En omfattande AI-vision inom finansiella tjänster för 2025 och framåt

Financial Services industry (FSI) är ett utrymme där AI länge har varit verklighet, snarare än en hype-cykeldröm. Med analys och datavetenskap fast inbäddad i områden som bedrägeriupptäckt, anti-penningtvätt (AML) och riskhantering, är branschen på väg att vara pionjär med ytterligare en våg av AI-drivna funktioner, drivna av generativ AI-baserad teknik.

Branschen står på gränsen till en AI-revolution som kan jämföras med antagandet av Internet eller introduktionen av smarttelefonen. Precis som mobila enheter skapade helt nya ekosystem av applikationer och konsumentbeteenden, är AI och särskilt GenAI-baserade system redo att i grunden omforma hur vi arbetar, interagerar med kunder och hanterar risker.

De organisationer som är redo att flytta är inställda på förändringar i säkerhet, produktivitet, effektivitet, kundupplevelse och intäktsgenerering. Med de flesta dataintrång på grund av komprometterade användaruppgifter, vänder varje AI-säkerhetsstrategi värd sitt salt inte bara uppmärksamheten till att inkludera utbildning för slutanvändare utan förlitar sig också på bemyndigande på enhetsnivå som möjliggörs av en ny klass av PC-processorer. Låt oss först titta på vad som gjorde FSI till en trolig pionjär.

AI-sektorn

Ironiskt nog, med sitt rykte om konservatism, har FSI alltid legat i framkant när det gäller att hitta smarta nya sätt att hantera data, särskilt stora datamängder. Detta är delvis av nödvändighet: den enorma mängden data som genereras i FSI utgör en permanent utmaning för volym-variation-hastighet och den strikta regulatoriska miljön gör ett övertygande argument för att omfamna AI med öppna armar.

Balansera innovation med risk

Varje industri kommer att förstå den frustrerande förlamning som kommer efter AI proof-of-concept-projekt: massor av spännande experiment men var är avkastningen på investeringen? Att implementera AI ger en värld av bekymmer, inklusive:

• Att veta var man ska börja
• En brist på strategiskt tillvägagångssätt (AI för AI:s skull)
• Datas sju Vs (volym, sanningsenlighet, giltighet, värde, hastighet, variabilitet, volatilitet)
• Kompetensluckor och talangbrist
• Hantera föränderliga cybersäkerhetsrisker
• Uppfyller utvecklande efterlevnadslagar för AI och GenAI som skiljer sig mellan länder och geografiska områden
• Svårigheter att integrera enkla eller komplexa data från olika källor, särskilt med äldre system (datasilos) och hallucinationer
• Säkerställa transparens, förklarabarhet och rättvisa/brist på partiskhet
• Kundernas förtroende kring datasekretess och anställdas motstånd
• Förlust av kunddata och konfidentiella handelsstrategier utanför företaget (till exempel är ChatGPT förbjudet på vissa stora institutioner)
• Underkraftig hårdvara och enheter
• Datans valuta
• Bolagsstyrning
• Rädsla för förflyttning
• Balansering på plats, hybrid och offentliga moln

AI grundad i säkerhet

Om branschen har en vilja att ta till sig AI, har den också en överordnad oro för säkerhet, särskilt cybersäkerhet och dataskydd som håller tillbaka den.

Förutom noggrannhet, förklarabarhet och transparens är säkerhet en hörnsten i AI-integrering i affärsprocesser. Detta inkluderar att följa nödvändiga och olika AI-regler från hela världen, såsom EU:s AI-lag, d Digital Operational Resilience Act (DORA) i EU, den decentraliserade modellen i USA och GDPR, samt säkerställa datasekretess och informationssäkerhet. Till skillnad från traditionella IT-system måste AI-lösningar bygga på en grund av stark styrning och robusta säkerhetsåtgärder för att vara ansvarsfulla, etiska och pålitliga.

Men med integrationen av AI i FSI presenterar detta flera nya attackvektorer, såsom cybersäkerhetsattacker, dataförgiftning (manipulering av träningsdata som används av AI-modeller, vilket leder till felaktiga eller skadliga utdata), modellinversion (där angripare härleder känslig information från AI-modellens svar) och skadliga indata som utformats för att lura AI-modeller som orsakar felaktiga förutsägelser.

Ansvarig AI

Ansvarig AI är absolut nödvändigt när man utvecklar och implementerar ett AI-verktyg. När man utnyttjar tekniken är det ytterst viktigt att AI är lagligt, etiskt, rättvist, integritetsbevarande, säkert och förklarligt. Detta är avgörande för FSI eftersom det prioriterar transparens, rättvisa och ansvarsskyldighet.

De sex pelarna i Responsible AI som organisationer bör följa inkluderar:

1. Mångfald och inkludering – säkerställer att AI respekterar olika perspektiv och undviker partiskhet.
2. Integritet och säkerhet – skyddar användardata med robusta säkerhets- och integritetsåtgärder.
3. Ansvar & pålitlighet – håller AI-system/utvecklare ansvariga för resultat.
4. Förklarbarhet – gör AI-beslut begripliga och tillgängliga för alla användare.
5. Transparens – ger tydlig insikt i AI-processer och beslutsfattande.
6. Hållbarhet – Miljömässig och social påverkan minimerar AI:s ekologiska fotavtryck och främjar socialt gott.

