AI 正在融入金融核心系統：這是它的運作方式

AI 正在快速擴展到金融領域，但大多數金融機構仍未能將 AI 整合到核心生產系統中。根據 3forge 的 Managing Director and Solutions Architect 的說法，只有 10% 的企業正在以有意義的方式使用 AI 工具。這並不是因為缺乏興趣，而是因為將 AI 連接到核心系統以進行交易、風險和監控仍是一個正在進行的工作。

挑戰和機會

金融機構的核心系統提供了最大的機會讓 AI 簡化金融操作，透過高效的工作流程和實時交易查詢。然而，傳統系統迫使這種技術在孤立中運作。連接到傳統平台的架構體積經常會造成這種限制。金融服務業已經迫使公司改變核心架構，而不是替換它，從而保留操作，但限制了 AI 的相容性。

現在，挑戰是將 AI 整合到現有的系統中，而不需要進行基礎設施替換，否則平台將會暫停或失敗。為了橋接現有系統和現代需求之間的差距，公司需要一個架構層來幫助橋接傳統存取、實現 AI 門戶和引入 AI 原生工作流程，同時在受信任的防護欄內運作。有了正確的基礎，公司可以將這些功能直接擴展到生產系統中，並利用 AI 的全部價值。

金融機構需要一個架構層來橋接傳統系統和現代需求，從而實現 AI 的全面價值。

應對傳統堆棧的挑戰

多年的法規、收購、資產類別專業化和增量開發沒有共享核心，已經創建了一個龐大的內部軟體堆棧，以保持操作的運行。這個堆棧從來沒有被設計為支持響應式、AI驅動的交互作用。與其重建這些系統，金融機構正在引入一個架構層，統一了分散的基礎設施的存取。這種虛擬化方法消除了昂貴的重新布線的需要，並允許組織整合存取靜態和流式數據。

IT 團隊可以通過在分散的系統中建立單一抽象層開始這個過程，允許技術整合同時在數據層應用權限。在實踐中，這將允許：自然語言查詢、系統虛擬化和安全交互。當組織有效地將抽象層應用到現有的傳統架構時，AI 可以改善功能，同時與內部系統通過受控的、權限意識的層進行交互作用。