ODDO BHF & INDOSUEZ WEALTH MANAGEMENT bij AI for Finance by Artefact - AI voor Private banking & financiële diensten

Private banking is een zeer persoonlijk aspect van financiële diensten, en beide banken bespraken hun AI-reis. De ene bank begon in 2018 met AI, lanceerde een beleggingsfonds op basis van AI en gebruikte algoritmen voor gerichte brokerage. De andere bank begon met NLP om reports samen te vatten voor vermogensbeheerders en experimenteert nu met GenAI use cases, zoals vertaling, spraak-naar-tekst en data querying.

Beide banken hebben verschillende AI-toepassingen onderzocht. Een belangrijk aandachtspunt is om frontofficemedewerkers in staat te stellen om vergaderingen te stroomlijnen, klantactiviteiten te beheren en gepersonaliseerde to-do lijsten aan te bieden. AI helpt bankiers om complexe procedures uit te pluizen, zodat ze meer tijd aan hun klanten kunnen besteden. De uitdaging ligt echter in het vinden van een evenwicht tussen toepassingen met een grote impact en operationele haalbaarheid, zodat het personeel zinvolle ondersteuning krijgt zonder de dagelijkse workflows te ingewikkeld te maken.

Vertrouwen en personalisatie zijn van vitaal belang in vermogensbeheer. AI vervangt menselijke interacties niet, maar verbetert het vermogen van bankiers om klanten effectief te ondersteunen. Door te beginnen met interne tools, zoals chatbots die in CRM's zijn geïntegreerd, krijgen bankiers bruikbare inzichten in hun klanten om de besluitvorming te verbeteren. Beide banken zien AI als een hulpmiddel om de persoonlijke klantrelaties die cruciaal zijn voor private banking te verbeteren in plaats van te vervangen.

Het aantonen van het rendement van AI-projecten is complex, maar beide banken leggen de nadruk op wendbaarheid. De strategie bestaat uit snelle, kleine investeringen met snelle validatie, het minimaliseren van risico's en het opbouwen van vertrouwen bij sponsors. Eén bank gebruikt design sprints om concepten te valideren voordat er grote investeringen worden gedaan, terwijl beide banken ervan overtuigd zijn dat AI een grote impact zal hebben op de sector. Ze vermijden echter om snelle conclusies te trekken en richten zich op winst op de lange termijn.

Het industrialiseren en opschalen van AI-technologieën blijft een uitdaging. Verouderde systemen, evoluerende technologiestacks en nieuwe vaardigheidseisen op het gebied van data analytics en AI vormen hindernissen. Beide banken investeren in het inhuren van gespecialiseerd talent zoals data ingenieurs en ML-experts, terwijl ze ook huidige werknemers bijscholen om continuïteit te behouden. Ondanks de steun van het management is het van vitaal belang om te bewijzen dat deze investeringen juist zijn om bredere steun te krijgen voor AI-gedreven initiatieven.

Eén bank bevordert de adoptie door stressvrije omgevingen te creëren waarin bankiers AI kunnen verkennen, te beginnen met algemene gebruikssituaties voordat ze naar meer specifieke toepassingen gaan. Het doel is om bankiers de waarde van AI voor hun professionele leven te laten inzien. Tijdens de training worden scenario's gespeeld om te laten zien hoe AI kan helpen bij het werven van klanten en andere taken. De tweede bank legt de nadruk op betrokkenheid van het leiderschap, door het topmanagement te trainen op het gebied van AI, door data- en AI-community's te stimuleren en door regelmatig bewustmakingsevenementen te organiseren om succesverhalen te delen en het leren te vergemakkelijken. De banken geven prioriteit aan verschillende niveaus van training - zowel breed opgezet als gericht op experts - om vertrouwen en acceptatie onder medewerkers op te bouwen.