Een uitgebreide AI-visie in financiële dienstverlening voor 2025 en daarna

De financiële dienstverleningssector (FSI) is een sector waar AI al lang realiteit is, in plaats van een hype-cycle-pijpdroom. Met analytics en datawetenschap stevig verankerd in gebieden als fraudedetectie, anti-witwassen (AML) en risicomanagement, staat de sector op het punt om een ​​nieuwe golf van AI-aangedreven mogelijkheden te pionieren, aangestuurd door generatieve AI-gebaseerde technologieën.

De industrie staat op het punt van een AI-revolutie die vergelijkbaar is met de adoptie van internet of de introductie van de smartphone. Net zoals mobiele apparaten compleet nieuwe ecosystemen van applicaties en consumentengedragingen hebben voortgebracht, staan ​​AI en met name op GenAI gebaseerde systemen op het punt om fundamenteel te veranderen hoe we werken, omgaan met klanten en risico's beheren.

Organisaties die klaar zijn om te verhuizen, zijn klaar voor transformationele verschuivingen in beveiliging, productiviteit, efficiëntie, klantervaring en inkomstengeneratie. Aangezien de meeste datalekken te wijten zijn aan gecompromitteerde gebruikersreferenties, richt elke AI-beveiligingsstrategie die zijn zout waard is zich niet alleen op het opnemen van eindgebruikerseducatie, maar vertrouwt ook op empowerment op apparaatniveau, mogelijk gemaakt door een nieuwe klasse pc-processors. Laten we eerst eens kijken wat FSI tot een waarschijnlijke pionier maakte.

AI-sector

Ironisch genoeg heeft FSI, met zijn reputatie voor conservatisme, altijd voorop gelopen bij het vinden van slimme nieuwe manieren om data te beheren, met name grote hoeveelheden data. Dit is deels uit noodzaak: de enorme hoeveelheid data die in FSI wordt gegenereerd, vormt een permanente uitdaging op het gebied van volume, variëteit en snelheid en de strenge regelgeving is een overtuigend argument om AI met open armen te omarmen.

Innovatie in evenwicht brengen met risico

Elke branche kent de frustrerende verlamming die volgt na AI proof-of-concept-projecten: genoeg spannende experimenten, maar waar is de ROI? Het implementeren van AI brengt een wereld aan zorgen met zich mee, waaronder:

• Weten waar te beginnen
• Een gebrek aan strategische aanpak (AI omwille van AI)
• De zeven V's van data (volume, waarheidsgetrouwheid, geldigheid, waarde, snelheid, variabiliteit, volatiliteit)
• Tekorten aan vaardigheden en talenten
• Het beheren van evoluerende cyberbeveiligingsrisico's
• Voldoen aan de veranderende nalevingswetten op het gebied van AI en GenAI die per land en regio verschillen
• Moeilijkheden bij het integreren van eenvoudige of complexe gegevens uit diverse bronnen, met name met verouderde systemen (gegevenssilo's) en hallucinaties
• Zorgen voor transparantie, uitlegbaarheid en eerlijkheid/geen vooringenomenheid
• Vertrouwen van klanten op het gebied van dataprivacy en weerstand van werknemers
• Verlies van klantgegevens en vertrouwelijke handelsstrategieën buiten het bedrijf (bijvoorbeeld ChatGPT is verboden bij sommige grote instellingen)
• Hardware en apparaten met onvoldoende vermogen
• Valuta van gegevens
• Bestuur
• Angst voor ontheemding
• Balanceren tussen on-premises, hybride en publieke cloud(s)

AI gebaseerd op beveiliging

Als de sector bereid is om AI te omarmen, dan is er ook sprake van grote zorgen over de veiligheid. Vooral cyberbeveiliging en gegevensbescherming staan ​​dit in de weg.

Naast nauwkeurigheid, uitlegbaarheid en transparantie is beveiliging een hoeksteen van AI-integratie in bedrijfsprocessen. Dit omvat het naleven van de noodzakelijke en verschillende AI-regelgevingen van over de hele wereld, zoals de EU AI-wet, the Wet Digitale Operationele Weerbaarheid (DORA) in de EU, het gedecentraliseerde model in de Verenigde Staten en de AVG, en het waarborgen van dataprivacy en informatiebeveiliging. In tegenstelling tot traditionele IT-systemen moeten AI-oplossingen worden gebouwd op een fundament van sterk bestuur en robuuste beveiligingsmaatregelen om verantwoordelijk, ethisch en betrouwbaar te zijn.

Met de integratie van AI in FSI ontstaan ​​echter verschillende nieuwe aanvalsvectoren, zoals cyberaanvallen, gegevensvergiftiging (manipulatie van de trainingsgegevens die door AI-modellen worden gebruikt, wat leidt tot onnauwkeurige of kwaadaardige uitkomsten), model inversie (waarbij aanvallers gevoelige informatie afleiden uit de reacties van het AI-model) en kwaadaardige invoer die is ontworpen om AI-modellen te misleiden, waardoor onjuiste voorspellingen worden gedaan.

Verantwoordelijke AI

Verantwoordelijke AI is van cruciaal belang bij het ontwikkelen en implementeren van een AI-tool. Bij het benutten van de technologie is het van het grootste belang dat AI legaal, ethisch, eerlijk, privacybeschermend, veilig en verklaarbaar is. Dit is van vitaal belang voor FSI, aangezien het prioriteit geeft aan transparantie, eerlijkheid en verantwoording.

