15 min læsning

Indførelse af generativ AI i bankverdenen: brugsscenarier og potentielle udfordringer

AI & ML

Bankvirksomhed

Fintech

AI har eksisteret i bankverdenen i et stykke tid - bankerne var faktisk tidligt ude. Dengang handlede det om at genkende mønstre i tidligere data for at finde ud af, hvorfor visse ting skete, eller forudsige, hvad der kunne komme næste gang. Men efterhånden som datamængden eksploderede, kunderne krævede personlige oplevelser, og truslerne mod cybersikkerheden blev mere sofistikerede, blev indsigt i realtid afgørende. Det var der, bankerne indså, at de havde brug for stærkere værktøjer for at kunne følge med og blive i spillet.

GenAI blev løsningen. Drevet af dybe neurale netværk og LLM'er kan den nu selvstændigt skabe meningsfulde output og generere syntetiske data, der trækker på datasæt fra den virkelige verden. Det viste sig at være en gamechanger til at øge produktiviteten, fange svindel, forbedre kundeservice og fremskynde beslutningstagningen.

Er du ikke hoppet på GenAI-toget endnu? Find ud af, hvordan det allerede ryster bankverdenen, og hvorfor du måske bør hoppe om bord!

Prognoser for GenAI i bankverdenen

$340 bn

de potentielle årlige besparelser, som GenAI kan give banksektoren

McKinsey

1,430%

den forventede vækst i banksektorens udgifter til GenAI frem til 2030

Juniper forskning

Vigtige generative AI-modeller til banksektoren

Generative foruddannede transformatorer (GPT'er)

GPT'er er kraftfulde sprogmodeller, der er trænet på store mængder data, og som er designet til at forstå og generere menneskelignende tekst med imponerende nøjagtighed. I bankverdenen kan de drive chatbots til kundeservice, strømline genereringen af finansielle rapporter og tilbyde naturligt sprog til nemme opgaver som at tjekke saldi og overføre penge.

Generative kontradiktoriske netværk (GAN)

GAN'er bruger to neurale netværk - en generator og en diskriminator - der arbejder mod hinanden for at producere syntetiske data af høj kvalitet, der nøje efterligner data fra den virkelige verden. I bankverdenen kan GAN'er bruges til at træne modeller til afsløring af svindel, simulere realistiske finansielle scenarier til stresstest og skabe syntetiske identiteter til test af systemer til bekæmpelse af svindel.

Variationelle autokoder (VAE'er)

VAE'er komprimerer data til et latent rum og rekonstruerer dem tilbage til deres oprindelige form. I bankverdenen kan VAE'er hjælpe med at spotte usædvanlige transaktioner ved at sammenligne genskabte data med rigtige data for at fange svindel, skabe nye kundeprofiler for bedre at kunne målrette forskellige segmenter og øge kreditrisikomodeller ved at generere ekstra data for at forbedre forudsigelserne.

Grafisk neurale netværk (GNN)

GNN'er er bygget til at håndtere og analysere grafstrukturerede data. De ser på, hvordan forskellige ting interagerer, og kan skabe nye grafstrukturer i netværket. I bankverdenen bruges GNN'er til at analysere og generere transaktionsnetværk for at opdage svindel eller hvidvaskning af penge, kortlægge kundeforhold og optimere forsyningskædenetværk.

Forstærkningslæring (RL)

RL-modeller lærer at træffe beslutninger ved at interagere med et miljø for at maksimere kumulative belønninger. Når RL kombineres med generative komponenter, kan det bruges i bankverdenen til at skabe adaptive handelsstrategier, optimere investeringsporteføljer og forbedre kreditrisikostyringen ved at generere modeller for låntageradfærd.

Brug GenAI til at ændre den måde, dine kunder oplever bankforretninger på.

Opdag generative AI use cases i bankverdenen

GenAI er ikke bare endnu en teknisk opgradering for bankerne - den vil fuldstændig revolutionere deres måde at arbejde på og endda skabe nye forretningsmodeller. Bankerne anvender den allerede på så mange områder, at næsten alle dele af bankverdenen snart vil mærke dens indvirkning.

Automatisering af kundeservice

Opdagelse af svindel og risikovurdering

Finansielle prognoser

Behandling af dokumenter

Efterforskning af økonomisk kriminalitet

Produktudvikling og markedsanalyse

Kreditvurdering

Handel og formuerådgivning

Automatisering af kundeservice

Og de store banker er allerede med på vognen. Wells Fargos virtuelle assistent, Fargo, bruger Googles PaLM 2 til at håndtere hverdagens bankspørgsmål. Airwallex fremskynder KYC og onboarding med sin GenAI copilot. Og Morgan Stanleys GPT-4-assistent hjælper finansielle rådgivere med hurtigt at finde svar og levere personlig indsigt på ingen tid.

