AI:s största möjlighet inom finans är inte nya modeller – det är att låsa upp gammal data

I takt med att artificiell intelligens fortsätter sin snabba utveckling inom olika branscher, finansiella tjänsteföretag befinner sig vid ett vägskäl. Ivriga att utnyttja AI:s potential, men ändå försiktiga med ökande regulatorisk granskning, upptäcker många institutioner att vägen till innovation är mycket mer komplex än väntat. Nyligen publicerade rubriker belyser risker som AI hallucinationer, modellbias och ogenomskinligt beslutsfattande – frågor som tillsynsmyndigheter är alltmer angelägna om att ta itu med. 

Men bakom bullret av generativ AI-hype och oro för efterlevnad döljer sig en mer praktisk, förbisedd möjlighet. Framgång med AI beror inte på att bygga större modeller, utan på att förse dem med rätt och domänspecifik data för att fungera effektivt. Finansinstitut sitter på berg av ostrukturerad data fångad i kontrakt, uttalanden, upplysningar, e-postmeddelanden och äldre system. Tills dess att dessa data låses upp och görs användbara kommer AI att fortsätta att inte leva upp till sitt löfte inom finanssektorn.

Den dolda utmaningen: Biljoner inlåsta i ostrukturerad data

Finansinstitut genererar och hanterar häpnadsväckande datamängder dagligen. Men en uppskattas att 80–90 % av denna data är ostrukturerad, begravda i kontrakt, e-postmeddelanden, upplysningar, rapporter och kommunikation. Till skillnad från strukturerade datamängder som är prydligt organiserade i databaser är ostrukturerad data rörig, varierad och svår att bearbeta i stor skala med traditionella metoder.

Detta utgör en kritisk utmaning. AI-system är bara så bra som den data de matas med. Utan tillgång till ren, kontextuell och tillförlitlig information riskerar även de mest avancerade modellerna att leverera felaktiga eller vilseledande resultat. Detta är särskilt problematiskt inom finansiella tjänster, där noggrannhet, transparens och regelefterlevnad inte är förhandlingsbara.

I takt med att företag skyndar sig att anamma AI upptäcker många att deras mest värdefulla datatillgångar förblir fångade i föråldrade system och isolerade databaser. Att låsa upp dessa data är inte längre en fråga för kontoret – det är centralt för AI:s framgång.

Regulatoriskt tryck och risken med att rusa fram med AI

Tillsynsmyndigheter världen över har börjat öka sitt fokus på AI-användning inom finansiella tjänster. Oro kring hallucinationer och transparens, där AI-modeller genererar trovärdig men felaktig information utan ordentlig spårbarhet, ökar. Modellbias och bristande förklarbarhet komplicerar ytterligare implementeringen, särskilt inom områden som utlåning, riskbedömning och efterlevnad, där ogenomskinliga beslut kan leda till rättslig exponering och anseendeskador.

Undersökningar tyder på det över 80 % av finansinstituten anger oro kring datatillförlitlighet och förklarbarhet som viktiga faktorer som bromsar deras AI-initiativ. Rädslan för oavsiktliga konsekvenser, i kombination med skärpt tillsyn, har skapat en försiktig miljö. Företag är under press att förnya sig, men är försiktiga med att hamna i konflikt med tillsynsmyndigheter eller implementera AI-system som inte kan litas på helt.

I detta klimat leder det ofta till att projekt stannar upp, investeringar som slösas bort, eller ännu värre – system som förstärker risker snarare än mildrar dem, att jaga generaliserade AI-lösningar eller experimentera med färdiga LLM-program.

Ett skifte mot domänspecifik, datacentrerad AI

Genombrottet som branschen behöver är inte ytterligare en modell. Det är ett fokusskifte, från modellbyggande till datahantering. Domänspecifik, ostrukturerad databehandling erbjuder en mer förankrad metod för AI inom finansiella tjänster. Istället för att förlita sig på generiska modeller som tränas på bred internetdata, betonar denna metod att extrahera, strukturera och kontextualisera den unika data som finansinstitut redan besitter.

Genom att utnyttja AI utformad för att förstå nyanserna i finansiellt språk, dokumentation och arbetsflöden kan företag omvandla tidigare oåtkomliga data till handlingsbar intelligens. Detta möjliggör automatisering, insikter och beslutsstöd som är förankrade i institutionens egen betrodda information, inte externa datamängder som är benägna att vara felaktiga eller irrelevanta.

