Agentic AI in Financiën: Hoe Data-Leiders Veilig Schalen

Doorheen Europa worstelen data-leiders in de financiële dienstverlening met het vinden van een balans – ze zijn enthousiast om AI-hulpmiddelen te implementeren en op te schalen, maar worden tegengehouden door compliance, risicobeheer en de uitdaging om tastbare waarde te bewijzen. Volgens onze CDO Insights 2025-enquête zegt meer dan 97% van de wereldwijde data-leiders dat ze moeite hebben om de zakelijke waarde van generatieve AI duidelijk te demonstreren. En, terwijl 87% van plan zijn om te versnellen investeringen in AI, geven 67% toe dat ze minder dan de helft van hun AI-piloten hebben omgezet in volledige implementatie.

Een van de grootste obstakels is het verkrijgen van goedkeuring van het leiderschap. Meer dan een derde (35%) zegt dat het verkrijgen van steun en het demonstreren van waarde een sleuteluitdaging is die de uitrol van AI belemmert. Dit betekent dat veel nog steeds in een wachtstand zitten, aarzelend om zich te committeren aan bredere implementaties zonder meetbare bewijs.

Deze aarzeling staat in schril contrast met het potentieel van de technologie. McKinsey schat dat AI en analytics tot $1 biljoen aan extra jaarlijkse waarde kunnen opleveren voor de wereldwijde banksector, terwijl generatieve AI alleen al kan bijdragen tot tot $340 miljard aan operationele winst. Het is een kans die te groot is om te negeren – maar een die moet worden benaderd op een manier die compliance waarborgt, vertrouwen opbouwt en bewezen rendement oplevert.

De weg vooruit

Ondanks significante tegenwind zijn er organisaties doorheen Europa, en de rest van de wereld, die hun AI-implementatie vooruit helpen, onderzoeken hoe ze de voordelen van AI-agenten kunnen oogsten. Diegenen die de naald verplaatsen, doen dit niet door zich te storten in complexe, langdurige implementaties. In plaats daarvan volgen ze een gematigde aanpak: beginnen met kleine, hoog-impact bewegingen die vertrouwen opbouwen en resultaten opleveren.

De meest succesvolle AI-implementaties gebeuren niet over nacht. Ze beginnen met kleine, hoog-impact bewegingen die vertrouwen opbouwen en resultaten opleveren. Hier zijn drie stappen om te beginnen.

1. Gebruik AI om data te reinigen voordat u opschalt

Zelfs met compliance-goedkeuring zijn AI-systemen alleen zo sterk als de data waarop ze zijn gebouwd. Slechte datakwaliteit zal de nauwkeurigheid, efficiëntie en vertrouwen ondermijnen. In feite zegt 43% van de data-leiders dat data-problemen hun grootste barrière zijn om generatieve AI op te schalen.

Bemoedigend is dat AI zelf kan helpen om deze data-problemen op te lossen. In de financiële dienstverlening gebruiken sommige bedrijven bijvoorbeeld AI-hulpmiddelen om accounts receivable-data te reinigen, dubbele invoeren te verwijderen, verouderde invoeren te corrigeren en niet-overeenkomende records op te lossen. Zodra de data is uitgelijnd en betrouwbaar, kunnen bedrijven follow-ups automatiseren, de kasstroom verbeteren en met meer vertrouwen in hun AI-gedreven inzichten opereren. Dit is ook een topprioriteit voor investeringen. 86% van de data-leiders zijn van plan om hun uitgaven voor databeheer te verhogen, waarbij bijna de helft aangeeft dat het maken van data geschikt voor AI hun primaire motivator is.

2. Begin met gefocuste executor-agents

Het implementeren van smalle doel-“executor”-agents is een van de snelste manieren om meetbare successen te behalen. Deze agents zijn ontworpen om zeer specifieke, goed gedefinieerde taken uit te voeren, zoals het samenstellen van vergaderingsverslagen, het verwerken van standaardtransacties of het categoriseren van inkomende klantvragen.

Omdat executor-agents rechttoe rechtaan zijn om te monitoren, produceren ze uitvoer die duidelijk traceerbaar is en gemakkelijker te valideren voor nauwkeurigheid. Dit vermindert niet alleen operationeel risico, maar biedt ook vroeg bewijs voor stakeholders, waardoor buy-in voor bredere adoptie wordt veiliggesteld.

Zodra succes is aangetoond met single-task agents, kunnen organisaties complexere agentic-structuren introduceren, zoals planners en orchestrators, om multi-stap workflows te behandelen.

3. Stroomlijn compliance-rapportage via automatisering

Compliance is een zwaar resource-intensief gebied in de financiële dienstverlening. Regelgevende rapportage vereist vaak het verzamelen en reconciliëren van data uit meerdere bronnen, een proces dat honderden uren kan consumeren en afhankelijk is van een kleine groep getrainde specialisten. AI blinkt hier uit, biedt een uitstekend startpunt om de technologie te testen en op te schalen.

Zodra de onderliggende data is gereinigd en gestructureerd, kan AI een deel van de zware last overnemen. Bijvoorbeeld kan het genereren van BCBS 239-compliant rapporten gedeeltelijk worden geautomatiseerd met behulp van metadata-mapping in combinatie met agentic AI-modellen. Deze systemen kunnen accurate eerste concepten produceren die vervolgens worden beoordeeld door compliance-officieren, waardoor omlooptijden worden vermindert terwijl kwaliteitscontrole wordt gehandhaafd.

Het potentieel hier is aanzienlijk. McKinsey benadrukt dat een wereldwijde bank een productiviteitswinst van 200% tot 2.000% behaalde in know-your-customer (KYC)-processen door de adoptie van een “AI-agent-fabriek”-aanpak. Ze behielden menselijke toezicht, maar automatiseerden de meest tijdrovende stappen.

Lessen uit de data-reis van een multinationale bank

Een Nederlandse multinationale bank erkende het belang van het bouwen van de data-fundamenten voor AI-succes. Het realiseerde het belang van databeheer, maakte dat een prioriteit en investeerde in de juiste organisatorische processen om levering op grote schaal mogelijk te maken, met bewuste keuzes om teams te empoweren. En het gaf teams duidelijke richting en sterke cross-functionele samenwerking om te slagen. Deze combinatie van vertrouwde data, geëmpowerde teams en duidelijke strategische richting is wat AI in staat stelt om zakelijke waarde te leveren — niet alleen technologie-uitkomsten.

Impuls opbouwen zonder controle te verliezen

Met 76% van de financiële dienstverleningsbedrijven die van plan zijn om agentic AI-oplossingen uit te rollen in de komende 12 maanden, bouwt de impuls zich op. Het is echter duidelijk dat de meest succesvolle organisaties niet haasten naar volledige transformatie. Ze implementeren AI strategisch, richten zich op kleine, goed afgebakende use-cases die meetbare waarde opleveren en operationele efficiëntie verbeteren. Ze integreren ook governance in elke fase, waarbij compliance-teams vroeg en vaak worden betrokken.

Door deze incrementele aanpak te volgen, kunnen bedrijven AI-adoptie versnellen zonder vertrouwen of regelgevingsconformiteit op te offeren, “klein beginnen” veranderen van een waargenomen beperking in een bewezen groeistrategie. In AI-adoptie telt snelheid, maar veiligheid en schaalbaarheid tellen meer. Financiële dienstverleningsinstellingen die klein beginnen, waarde bewijzen en met vertrouwen opschalen, zullen degenen zijn die het beste zijn geplaatst om het triljard-dollar-potentieel van AI te ontgrendelen.