Europese retailbanken zijn op zoek naar nieuwe effici\u00ebntiehefbomen om de toenemende kostendruk het hoofd te bieden. In deze context biedt AI, met name generatieve AI, concrete mogelijkheden voor tijdsbesparing en kostenverlaging. Om deze winstbeloften waar te maken, moeten er echter verschillende uitdagingen overwonnen worden.<\/p>\n<\/div>
Kiezen (en soms opgeven).<\/h2><\/div>De gebruiksmogelijkheden van AI in banken zijn ontelbaar: procesautomatisering voor compliance, fraudemodellen, analyse van kredietdossiers en nog veel meer. De uitdaging ligt niet in de wildgroei van deze mogelijkheden, maar in de selectie ervan. Elke use case moet worden ge\u00ebvalueerd op basis van zijn winstpotentieel. Een AI-roadmap voor de komende 2-3 jaar, afgestemd op de algemene strategie en elke 6 maanden herzien, samen met een systeem voor het bijhouden van de waarde tijdens de uitvoering, zijn essentieel voor het prioriteren en beheren van hoogwaardige projecten.<\/p>\n<\/div>
Transformeer om te winnen.<\/h2><\/div>AI kan niet zomaar oplossingen op bestaande processen leggen. Om een significante ROI te bereiken, moet AI diep in processen worden ge\u00efntegreerd door ze volledig opnieuw vorm te geven en taken en rollen opnieuw te defini\u00ebren. Deze transformatie vereist een multi-agent benadering om de voltooiing van volledige taken te orkestreren in plaats van een optelsom van diffuse voordelen te genereren.<\/p>\n<\/div>
Meting en controle zijn essentieel.<\/h2><\/div>Het aantal AI\/GenAI use cases in productie binnen banken zal exploderen. Om de IT-kosten onder controle te houden, is het belangrijk om teams in staat te stellen een deel van het applicatieonderhoud voor deze oplossingen op zich te nemen. De toenemende autonomie van AI-oplossingen, met name agents, vereist een verbeterde governance om zowel vertrouwen als effici\u00ebntie te garanderen, gebaseerd op drie pijlers:<\/p>\n
\n- Observatie<\/strong>: IT-diensten analyseren interacties om problemen op te sporen.<\/li>\n
- Evaluatie<\/strong>: Modellen verfijnen op basis van feedback van data wetenschappers.<\/li>\n
- Toezicht<\/strong>: Identificeer terugkerende problemen en implementeer oplossingen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Hier spelen meting en controle een cruciale rol, die zelfs die van het model zelf overtreft.<\/p>\n<\/div>
Betrokkenheid en ondersteuning.<\/h2><\/div>Het trainen van teams en het aanpassen van hun vaardigheden zijn essentieel. De soepele invoering van deze technologie\u00ebn zal uiteindelijk afhangen van hun acceptatie door het personeel en hun afstemming op de bedrijfsdoelstellingen.<\/p>\n<\/div>
AI biedt banken een krachtige hefboom om de huidige uitdagingen aan te pakken en beperkingen om te zetten in kansen. Het is echter essentieel om de juiste hefbomen te activeren om innovatie en effici\u00ebntie te combineren<\/p>\n<\/div>
Door Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
De gebruiksmogelijkheden van AI in banken zijn ontelbaar: procesautomatisering voor compliance, fraudemodellen, analyse van kredietdossiers en nog veel meer. De uitdaging ligt niet in de wildgroei van deze mogelijkheden, maar in de selectie ervan. Elke use case moet worden ge\u00ebvalueerd op basis van zijn winstpotentieel. Een AI-roadmap voor de komende 2-3 jaar, afgestemd op de algemene strategie en elke 6 maanden herzien, samen met een systeem voor het bijhouden van de waarde tijdens de uitvoering, zijn essentieel voor het prioriteren en beheren van hoogwaardige projecten.<\/p>\n<\/div>
Transformeer om te winnen.<\/h2><\/div>AI kan niet zomaar oplossingen op bestaande processen leggen. Om een significante ROI te bereiken, moet AI diep in processen worden ge\u00efntegreerd door ze volledig opnieuw vorm te geven en taken en rollen opnieuw te defini\u00ebren. Deze transformatie vereist een multi-agent benadering om de voltooiing van volledige taken te orkestreren in plaats van een optelsom van diffuse voordelen te genereren.<\/p>\n<\/div>
Meting en controle zijn essentieel.<\/h2><\/div>Het aantal AI\/GenAI use cases in productie binnen banken zal exploderen. Om de IT-kosten onder controle te houden, is het belangrijk om teams in staat te stellen een deel van het applicatieonderhoud voor deze oplossingen op zich te nemen. De toenemende autonomie van AI-oplossingen, met name agents, vereist een verbeterde governance om zowel vertrouwen als effici\u00ebntie te garanderen, gebaseerd op drie pijlers:<\/p>\n
\n- Observatie<\/strong>: IT-diensten analyseren interacties om problemen op te sporen.<\/li>\n
