Openingsrede: AI de financiële dienstverlening: belangrijke markttrends en inzichten voor 2024 door ARTEFACT

Zestien jaar geleden leek beleggen in traditionele financiële instellingen een veilige keuze. De snelle opkomst van AI echter aangetoond dat technologie zelfs de meest gevestigde banken kan overtreffen. De afgelopen jaren AI het financiële landschap ingrijpend veranderd, van het verbeteren van fraudedetectie met machine learning tot het efficiënter maken van algoritmische handel. De meest opvallende sprong voorwaarts vond de afgelopen twee jaar plaats met generatieve AI GenAI), waardoor technologieën nu empathie kunnen tonen in interacties met klanten – een mijlpaal die voorheen ondenkbaar was.

Ondanks de doorbraak op het gebied van AI en de dalende kosten slaagt slechts ongeveer 10% van de financiële instellingen erin hun AI op grote schaal toe te passen. De meeste toepassingen blijven beperkt tot het integreren van tools zoals ChatGPT of Copilot in bestaande processen, waardoor het moeilijk is om het rendement op de investering, kostenbesparingen of een hogere klanttevredenheid te meten. De vraag is dan ook: welke obstakels staan een succesvol gebruik van AI in de weg, en hoe kunnen deze worden overwonnen?

Om AI het hoofd te bieden, ligt de oplossing in TIME – een acroniem dat staat voor Transformatie, Integratie, Meting en Empowerment.

Om tastbare resultaten te boeken, moet de focus liggen op een volledige bedrijfstransformatie die aansluit bij de strategie en prioriteiten van de groep. De transformatie moet van begin tot eind doorgevoerd worden; het gaat niet alleen om het toevoegen van technologie aan bestaande processen. Zo kan het optimaliseren van de servicekosten betekenen dat er aan backofficeprocessen wordt gewerkt, terwijl een op omzet gerichte transformatie zich zou kunnen richten op distributiemodellen en klantkanalen. Het is van cruciaal belang om te bepalen waar de waarde ligt en je daar volledig voor in te zetten.

Verouderde systemen in de financiële sector leiden vaak tot silo’s, waardoor data en de kwaliteitscontrole complex worden. De activiteiten cloud op locatie zijn zelden volledig geïntegreerd. De focus moet verder gaan dan de infrastructuur, om ervoor te zorgen dat modellen volledig worden geïntegreerd in de data en de bedrijfsprocessen. Het gebruik van „LLMOps“ – een concept dat vergelijkbaar is met DevOps, maar dan afgestemd op grote taalmodellen – is cruciaal om AI effectief AI het bestaande ecosysteem te integreren.

Het paradigma is verschoven van het trainen van modellen naar het meten van hun impact en afwijkingen. Modelontwikkeling wordt steeds meer een standaardproduct, maar het monitoren van de prestaties ervan op het gebied van fraudedetectie, kapitaalallocatie en klantinteracties is van cruciaal belang. Een robuust meetkader omvat het signaleren van knelpunten, het kwantificeren en doorgronden van problemen, en het bewaken van de zakelijke impact van het model, om zo continue verbetering te waarborgen.

De echte waarde AIzit in de mensen. Het succes van AI hangt samen met de empowerment en opleiding van medewerkers in de frontlinie. Echte productiviteitswinst kan alleen worden gerealiseerd als het personeel actief wordt betrokken, goed is opgeleid en klaar is om AI te gaan gebruiken. Het is dan ook van essentieel belang dat de mensen die het dichtst bij de bedrijfsvoering staan, worden meegenomen in het proces en begrijpen hoe AI hun functie AI .

AI tijd AI om sterk gereguleerde omgevingen en processen te transformeren. Toch is het van cruciaal belang om snel te handelen om een concurrentievoordeel te behalen. Net als bij elke race is snelheid belangrijk, maar het is net zo belangrijk dat elke stap in de transformatie stevig verankerd is. De conclusie is duidelijk: geef AI de tijd die ze nodig hebben, maar handel snel om voorop te blijven lopen in dit snel veranderende landschap.