Denna metod ger omedelbar avkastning på investeringen genom att förbättra effektiviteten och minska risken, samtidigt som den uppfyller regulatoriska förväntningar. Genom att bygga system med tydliga och spårbara datapipelines får organisationer den transparens och förklarbarhet som behövs för att övervinna två av de största utmaningarna inom AI-användning idag.

AI driver verkliga resultat i finansvärlden

Medan mycket av AI-diskussionen fortfarande är fixerad vid flashiga innovationer, förändrar domänspecifik ostrukturerad databehandling redan verksamheten bakom kulisserna hos några av världens största banker och finansinstitut. Dessa organisationer använder AI inte för att ersätta mänsklig expertis, utan för att förstärka den, automatisera extraheringen av kritiska villkor från kontrakt, flagga efterlevnadsrisker som är dolda i upplysningar eller effektivisera analys av kundkommunikation.

Till exempel är en fundamental analys av finansiella rapporter en kärnfunktion inom finansiella tjänster, men analytiker lägger ofta otaliga timmar på att navigera variationen i varje rapport och dechiffrera revisorns anteckningar. Företag som använder AI-lösningar som våra har minskat handläggningstiderna med 60 %, vilket gör det möjligt för team att flytta sitt fokus från manuell granskning till strategiskt beslutsfattande.

Effekten är påtaglig. Manuella processer som en gång tog dagar eller veckor slutförs nu på några minuter. Riskhanteringsteam får tidigare insyn i potentiella problem. Compliance-avdelningar kan reagera snabbare och med större säkerhet under revisioner eller regulatoriska granskningar. Dessa AI-implementeringar kräver inte att företag satsar på obeprövade modeller. De bygger på befintliga datagrunder och förbättrar det som redan finns.

Denna praktiska tillämpning av AI står i skarp kontrast till de trial-and-error-metoder som är vanliga i många generativa AI-projekt. Snarare än att jaga de senaste tekniktrenderna fokuserar den på att lösa verkliga affärsproblem med noggrannhet och syfte.

De-risking AI: Vad CTO:er och tillsynsmyndigheter förbiser

I brådskan att införa AI kan många ledare inom finansiella tjänster – och till och med tillsynsmyndigheter – fokusera för mycket på modelllagret och för lite på datalagret. Lockelsen med avancerade algoritmer överskuggar ofta den grundläggande sanningen att AI-resultat dikteras av datakvalitet, relevans och struktur.

Genom att prioritera domänspecifik databehandling kan institutioner minska riskerna med AI-initiativ från början. Detta innebär att investera i tekniker och ramverk som intelligent kan bearbeta ostrukturerad data inom ramen för finansiella tjänster, vilket säkerställer att resultaten inte bara är korrekta utan också förklarbara och granskningsbara.

Denna metod gör det också möjligt för företag att skala AI mer effektivt. När ostrukturerad data har omvandlats till användbara format blir den en grund på vilken flera AI-användningsfall kan byggas, oavsett om det gäller regulatorisk rapportering, kundtjänstautomation, bedrägeriupptäckt eller investeringsanalys. Istället för att behandla varje AI-projekt som en fristående ansträngning skapar behärskning av ostrukturerad data en återanvändbar tillgång, vilket accelererar framtida innovation samtidigt som kontroll och efterlevnad bibehålls.

Att gå bortom hypecykeln

Finansbranschen befinner sig i en avgörande period. AI erbjuder enorm potential, men att inse den potentialen kräver ett disciplinerat, datafokuserat tänkesätt. Det nuvarande fokuset på hallucinationsrisker och modellbias, även om det är giltigt, kan distrahera från den mer angelägna frågan: utan att frigöra och strukturera de stora reserverna av ostrukturerad data kommer AI-initiativ att fortsätta att inte ge tillräckligt med resultat.

Domänspecifik ostrukturerad databehandling representerar den typ av genombrott som inte skapar sensationella rubriker, men som driver mätbar, hållbar effekt. Det är en påminnelse om att i hårt reglerade, dataintensiva branscher som finansiella tjänster handlar praktisk AI inte om att jaga nästa stora grej. Det handlar om att bättre utnyttja det som redan finns.

I takt med att tillsynsmyndigheter fortsätter att skärpa tillsynen och företag försöker balansera innovation med riskhantering, kommer de som fokuserar på datahantering att vara bäst positionerade att leda. Framtiden för AI inom finansiella tjänster kommer inte att definieras av vem som har den mest flashiga modellen, utan av vem som kan låsa upp sina data, distribuera AI ansvarsfullt och leverera konsekvent värde i en komplex, compliance-driven värld.