Over Andrej Serjantov: Hoofd Digital Global Markets bij BNP Paribas CIB, leidt de digitale transformatie en AI-integratie binnen de investment banking-sector.
Over BNP Paribas CIB: De zakelijke en institutionele banktak van BNP Paribas (ca. €46B groepsomzet), die wereldwijd meer dan 13.000 zakelijke en institutionele klanten bedient.
Over Nathalie Beslay: CEO en mede-oprichter van naaia, een RegTech-ondernemer gespecialiseerd in het helpen van organisaties bij het beheren van AI-projecten binnen strikte regelgevingsbeperkingen.
Over naaia: Een gespecialiseerd technologiebedrijf dat een SaaS-platform (AIMS - AI Management System) biedt voor AI-governance, -compliance en -toezicht; richt zich op het overbruggen van de kloof tussen statische regelgeving en dynamische AI-agenten.
Over Cyril Cymbler: Head of Financial Services EMA bij Databricks, expert in het transformeren van ruwe financiële data in “Data Intelligence” om waarde te creëren.
Over Databricks: Een wereldwijde leider in data en AI (Data Lakehouse), gewaardeerd op ~$43B (2023), met als doel data, analytics en AI te verenigen voor enterprise use cases.
Waarom is het nu dringend nodig om vertrouwen en data strategie in financiën opnieuw uit te vinden?
Cyril Cymbler: De noodzaak wordt gedreven door drie factoren. Ten eerste vereist de exponentiële groei van gestructureerde en ongestructureerde data het beheer van enorme werklasten om sterke agenten te bouwen. Ten tweede verschuift de industrie van “Algemene Intelligentie” (standaard ChatGPT, ~55% nauwkeurigheid) naar “Data Intelligentie” (gestructureerde analyse-engines, >80% nauwkeurigheid/conversie). Ten derde is governance niet-onderhandelbaar; zonder strikte data-structuur falen zelfs de beste ML-modellen door “Garbage In, Garbage Out”.”
Andrei Serjantov: De drijfveer is efficiëntie, reikwijdte en capaciteit. Dankzij AI kunnen banken bestaande taken sneller uitvoeren, een breder spectrum van risico's afdekken (risico's A, B en C in plaats van alleen A) en voorheen onmogelijke taken uitvoeren, zoals het analyseren van enorme hoeveelheden documenten voor sentimentanalyse in aandelenonderzoek.
Wat zijn de concrete, impactvolle use cases die worden ingezet bij Investment Banking?
Andrei Serjantov: Naast algemene hulpprogramma's (codering, vertaling) richt BNPP zich op diepgaande verticale integratie. In aandelen- en vastrentend onderzoek zijn er meer dan een dozijn use cases die de documentproductiepijplijn transformeren. De workflows van klanten worden sterk uitgebreid, waarbij LLM's antwoorden op handelsbevestigingen van klanten opstellen. De strategie is alomtegenwoordig: het is nu moeilijker om gebieden te vinden waar geen AI wordt gebruikt dan gebieden waar dat wel het geval is.
Hoe gaan organisaties om met de specifieke uitdagingen van “Agentic” AI en statische regulering?
Nathalie Beslay: Het kernconflict is dat regelgeving (zoals de EU AI Act) statisch is, terwijl agentic AI dynamisch is. De uitdaging ligt in het kwalificeren van agenten aan de hand van strikte regelgevingsdefinities (General Purpose AI vs. AI-systemen). Bovendien moeten bedrijven, omdat agenten autonoom zijn, rollen en “habilitations” (toestemmingen) strikt beheren om ervoor te zorgen dat agenten veilig kunnen communiceren met menselijke en digitale omgevingen.
Hoe moet een bank technisch een “Zero to One” AI-platform heruitvinden?
Cyril Cymbler: Uitvoering vereist een bedrijfsaanpak met drie pijlers: Groei, Bescherming (risico/compliance) en Kostenefficiëntie. Technologisch gezien moet het platform Multi-cloud zijn (om te voldoen aan de DORA-regelgeving voor overdraagbaarheid van data), Open Source (om te zorgen dat data eigendom/nul-kopie is) en Governed (strikte data lineage om de creatie van producten te volgen voor auditors). Tot slot moet AI gedemocratiseerd worden, zodat bedrijfsleiders data in natuurlijke taal kunnen bevragen zonder afhankelijk te zijn van technische specialisten.
Hoe operationaliseert u “Trustworthy AI” (naleving, ethiek, verantwoordelijkheid)?
Nathalie Beslay: Betrouwbaarheid is opgebouwd uit drie lagen: Naleving (Verplicht), Ethiek (Mensgericht) en Verantwoordelijkheid (Verantwoordingsplicht). naaia operationaliseert dit via een SaaS-benadering die zich richt op Governance (het ontwerpen van rollen/beslissingsbomen), Integratie (het integreren van testen/bewaking in IT-systemen) en Uitvoering (het afdwingen van documentatie). Passief klagen is geen strategie; proactieve inzet van programma's is nodig om economische en reputatieschade te beperken.
Wat is de strategie met betrekking tot “Build vs. Buy” en partnerschappen (bijv. Mistral)?
Andrei Serjantov: BNPP is al vroeg een partnerschap aangegaan met Mistral om On-Premise mogelijkheden te benutten, zodat data van klanten de beveiligde omgeving van de bank nooit verlaat. Ze geven de voorkeur aan het verfijnen van kleinere, energiezuinige modellen op hun eigen data boven het trainen van enorme basismodellen vanaf nul. Deze combinatie van externe technische expertise en intern risicobeheer-DNA maakt een veilige, specifieke inzet van use cases mogelijk.
