Generatieve kunstmatige intelligentie, en in toenemende mate AI-agenten, staan snel op de voorgrond financieel diensten.
Wat ooit beperkt was tot experimenten, is sindsdien geëvolueerd tot systemen die in staat zijn tot data-analyse, actie in het echte leven en grootschalige besluitvorming.
Hoofd EMEA Financial Services en Strategic Accounts bij Databricks.
Veel bedrijven ze voelen de effecten van deze transformatie al; Volgens onderzoek van KPMG zegt meer dan de helft (51%) van de financiële sector dat AI hun bedrijf hervormt. Bijna driekwart (72%) maakt zich zorgen over de kwaliteit van de data.
Dit is waar strategische risico’s binnensluipen, als gevolg van gefragmenteerde of slecht beheerde gegevens, waardoor uiteindelijk de overgang van pilot naar productie wordt vertraagd.
Financiële instellingen moeten hun focus verleggen als ze de echte waarde van AI willen zien. Met solide datafundamenten ondersteund door robuust infrastructuur en uniform bestuur, zullen ze dan in een betere positie verkeren om AI veilig en succesvol te implementeren.
De echte uitdaging is nu niet wat AI kan bereiken, maar eerder hoe bedrijven de juiste stappen kunnen zetten om AI in staat te stellen op ondernemingsniveau te opereren.
De basis leggen voor AI op ondernemingsschaal
De meeste AI-pilots mislukken omdat de onderliggende gegevens gefragmenteerd zijn, van slechte kwaliteit zijn of in silo’s zijn opgesloten, of omdat hun AI-agenten niet gericht zijn op het meten en verbeteren van kwaliteit en nauwkeurigheid. Om AI succesvol te implementeren, moet de infrastructuur correct worden geconfigureerd om van de resultaten te profiteren.
Als leiders in de financiële sector de kloof in de adoptie van AI willen dichten, moet er een gestructureerde routekaart beschikbaar zijn waarmee hun bedrijven van experimenteren naar grootschalige impact kunnen overstappen.
De eerste stap is het verenigen van datasilo’s in één enkel platform om duplicatie te elimineren, inefficiënties te verminderen en betrouwbare modellen te creëren vanuit één enkele bron van waarheid.
Van daaruit moet het bestuur worden geïntegreerd om de afstamming, toegang en audittrails te beheren. Voor AI-agenten is governance veel meer dan alleen een compliance-oefening. Een uniform bestuursmodel behandelt agenten met dezelfde nauwkeurigheid als menselijk personeel, waarbij robuuste toegangscontroles worden afgedwongen veiligheid maatregelen.
Prioriteit geven aan verklaarbaarheid is net zo cruciaal. In een sterk gereguleerde markt hebben bedrijven toegankelijke en transparante modellen nodig die laten zien hoe resultaten worden behaald.
Bovendien demonstreert het aannemen van een ‘begin klein, schaal snel’-strategie een vroege impact, bevordert het het interne vertrouwen en creëert het een repliceerbaar model voor het veilig en verantwoord uitbreiden van AI binnen de hele onderneming.
Het overbruggen van de kloof tussen AI-visie en -uitvoering
Leiders uit de financiële sector vragen zich niet langer af waar AI werkt, maar eerder waar het de grootste impact kan hebben. Het potentieel is enorm, maar de kloof tussen ambitie en uitvoering wordt moeilijk te dichten.
Op dit moment weegt de hype zwaarder dan de realiteit. Uit een recent onderzoek van Gartner blijkt dat de adoptie van AI in de financiële sector is gestegen van 37% in 2023 naar 58% vorig jaar, maar dat het momentum nu afneemt, wat de kloof benadrukt tussen experimenten en bedrijfsschaal.
Ondanks de verschillende regelgevingscontexten hebben bedrijven in de banksector, betalingenkapitaalmarkten en vermogensbeheer sluiten aan bij dezelfde strategische doelstellingen die de adoptie van kunstmatige intelligentie stimuleren.
Bedrijven moeten erkennen dat om deze ambities op samenhangende en schaalbare wijze te verwezenlijken, de uitdaging niet in de visie ligt, maar in het samenbrengen van gefragmenteerde databronnen en bestaande infrastructuur.
Hoe kunstmatige intelligentie zorgt voor duurzame groei
De financiële sector erkent de waarde die AI-technologie kan bieden door de efficiëntie te vergroten en de groei te stimuleren, zoals we kunnen zien in de toenemende adoptie van de technologie.
