環境後,因為項目成本高、穩定性差或規模不當。
回流不一定代表對雲端的拒絕。通常,它揭示了規劃問題。一家公司可能在未現代化的情況下遷移舊代碼,選擇與其需求不兼容的架構,或忽視與流量、存儲、安全性和支持相關的成本。
"幾乎不可能找到不需要現代化應用程式代碼的雲端遷移項目,特別是對於公共雲。這是一個端到端的轉型,必須從一開始就納入治理、安全性和穩固的架構。" Rodrigo Stefanini,Stefanini集團拉丁美洲和西班牙首席執行官
這一警告拆解了一個常見的市場承諾:僅僅將系統移至雲端將自動產生效率的想法。沒有技術重設和治理,遷移可能僅僅是將舊問題轉移到更昂貴的基礎設施上。
人工智慧加速現代化
人工智慧本身也參與了遷移過程。根據Stefanini集團的說法,智能工具幫助分析代碼、識別依賴關係、記錄應用程式、建議修正和自動化測試階段。
因此,團隊可以減少現代化系統所需的時間,並在過渡期間降低風險。技術並不消除對架構師、開發人員和安全專家的需求。然而,它增強了這些團隊的能力,加速了以前需要數週的任務。
"通過使用人工智慧,我們可以顯著加速向雲端的遷移。集團開發的應用程式現代化案例使我們的客戶能夠更快、更結構化和安全地到達雲端。" Rodrigo Stefanini
人工智慧驅動的雲端對金融市場的影響是什麼?
對於銀行、金融科技、交易所和數字資產平台來說,信息是明確的。基礎設施需要從一開始就為審計、安全性、整合和增長做好準備。此外,在關鍵流程中使用人工智慧代理必須允許跟蹤決策和識別責任。
儘管提到的項目並未明確聚焦於區塊鏈,但相同的技術基礎支持代幣化、數字支付和可編程金融服務的倡議。組織數據、可靠的API和一致的訪問控制形成了這些解決方案背後的無形層。
- 治理: 定義誰可以訪問數據、系統和人工智慧模型。
- 安全性: 減少在分散和高度整合環境中的風險。
- 現代化: 避免將低效代碼運輸到更先進的基礎設施。
- 可擴展性: 允許增長而不失去運營或合規控制。
Stefanini致力於AI優先的生態系統
Stefanini集團聲稱在46個國家運營,擁有23個交付中心分佈在五大洲,員工超過35,000人。該公司將其業務運營組織為七個業務單位:技術、網絡、安全、數據與分析、金融科技、運營、市場營銷和製造。
該集團還在SAI套件中整合其專有的人工智慧平台,SAI代表Stefanini人工智慧。根據該公司的說法,這一生態系統結合了數據、自動化和人工智慧,以支持端到端的轉型。
此外,該公司已成為學術研究的主題,通過INSEAD商學院開發的案例《在人工智慧時代創建生態系統策略》。
該策略不再將雲端視為最終目的地,而是將基礎設施定位為基礎。在此基礎上,公司可以構建自動化、新產品和更高效的運營。
遷移不再是最終目標
Stefanini所提出的項目中心信息非常明確:僅僅遷移到雲端是不夠的。公司需要現代化代碼、結構數據、整合安全性,並從一開始就建立治理。
雲端與人工智慧可以加速運營並開啟新機會。另一方面,匆忙的遷移可能會增加成本並導致系統的回流。因此,優勢不僅在於身處雲端,而在於建立一個能夠將技術轉化為商業成果的架構。
有關Stefanini集團的更多信息,請訪問stefanini.com。
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