Opdagelse af svindel og risikovurdering

GenAI-modeller som GAN'er simulerer svigagtige transaktioner for at hjælpe banker med at øge deres afsløring af svig og risikostyring.

For eksempel bruger Citis Payment Outlier Detection avanceret statistisk ML til proaktivt at identificere afvigende betalinger. Deutsche Bank tester i samarbejde med NVIDIA LLM'er kaldet Finformers for at give tidlige risikoadvarsler og fremskynde datasøgning. Og HSBC er gået sammen med Google Cloud om at udvikle AML AI - en selvstændig løsning, der er trænet i kundedata for at forhindre hvidvaskning af penge.

Finansielle prognoser

Tag for eksempel JPMorgan Chase - de udnytter deep learning og reinforcement learning til at spotte markedstendenser og finjustere deres handelsstrategier. Goldman Sachs læner sig op ad Kensho, en AI-platform, der graver sig ned i finansielle dokumenter med neurale netværk og NLP, hvilket hjælper dem med at forudsige aktivpriser med større sikkerhed.

Behandling af dokumenter

Et godt eksempel på dette er JPMorgan Chase's COiN (Contract Intelligence) - en AI-platform, der kan håndtere tusindvis af dokumenter på få sekunder. Den bruger NLP til at forstå juridisk jargon og opdage risici som manglende overholdelse eller uklare vilkår, der gemmer sig i kontrakter. Det reducerer antallet af fejl og behovet for manuelt arbejde, hvilket frigør ressourcer og hjælper med at undgå dyre juridiske tvister.

Efterforskning af økonomisk kriminalitet

Tag for eksempel Barclays' brug af Darktrace - denne AI sporer, hvordan svindlere gennemførte deres planer, og viser sikkerhedsteamet præcis, hvad der gik galt, hvilke systemer der var målet, og hvordan man kan styrke forsvaret. Og hvis der sker svindel i realtid, kan den gribe ind og blokere lyssky transaktioner eller fryse konti, alt sammen uden at ødelægge den almindelige forretningsdrift.

Produktudvikling og markedsanalyse

GenAI hjælper banker med at skabe personlige finansielle produkter, tilpasse funktioner og endda spotte risici, før de opstår, samtidig med at de forbliver fleksible, når markederne ændrer sig.

Et godt eksempel er Standard Chartered, som bruger platforme som Peltarion og AWS AI til at dykke ned i markedsdata og kundeadfærd. Det hjælper dem med at forudsige tendenser og skabe skræddersyede produkter, som ESG-fokuserede investeringer og personlige bankløsninger, samtidig med at de simulerer produkternes ydeevne.

Kreditvurdering

For eksempel bruger JPMorgan Chase og Wells Fargo FICO Falcon Platform, som udnytter GenAI. Den simulerer forskellige scenarier, f.eks. hvordan en kunde kan håndtere et jobtab eller en økonomisk nedtur, hvilket hjælper bankerne med at forstå kundens evne til at tilbagebetale lån og skabe en mere personlig kreditscore.

Handel og formuerådgivning

JPMorgans LOXM-platform bruger GenAI-modeller til at analysere markedsdata, komme med personlige handelsanbefalinger og simulere forskellige handelsscenarier. Hos Morgan Stanley bruger deres Next Best Action-platform GenAI til at give rådgivere investeringsrådgivning baseret på den enkelte kundes finansielle mål og risikotolerance.

Automatisering af kundeservice

Generativ AI i bankverdenen ændrer spillereglerne for kundeservice. Tænk på AI-chatbots, der chatter som mennesker, tilbyder 24/7-support og giver personlige anbefalinger og hjælp i realtid - præcis hvad nutidens kunder forventer. Og de store banker er allerede med på vognen. Wells Fargos virtuelle assistent, Fargo, bruger Googles PaLM 2 til at håndtere hverdagens bankspørgsmål. Airwallex fremskynder KYC og onboarding med sin GenAI copilot. Og Morgan Stanleys GPT-4-assistent hjælper finansielle rådgivere med hurtigt at finde svar og levere personlig indsigt på ingen tid.