Slimmer klant Door segmentatie en hyperpersonalisatie kunnen bedrijven hun merk differentiëren en de klantervaring verbeteren, waardoor een aanzienlijk voordeel ten opzichte van de concurrentie ontstaat.
Op het gebied van betalingen en hypotheken bijvoorbeeld transformeren AI-gestuurde productinnovaties, zoals realtime fraudepreventie en modellen voor de waardering van onroerend goed, het reizen en hervormen ze de manier waarop instellingen hun diensten leveren.
Het implementeren van individuele use cases is echter niet voldoende om deze vaardigheden te vertalen in omzetontwikkeling op de lange termijn; een duidelijke bedrijfsstrategie is ook noodzakelijk.
Financiële organisaties moeten prioriteit geven aan use cases met een kwantificeerbare ROI, AI-operaties afstemmen op specifieke bedrijfsdoelstellingen en ervoor zorgen dat datafundaties een constante verfijning van het model mogelijk maken.
Hoe AI-agenten risicobeheer opnieuw definiëren
In de financiële dienstverlening kunnen risico’s zich binnen enkele minuten manifesteren, van cyberdreigingen tot ontwrichting van fraude. De snelheid, complexiteit en omvang van deze problemen zijn te groot om met traditionele handmatige methoden aan te pakken.
AI-agenten worden in snel tempo de nieuwe concurrentiegrens voor het verbeteren van kwaliteit en nauwkeurigheid. In tegenstelling tot statische modellen kunnen deze systemen bijna net zo virtueel werken medewerkers die autonoom actie ondernemen.
Op bedrijfskritische gebieden zoals fraudedetectie, anti-witwaspraktijken (AML) en cyberbeveiliging monitoren, orkestreren en voeren agenten controles met veel grotere snelheid en betrouwbaarheid uit dan handmatige teams.
AI-agenten opereren in een van de strengste regelgevingssectoren en bieden organisaties een manier om risico’s voor te blijven en tegelijkertijd de integriteit van belangrijke activiteiten te behouden. In plaats van het menselijk oordeel te vervangen, versterken AI-agenten het; waardoor teams met meer vertrouwen kunnen reageren.
Operaties opnieuw uitvinden met kunstmatige intelligentie
Geavanceerd Hulpmiddelen voor kunstmatige intelligentie ze veranderen de spelregels voor financiële diensten en stimuleren innovatie en wendbaarheid. AI-agenten kunnen repetitieve bedrijfsprocessen automatiseren, waardoor instellingen ‘meer kunnen doen met minder’, waardoor de werklast wordt verminderd, waardoor teams zich kunnen concentreren op waardevoller, klantgerichter werk.
AI-aangedreven klantenservice-assistenten zorgen ook al voor een meetbare impact. Ze zijn getraind op het gebied van bedrijfsgegevens en kunnen vragen nauwkeurig beantwoorden en een groot deel van het triageproces automatiseren. De resultaten zijn minder handmatige knelpunten, verbeterde klantervaringen en een veerkrachtiger bedrijfsmodel.
Bouwen aan de toekomst van financiële dienstverlening
De meeste financiële organisaties begrijpen hoe en waarom AI hen in de toekomst zal beïnvloeden. Het is echter minder duidelijk om te proberen het te operationaliseren op een manier die betrouwbaar, conform en duurzaam is. Data-architectuur en governance moeten als centraal worden beschouwd in de data- en AI-strategie van een bedrijf om concurrentievoordeel te behalen.
Om ervoor te zorgen dat AI-agenten veilig binnen strikte grenzen kunnen opereren, moeten systemen worden gebouwd met gevestigde en voortdurende controles toezicht houden. Het succes van AI zal de voorkeur geven aan instellingen die een gedisciplineerde aanpak hanteren en met vertrouwen kunnen opschalen.
We hebben de beste software voor kleine bedrijven gepresenteerd.
Dit artikel is geproduceerd als onderdeel van TechRadarPro’s Expert Insights-kanaal, waar we de beste en slimste koppen op het gebied van technologie van vandaag presenteren. De hierin uitgedrukte meningen zijn die van de auteur en zijn niet noodzakelijkerwijs die van TechRadarPro of Future plc. Als u geïnteresseerd bent om een bijdrage te leveren, kunt u hier meer informatie vinden: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