Att tänka om IT-rollen

I den traditionella världen skulle du svara på dessa utmaningar genom att sätta ström på dina IT-system: transaktionsbearbetning, datahantering, back-office support, lagringskapacitet och så vidare. Men när AI filtrerar längre in i din tekniska stack förändras spelet. Eftersom det blir mer än mjukvara skapar AI ett helt nytt sätt att arbeta.

Så, dina IT-team blir inte bara "bevarare av data" utan digitala rådgivare till din arbetsstyrka, genom att automatisera rutinuppgifter, integrera AI-drivna lösningar och få data att fungera för dem, hjälpa dem att förbättra sin egen produktivitet och effektivitet och ge dem den personliga processorkraft de behöver. AI-drivna lösningar på smarta enheter som AI-datorer som körs på de senaste höghastighetsprocessorerna, som Intel® Xeon® skalbara processorer, förutsäger användarbehov baserat på beteende, samtidigt som data hålls privat om de inte delas med molnet. Dessutom erbjuder dagens AI-datorer framväxande bearbetningsfunktioner såsom neurala bearbetningsenheter (NPU) som ytterligare accelererar AI-uppgifter och stärker säkerhetsskyddet.

AI som används idag

Idag ser vi några spännande AI-användningsfall som kommer att få branschomfattande konsekvenser. Men först måste företag bygga en skalbar, säker och hållbar AI-arkitektur och detta skiljer sig mycket från att bygga ett traditionellt IT-område. Det kräver ett holistiskt, teambaserat tillvägagångssätt som involverar intressenter från divisionsledarskap, infrastrukturarkitektur, drift, mjukvaruutveckling, datavetenskap och branscher. Användningsfall inkluderar:

• Simulering & modellering: Prediktiva simuleringar, djupinlärning och förstärkningsinlärning för att anpassa rekommendationer, förbättra leveranskedjor och optimera beslutsfattande, prognoser och riskhantering.
• Bedrägeriupptäckt och säkerhet: AI-drivna mönsterigenkänningsalgoritmer för att upptäcka anomalier, automatisera bedrägeriupptäckt, förbättra kontrollen av efterlevnad av vet din kund (KYC) och stärka säkerheten.
• Smarta grenar och smart byggnad omvandling: AI-drivna kiosker och kantanalys för att skapa personliga kundupplevelser (som flera samtidiga språköversättningar); lokal LLM-bearbetning för att säkerställa fullständig integritet, och smarta kameror förbättrar filialsäkerheten.
• Processautomation: AI effektiviserar repetitiva uppgifter och arbetsflöden som finansiell rapportering, avstämning av register, lånehantering och förbättrad kundservice, samtidigt som den säkerställer efterlevnad och säkerhet.
• Omarbetade processer: AI erbjuder en möjlighet att i grunden tänka om affärsprocesser och gå bortom enkel digitalisering för att skapa verkligt intelligenta arbetsflöden.
• AI Ops: AI-teknik kan automatisera infrastrukturarbetsflöden för att påskynda provisionering och problemlösning.
• Kundtjänst: AI som gör det möjligt för organisationer att tillhandahålla support dygnet runt, omedelbara svar, personliga upplevelser och mer effektiv problemlösning, inklusive virtuella assistenter.
• Accelerera due diligence: Påskynda din due diligence-process avsevärt, där det är kontraktsanalys eller som en del av fusioner och förvärv, och identifiera potentiella synergier samt risker.
• efterlevnad: Automatisera regulatoriska kontroller, säkerställa noggrannhet, minska risker och upprätthålla aktuella register effektivt.
• Förmögenhetsförvaltning och personliga förmögenhetsrådgivare: Matcha kunder med lämpliga finansiella produkter och ge personlig investeringsrådgivning för att öka kundnöjdheten och operativ effektivitet.
• Energi sparande: AI-optimering i datacenter och AI på enheten med högeffektiva processorer, förbättrar energihanteringen och minskar energiförbrukningen.
• Digitala medarbetare: AI kan möjliggöra process- och uppgiftsautomatisering med agenter som övervakas av anställda.

Rita en väg framåt

År 2025 ligger AI:s transformerande kraft inte bara i vad den kan göra, utan i hur vi utformar dess implementering. Att bygga ett skalbart, säkert och hållbart AI-ekosystem kräver samarbete mellan ledning, infrastruktur, drift och utvecklingsteam. I takt med att branscher anammar AI – från prediktiva simuleringar till bedrägeriupptäckt, processautomation och personliga kundupplevelser – omformar de arbetsflöden, förbättrar efterlevnaden och driver energieffektivitet. AI är inte längre ett verktyg – det är hörnstenen i intelligent innovation och hållbar tillväxt.