In een context waarin technologische innovatie de normen voor prestaties en efficiëntie herdefinieert, onderscheidt hetAI for Efficiency"-programma van BNP Paribas, ontwikkeld in samenwerking met Artefact, zich als een ambitieus model voor de transformatie van commercieel bankieren door middel van artificial intelligence.

Dit project laat zien hoe een gestructureerde, waardegedreven aanpak niet alleen processen kan optimaliseren, maar ook de uitdagingen van een steeds veranderende industrie kan aanpakken.

Commercieel bankieren transformeren: AI voor efficiëntie

Het "AI for Efficiency" programma van BNP Paribas, ontwikkeld in samenwerking met Artefact, heeft als doel om commercial banking te transformeren door middel van AI. Door te focussen op prestaties, efficiëntie en waardecreatie belichaamt dit project een ambitieuze en gestructureerde visie op de integratie van AI in bankprocessen.

Programmastructuur: Een uitgebreide en pragmatische aanpak

AI for Efficiency" is in zes maanden gelanceerd en steunt op drie belangrijke pijlers: waarde, industrialisatie en risicobeheer. Deze focusgebieden zorgen voor een relevant gebruik van AI , waarbij de regelgeving wordt nageleefd en een blijvende positieve impact wordt gecreëerd. Een "fabriek" die verantwoordelijk is voor industrialisatie garandeert de duurzaamheid van innovaties, terwijl een "center of excellence" het programma aanstuurt via vier kerngebieden: expertise, waarde, verkenning en dekking. Deze gebieden stimuleren innovatie terwijl ze de consistentie tussen toegepast onderzoek, risicobeheer en technologische aanpassing behouden.

Gebruikscases: Concrete voorbeelden van AI

Het programma bevat verschillende AI :

  • Fraude: Machine learning-algoritmen analyseren klantgedrag om anomalieën te identificeren en verschillende soorten fraude te voorkomen, zoals verdachte overschrijvingen.

  • Documentverwerking: OCR (Optical Character Recognition) en NLP versnellen de verwerking van klantdossiers, waardoor de snelheid en kwaliteit van de service verbetert, met name voor hypotheekleningen.

  • Generatieve assistenten: Deze tools bieden oplossingen voor het ophalen van informatie in natuurlijke taal voor zowel klanten als werknemers, wat interacties en besluitvorming vergemakkelijkt.

  • Marketing en interacties: Voorspellende modellen optimaliseren marketingcampagnes en de effectiviteit van reacties op vragen van klanten en zorgen zo voor een meer gepersonaliseerde en relevante service.

"We hebben het project geleid omdat het waarde creëert, geschat en goedgekeurd door de business units, afdelingen en gevalideerd door AI ."
Jérémie CORNET VUCKOVIC, Consulting Director bij Artefact

Succesfactoren: Waarde, industrialisatie en verantwoordelijkheid

  • 1. Focus op waarde: Elk project wordt geëvalueerd op basis van de directe impact op de bank en haar klanten. Dit zorgt voor een strategische toewijzing van middelen en een optimale toepassing van oplossingen.

  • 2. Industrialisatie: De oprichting van een fabriek zorgt ervoor dat ontwikkelde oplossingen de demonstratiefase overstijgen en duurzaam worden geïntegreerd in bankprocessen.

Uitdagingen en volgende stappen: De inzet van duurzame transformatie

  • Snelle technologische evolutie: Generatieve AI en multimodale modellen bieden veelbelovende vooruitzichten, maar moeten voortdurend in de gaten worden gehouden om voorop te blijven lopen.

  • Koolstofvoetafdruk en energiekosten: Het verminderen van de impact van AI op het milieu is een prioriteit, met name door samenwerkingen met bedrijven als Mistral.

  • Ontwikkeling van vaardigheden: Het opleiden en behouden van talent is cruciaal om een hoog niveau van expertise en innovatie te behouden.

  • Risicobeheer: Er wordt speciale aandacht besteed aan eerlijkheid, transparantie en naleving in de gebruikte oplossingen.

"Wil dit initiatief de komende twee jaar standhouden, dan moet het geïndustrialiseerd worden. Het moet volledig worden geïntegreerd in de processen van de bank of de organisatie."
Adrien VESTEGHEM, AI programmadirecteur bij BNP Paribas