Een alomvattende AI-visie in financiële diensten voor 2025 en daarna

De financiële dienstverleningsindustrie (FSI) is een ruimte waar AI al lang een realiteit is, in plaats van een hype-cycle pipe dream. Met analytics en data science stevig verankerd in gebieden zoals fraudebestrijding, anti-witwaspraktijken (AML) en risicobeheer, staat de industrie op het punt om een nieuwe golf van AI-gevoede mogelijkheden te lanceren, aangedreven door generatieve AI-gebaseerde technologieën.

De industrie staat aan de vooravond van een AI-revolutie die vergelijkbaar is met de adoptie van het internet of de introductie van de smartphone. Net zoals mobiele apparaten geheel nieuwe ecosystemen van toepassingen en consumentengedrag hebben gegenereerd, zijn AI en met name GenAI-gebaseerde systemen, klaar om fundamenteel te veranderen hoe we werken, interactie hebben met klanten en risico’s beheren.

Die organisaties die klaar zijn om te bewegen, zijn klaar voor transformatieve verschuivingen in beveiliging, productiviteit, efficiëntie, klantervaring en omzetcijfers. Met de meeste datalekken te wijten aan gecompromitteerde gebruikersreferenties, let elke AI-beveiligingsstrategie die het waard is op empowerment op apparaatniveau, mogelijk gemaakt door een nieuwe klasse PC-processors. Laten we eerst kijken wat FSI een waarschijnlijke pionier maakte.

AI Sector

Ironisch genoeg, met zijn reputatie voor conservatisme, is FSI altijd aan de vooravond geweest van het vinden van slimme nieuwe manieren om data te beheren, met name grote hoeveelheden data. Dit is gedeeltelijk uit noodzaak: de enorme hoeveelheid data gegenereerd in FSI vormt een permanente volume-variëteit-snelheidsuitdaging en de strikte regelgevingsomgeving maakt een overtuigend geval voor het omarmen van AI met open armen.

Evenwicht tussen innovatie en risico

Elke industrie zal de frustrerende verlamming begrijpen die optreedt na AI-proof-of-conceptprojecten: veel spannende experimenten, maar waar is de ROI? Het implementeren van AI brengt een wereld van zorgen met zich mee, waaronder:

• Weten waar te beginnen
• Een gebrek aan strategische aanpak (AI voor de sake van AI)
• De zeven Vs van data (volume, veracity, validiteit, waarde, snelheid, variabiliteit, volatiliteit)
• Vaardigheidskloven en tekorten aan talent
• Beheersen van evoluerende cybersecurity-risico’s
• Voldoen aan evoluerende compliance-wetten op AI en GenAI die verschillen per land en geos
• Moeilijkheden bij het integreren van eenvoudige of complexe data van diverse bronnen, met name met legacy-systemen (data-silo’s) en hallucinaties
• Garanderen van transparantie, verklarbaarheid en eerlijkheid/gebrek aan vooroordelen
• Klantvertrouwen rondom gegevensbescherming en werknemersweerstand
• Verlies van klantgegevens en vertrouwelijke handelsstrategieën buiten het bedrijf (bijvoorbeeld, ChatGPT is verboden bij sommige grote instellingen)
• Ondergepowered hardware en apparaten
• Valuta van data
• Bestuur
• Angst voor verplaatsing
• Evenwicht tussen on-premises, hybride en openbare cloud(s)

AI Gebaseerd op Beveiliging

Als de industrie de bereidheid heeft om AI te adopteren, heeft het ook een belangrijkste zorg voor beveiliging, met name cybersecurity en gegevensbescherming die het tegenhoudt.

Naast nauwkeurigheid, verklarbaarheid 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 Act, de Digital Operational Resilience Act (DORA) in de EU, het gedecentraliseerde model in de Verenigde Staten, en GDPR, evenals het garanderen van gegevensbescherming en informatiebeveiliging. In tegenstelling tot traditionele IT-systemen, moeten AI-oplossingen worden gebouwd op een fundament van sterke governance en robuuste beveiligingsmaatregelen om verantwoordelijk, ethisch en betrouwbaar te zijn.

Echter, met de integratie van AI in FSI, presenteert dit verschillende nieuwe aanvalsvector, zoals cybersecurity-aanvallen, data-vergiftiging (manipulatie van de trainingsdata die door AI-modellen worden gebruikt, waardoor onnauwkeurige of kwaadaardige uitvoer ontstaat), model-inversie (waarbij aanvallers gevoelige informatie afleiden uit de antwoorden van het AI-model), en kwaadaardige invoer die is ontworpen om AI-modellen te misleiden en onjuiste voorspellingen te veroorzaken.

Verantwoordelijke AI

Verantwoordelijke AI is imperatief bij het ontwikkelen en implementeren van een AI-hulpmiddel. Wanneer u de technologie gebruikt, is het van het grootste belang dat AI legaal, ethisch, eerlijk, privacy-bewust, beveiligd en verklarbaar is. Dit is essentieel voor FSI, omdat het prioriteit geeft aan transparantie, eerlijkheid en verantwoordelijkheid.

