Mål och utmaningar inom finansiella tjänster
En nyligen genomförd undersökning frågade FSI-chefer om deras förväntningar på generativa AI-program. De flesta av dem trodde att denna teknik skulle hjälpa deras organisationer inom bedrägeriidentifiering (76 procent), riskhantering (68 procent) och klientupplevelser (66 procent).2
AI består dock av en mängd olika tekniker som arbetar med data, text, vision, tal och så vidare. Därför finns det många fler AI-användningsfall som du kan tillämpa på din FSI-verksamhet, oavsett om du arbetar inom bank, kapitalmarknader eller försäkring. Trots denna komplexitet står FSI-branschen inför några gemensamma mål och utmaningar.
Mål
De flesta finansiella mål härrör från den största konfidentialiteten för finansiella data. FSI-organisationer måste hantera data på det mest ansvarsfulla och noggranna sätt som möjligt:
- Datasekretess och skydd: AI-lösningar i FSI måste följa strikta procedurer för datasekretess och skydd. Det här problemet innebär ofta att flera lager av datasäkerhet läggs till. AI-system kan hjälpa till att säkerställa dessa åtgärder på ett effektivare sätt.
- Efterlevnad: FSI är en strikt reglerad sektor. Åtgärder måste följa exakta och krävande protokoll. AI kan bidra till att upprätthålla efterlevnad genom att identifiera avvikelser och övervakningsprocedurer.
- Automatisering: FSI-organisationer måste automatisera så många dataprocesser som möjligt, inklusive identifiering och skapande av principer.
Utmaningar
Det finns dock särskilda hinder för genomförandet av AI inom finansbranschen. När ditt team utformar AI-lösningar måste du se upp för följande problem:
- Äldre maskinvara och programvara: FSI-organisationer förlitar sig ibland på inaktuella tekniker. Nya innovativa AI-system kan vara i konflikt med den här äldre infrastrukturen. Dessutom kan äldre system ofta inte samverka med lösningar för informationsskydd och dataförlustskydd.
- Teknisk skuld: Även när maskinvara och programvara inte själva är inaktuella ackumulerar många lösningar tekniska skulder, dvs. delar av koden blir inaktuella och riskerar systemets robusthet. Vid något tillfälle måste denna tekniska skuld betalas för att systemet ska vara fullt fungerande eller skalbart.
Dricks
Ta några minuter att tänka på vilka andra mål eller utmaningar som är specifika för din organisation.
Nu ska vi utforska möjligheter för AI inom finansiella tjänster.