- Evaluatie<\/strong>: Modellen verfijnen op basis van feedback van data wetenschappers.<\/li>\n
- Toezicht<\/strong>: Identificeer terugkerende problemen en implementeer oplossingen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Hier spelen meting en controle een cruciale rol, die zelfs die van het model zelf overtreft.<\/p>\n<\/div>
Betrokkenheid en ondersteuning.<\/h2><\/div>Het trainen van teams en het aanpassen van hun vaardigheden zijn essentieel. De soepele invoering van deze technologie\u00ebn zal uiteindelijk afhangen van hun acceptatie door het personeel en hun afstemming op de bedrijfsdoelstellingen.<\/p>\n<\/div>
AI biedt banken een krachtige hefboom om de huidige uitdagingen aan te pakken en beperkingen om te zetten in kansen. Het is echter essentieel om de juiste hefbomen te activeren om innovatie en effici\u00ebntie te combineren<\/p>\n<\/div>
Door Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
AI kan niet zomaar oplossingen op bestaande processen leggen. Om een significante ROI te bereiken, moet AI diep in processen worden ge\u00efntegreerd door ze volledig opnieuw vorm te geven en taken en rollen opnieuw te defini\u00ebren. Deze transformatie vereist een multi-agent benadering om de voltooiing van volledige taken te orkestreren in plaats van een optelsom van diffuse voordelen te genereren.<\/p>\n<\/div>
Meting en controle zijn essentieel.<\/h2><\/div>Het aantal AI\/GenAI use cases in productie binnen banken zal exploderen. Om de IT-kosten onder controle te houden, is het belangrijk om teams in staat te stellen een deel van het applicatieonderhoud voor deze oplossingen op zich te nemen. De toenemende autonomie van AI-oplossingen, met name agents, vereist een verbeterde governance om zowel vertrouwen als effici\u00ebntie te garanderen, gebaseerd op drie pijlers:<\/p>\n
\n- Observatie<\/strong>: IT-diensten analyseren interacties om problemen op te sporen.<\/li>\n
- Evaluatie<\/strong>: Modellen verfijnen op basis van feedback van data wetenschappers.<\/li>\n
- Toezicht<\/strong>: Identificeer terugkerende problemen en implementeer oplossingen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Hier spelen meting en controle een cruciale rol, die zelfs die van het model zelf overtreft.<\/p>\n<\/div>
Betrokkenheid en ondersteuning.<\/h2><\/div>Het trainen van teams en het aanpassen van hun vaardigheden zijn essentieel. De soepele invoering van deze technologie\u00ebn zal uiteindelijk afhangen van hun acceptatie door het personeel en hun afstemming op de bedrijfsdoelstellingen.<\/p>\n<\/div>
AI biedt banken een krachtige hefboom om de huidige uitdagingen aan te pakken en beperkingen om te zetten in kansen. Het is echter essentieel om de juiste hefbomen te activeren om innovatie en effici\u00ebntie te combineren<\/p>\n<\/div>
Door Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Het aantal AI\/GenAI use cases in productie binnen banken zal exploderen. Om de IT-kosten onder controle te houden, is het belangrijk om teams in staat te stellen een deel van het applicatieonderhoud voor deze oplossingen op zich te nemen. De toenemende autonomie van AI-oplossingen, met name agents, vereist een verbeterde governance om zowel vertrouwen als effici\u00ebntie te garanderen, gebaseerd op drie pijlers:<\/p>\n
- \n
- Observatie<\/strong>: IT-diensten analyseren interacties om problemen op te sporen.<\/li>\n
- Evaluatie<\/strong>: Modellen verfijnen op basis van feedback van data wetenschappers.<\/li>\n
- Toezicht<\/strong>: Identificeer terugkerende problemen en implementeer oplossingen.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>
Hier spelen meting en controle een cruciale rol, die zelfs die van het model zelf overtreft.<\/p>\n<\/div>
Betrokkenheid en ondersteuning.<\/h2><\/div>
Het trainen van teams en het aanpassen van hun vaardigheden zijn essentieel. De soepele invoering van deze technologie\u00ebn zal uiteindelijk afhangen van hun acceptatie door het personeel en hun afstemming op de bedrijfsdoelstellingen.<\/p>\n<\/div>
AI biedt banken een krachtige hefboom om de huidige uitdagingen aan te pakken en beperkingen om te zetten in kansen. Het is echter essentieel om de juiste hefbomen te activeren om innovatie en effici\u00ebntie te combineren<\/p>\n<\/div>
Door Joffrey Martinez<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
- Evaluatie<\/strong>: Modellen verfijnen op basis van feedback van data wetenschappers.<\/li>\n
![\"Logo](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/01\/choiseul-logo.png\"){kind=logo}
<\/a><\/span><\/div>