De zes pijlers van Verantwoordelijke AI die organisaties moeten volgen, zijn:

1. Diversiteit & Inclusie – zorgt ervoor dat AI diverse perspectieven respecteert en vooroordelen vermijdt.
2. Privacy & Beveiliging – beschermt gebruikersgegevens met robuuste beveiliging en privacy-maatregelen.
3. Verantwoordelijkheid & Betrouwbaarheid – houdt AI-systemen/ontwikkelaars verantwoordelijk voor resultaten.
4. Verklarbaarheid – maakt AI-beslissingen begrijpelijk en toegankelijk voor alle gebruikers.
5. Transparantie – biedt duidelijk inzicht in AI-processen en besluitvorming.
6. Duurzaamheid – Milieu & Sociaal Impact minimaliseert de ecologische voetafdruk van AI en bevordert sociaal welzijn.

Het opnieuw definiëren van de rol van IT

In de traditionele wereld, zou u op deze uitdagingen reageren door uw IT-systemen te versterken: transactieverwerking, gegevensbeheer, back-office-ondersteuning, opslagcapaciteit enz. Maar als AI dieper in uw technische stack doordringt, verandert het spel. Als het meer wordt dan software, creëert AI een geheel nieuwe manier van opereren.

Dus worden uw IT-teams niet alleen ‘de bewaarders van de gegevens’, maar ook digitale adviseurs voor uw workforce, door routine-taken te automatiseren, AI-gevoede oplossingen te integreren en gegevens te laten werken voor hen, waardoor ze hun eigen productiviteit en efficiëntie kunnen verbeteren, en hen de persoonlijke verwerkingseenheden geven die ze nodig hebben. AI-gevoede oplossingen op slimme apparaten zoals AI-PC’s die draaien op de nieuwste high-speed-processors, zoals Intel® Xeon® scalable processors, voorspellen gebruikersbehoeften op basis van gedrag, terwijl ze gegevens privé houden tenzij ze worden gedeeld met de cloud. Bovendien bieden AI-PC’s van vandaag opkomende verwerkingseenheden zoals neurale verwerkingseenheden (NPUs) die AI-taken verder versnellen en beveiligingsbescherming versterken.

AI in Gebruik Vandaag

Vandaag zien we enkele spannende AI-gebruiksgevallen die industrie-brede implicaties zullen hebben. Maar eerst moeten bedrijven een schaalbare, beveiligde en duurzame AI-architectuur bouwen en dit is heel anders dan het bouwen van een traditionele IT-estate. Het vereist een holistische, team-gebaseerde aanpak die stakeholders van divisie-leiderschap, infrastructuur-architectuur, operaties, software-ontwikkeling, data science en business-lijnen omvat. Gebruiksgevallen zijn:

• Simulatie & Modellering: Predictive simulaties, diepe leerprocessen en versterkte leerprocessen om aanbevelingen te personaliseren, supply chains te verbeteren en besluitvorming, forecasting en risicobeheer te optimaliseren.
• Fraudebestrijding & Beveiliging: AI-gevoede patroonherkenning-algoritmes om afwijkingen te detecteren, fraudebestrijding te automatiseren, know-your-customer (KYC)-compliance-checking te verbeteren en beveiliging te versterken.
• Slimme Filialen en Slimme Gebouwtransformatie: AI-gevoede kiosken en edge-analyse om persoonlijke klantervaringen te creëren (zoals meerdere gelijktijdige taalvertalingen); lokale LLM-verwerking om complete privacy te garanderen en slimme camera’s om filiaalbeveiliging te verbeteren.
• Procesautomatisering: AI stroomlijnt repetitieve taken en workflows zoals financiële rapportage, record-reconciliatie, leningverwerking en klantenservice, terwijl het naleving en beveiliging garandeert.
• Herbeeldde Processen: AI biedt de kans om bedrijfsprocessen fundamenteel te heroverwegen, verdergaand dan eenvoudige digitalisering om echt intelligente workflows te creëren.
• AI Ops: AI-technologieën kunnen infrastructuur-workflows automatiseren om inrichting en probleemoplossing te versnellen.
• Klantenservice: AI maakt het mogelijk om 24/7-ondersteuning te bieden, instant-responsen, persoonlijke ervaringen en meer efficiënte probleemoplossing, inclusief virtuele assistenten.
• Due Diligence Versnellen: De due diligence-proces aanzienlijk versnellen, of het nu gaat om contractanalyse of als onderdeel van fusies en overnames, en potentiële synergieën en risico’s identificeren.
• Compliance: Automatiseren van regelgevingscontroles, waarborgen van nauwkeurigheid, risico’s verminderen en up-to-date records efficiënt onderhouden.
• Wealth Management en Persoonlijke Wealth Advisors: Klanten koppelen aan geschikte financiële producten en persoonlijk beleggingsadvies bieden om klantentevredenheid en operationele efficiëntie te verbeteren.
• Energiebesparing: AI-optimalisatie in datacenters en op apparaatniveau met high-efficiency-processors, verbetert stroombeheer en vermindert energieverbruik.
• Digitale Medewerkers: AI kan proces- en taakautomatisering mogelijk maken met agenten die worden beheerd door medewerkers.

Een Pad Vooruit Uitzetten

In 2025 ligt de transformatieve kracht van AI niet alleen in wat het kan doen, maar in hoe we de implementatie architectoneren. Het bouwen van een schaalbare, beveiligde en duurzame AI-ecosysteem vereist samenwerking tussen leiderschap, infrastructuur, operaties en ontwikkelingsteams. Terwijl industrieën AI omarmen – van predictieve simulaties tot fraudebestrijding, procesautomatisering en persoonlijke klantervaringen – herscheppen ze workflows, verbeteren ze naleving en stimuleren ze energiedoeltreffendheid. AI is niet langer een instrument – het is de hoeksteen van intelligente innovatie en duurzame groei.