De zes pijlers van Responsible AI waar organisaties zich aan moeten houden, zijn:

1. Diversiteit en inclusie – zorgt ervoor dat AI verschillende perspectieven respecteert en vooroordelen vermijdt.
2. Privacy en beveiliging – beschermt gebruikersgegevens met robuuste beveiligings- en privacymaatregelen.
3. Verantwoording en betrouwbaarheid – houdt AI-systemen/ontwikkelaars verantwoordelijk voor de resultaten.
4. Uitlegbaarheid – maakt AI-beslissingen begrijpelijk en toegankelijk voor alle gebruikers.
5. Transparantie – biedt helder inzicht in AI-processen en besluitvorming.
6. Duurzaamheid – Milieu- en sociale impact minimaliseert de ecologische voetafdruk van AI en bevordert het maatschappelijk welzijn.

De rol van IT heroverwegen

In de traditionele wereld zou je op deze uitdagingen reageren door je IT-systemen van stroom te voorzien: transactieverwerking, databeheer, backoffice-ondersteuning, opslagcapaciteit, enzovoort. Maar naarmate AI verder doordringt in je tech-stack, verandert het spel. Omdat het meer wordt dan software, creëert AI een geheel nieuwe manier van werken.

Dus uw IT-teams worden niet alleen 'de bewaarders van de data', maar ook digitale adviseurs voor uw personeel, door routinematige taken te automatiseren, AI-gestuurde oplossingen te integreren en data voor hen te laten werken, hen te helpen hun eigen productiviteit en efficiëntie te verbeteren en hen de persoonlijke verwerkingskracht te geven die ze nodig hebben. AI-gestuurde oplossingen op slimme apparaten zoals AI-pc's die draaien op de nieuwste supersnelle processors, zoals Intel® Xeon® schaalbare processors, voorspellen gebruikersbehoeften op basis van gedrag, terwijl data privé blijft tenzij ze worden gedeeld met de cloud. Bovendien bieden de huidige AI-pc's opkomende verwerkingsfuncties zoals neurale verwerkingseenheden (NPU's) die AI-taken verder versnellen en de beveiliging versterken.

AI vandaag de dag in gebruik

Vandaag de dag zien we een aantal opwindende AI-use cases die gevolgen zullen hebben voor de hele sector. Maar eerst moeten bedrijven een schaalbare, veilige en duurzame AI-architectuur bouwen en dat is heel anders dan het bouwen van een traditioneel IT-domein. Het vereist een holistische, teamgebaseerde aanpak waarbij belanghebbenden van divisieleiderschap, infrastructuurarchitectuur, operations, softwareontwikkeling, datawetenschap en bedrijfstakken betrokken zijn. Use cases omvatten:

• Simulatie en modellering: Voorspellende simulaties, deep learning en reinforcement learning om aanbevelingen te personaliseren, toeleveringsketens te verbeteren en besluitvorming, prognoses en risicobeheer te optimaliseren.
• Fraudedetectie en beveiliging: AI-gestuurde algoritmen voor patroonherkenning om afwijkingen te detecteren, fraudedetectie te automatiseren, de nalevingscontrole van KYC (Know Your Customer) te verbeteren en de beveiliging te versterken.
• Slimme vestigingen en slimme gebouwen transformatie: Kiosken op basis van AI en edge-analyses om gepersonaliseerde klantervaringen te creëren (zoals meerdere gelijktijdige taalvertalingen); lokale LLM-verwerking om volledige privacy te garanderen en slimme camera's verbeteren de veiligheid in de vestigingen.
• Proces automatisering:AI stroomlijnt repetitieve taken en workflows, zoals financiële rapportages, het afstemmen van gegevens, het verwerken van leningen en het verbeteren van de klantenservice, terwijl tegelijkertijd de naleving van wet- en regelgeving en beveiliging worden gewaarborgd.
• Vernieuwde processen: AI biedt de mogelijkheid om bedrijfsprocessen fundamenteel te heroverwegen en verder te gaan dan alleen digitalisering om daadwerkelijk intelligente workflows te creëren.
• AI-bewerkingen: Met AI-technologieën kunnen infrastructuurworkflows worden geautomatiseerd om de provisioning en probleemoplossing te versnellen.
• Klantenservice: Met AI kunnen organisaties 24/7 ondersteuning, directe reacties, gepersonaliseerde ervaringen en efficiëntere probleemoplossing bieden, inclusief virtuele assistenten.
• Versnel due diligence: Versnel uw due diligence-proces aanzienlijk, of het nu gaat om contractanalyse of fusies en overnames, en identificeer zowel potentiële synergieën als risico's.
• Nakoming: Automatiseer wettelijke controles, zorg voor nauwkeurigheid, verminder risico's en houd uw gegevens efficiënt up-to-date.
• Vermogensbeheer en persoonlijke vermogensadviseurs: Klanten koppelen aan geschikte financiële producten en gepersonaliseerd beleggingsadvies geven om de klanttevredenheid en operationele efficiëntie te verbeteren.
• Energiebesparingen: AI-optimalisatie in datacenters en on-device AI met zeer efficiënte processors verbetert het energiebeheer en vermindert het energieverbruik.
• Digitale medewerkers: AI kan proces- en taakautomatisering mogelijk maken, waarbij agenten worden aangestuurd door werknemers.

Een pad voorwaarts uitstippelen

In 2025 ligt de transformerende kracht van AI niet alleen in wat het kan, maar ook in hoe we de implementatie ervan vormgeven. Het bouwen van een schaalbaar, veilig en duurzaam AI-ecosysteem vereist samenwerking tussen leidinggevenden, infrastructuur-, operationele en ontwikkelingsteams. Nu industrieën AI omarmen – van voorspellende simulaties tot fraudedetectie, procesautomatisering en gepersonaliseerde klantervaringen – herdefiniëren ze workflows, verbeteren ze compliance en stimuleren ze energie-efficiëntie. AI is niet langer een hulpmiddel – het is de hoeksteen van intelligente innovatie en duurzame groei.