Opdagelse af svindel og risikovurdering

GenAI-modeller som GAN'er simulerer svigagtige transaktioner for at hjælpe banker med at øge deres afsløring af svig og risikostyring. For eksempel bruger Citis Payment Outlier Detection avanceret statistisk ML til proaktivt at identificere afvigende betalinger. Deutsche Bank tester i samarbejde med NVIDIA LLM'er kaldet Finformers for at give tidlige risikoadvarsler og fremskynde datasøgning. Og HSBC er gået sammen med Google Cloud om at udvikle AML AI - en selvstændig løsning, der er trænet i kundedata for at forhindre hvidvaskning af penge.

Finansielle prognoser

GenAI's evne til at behandle store mængder data gør den til et fantastisk værktøj til finansielle prognoser. Bankerne er vilde med det, fordi præcise forudsigelser på hurtigt skiftende markeder er nøglen til at træffe kloge beslutninger. Tag for eksempel JPMorgan Chase - de udnytter deep learning og reinforcement learning til at spotte markedstendenser og finjustere deres handelsstrategier. Goldman Sachs læner sig op ad Kensho, en AI-platform, der graver sig ned i finansielle dokumenter med neurale netværk og NLP, hvilket hjælper dem med at forudsige aktivpriser med større sikkerhed.

Behandling af dokumenter

GenAI-værktøjer gør dokumentbehandling i banker meget hurtigere: De kan nemt se mønstre, udtrække de nødvendige data meget hurtigere, og de er langt mindre tilbøjelige til at begå fejl. Og så bliver de smartere med tiden. Et godt eksempel på dette er JPMorgan Chase's COiN (Contract Intelligence) - en AI-platform, der kan håndtere tusindvis af dokumenter på få sekunder. Den bruger NLP til at forstå juridisk jargon og opdage risici som manglende overholdelse eller uklare vilkår, der gemmer sig i kontrakter. Det reducerer antallet af fejl og behovet for manuelt arbejde, hvilket frigør ressourcer og hjælper med at undgå dyre juridiske tvister.

Efterforskning af økonomisk kriminalitet

Noget af det bedste ved GenAI er, at den kan klare tingene på egen hånd, hvilket gør den til et supernyttigt værktøj til efterforskning. Den kan gennemgå data, finde mønstre og endda foreslå eller træffe foranstaltninger, hvilket er en god ting i vanskelige sager som økonomisk kriminalitet. Tag for eksempel Barclays' brug af Darktrace - denne AI sporer, hvordan svindlere gennemførte deres planer, og viser sikkerhedsteamet præcis, hvad der gik galt, hvilke systemer der var målet, og hvordan man kan styrke forsvaret. Og hvis der sker svindel i realtid, kan den gribe ind og blokere lyssky transaktioner eller fryse konti, alt sammen uden at ødelægge den almindelige forretningsdrift.

Produktudvikling og markedsanalyse

GenAI hjælper banker med at skabe personlige finansielle produkter, tilpasse funktioner og endda spotte risici, før de opstår, samtidig med at de forbliver fleksible, når markederne ændrer sig. Et godt eksempel er Standard Chartered, som bruger platforme som Peltarion og AWS AI til at dykke ned i markedsdata og kundeadfærd. Det hjælper dem med at forudsige tendenser og skabe skræddersyede produkter, som ESG-fokuserede investeringer og personlige bankløsninger, samtidig med at de simulerer produkternes ydeevne.

Kreditvurdering

I modsætning til traditionelle kreditscoringsmetoder har GenAI en mere omfattende tilgang ved at tage højde for andre faktorer end blot kredithistorikken. Den ser på forbrugsvaner, livsbegivenheder og markedsændringer for at give en mere præcis og retfærdig vurdering af en kundes kreditværdighed. For eksempel bruger JPMorgan Chase og Wells Fargo FICO Falcon Platform, som udnytter GenAI. Den simulerer forskellige scenarier, f.eks. hvordan en kunde kan håndtere et jobtab eller en økonomisk nedtur, hvilket hjælper bankerne med at forstå kundens evne til at tilbagebetale lån og skabe en mere personlig kreditscore.

Handel og formuerådgivning

GenAI hjælper banker med at afdække skjulte investeringsmuligheder og strømline svære beslutninger, hvilket gør det nemmere at være på forkant med smarte, rettidige strategier, selv på ustabile markeder. JPMorgans LOXM-platform bruger GenAI-modeller til at analysere markedsdata, komme med personlige handelsanbefalinger og simulere forskellige handelsscenarier. Hos Morgan Stanley bruger deres Next Best Action-platform GenAI til at give rådgivere investeringsrådgivning baseret på den enkelte kundes finansielle mål og risikotolerance.

Integrationen af GenAI i bankverdenen kommer til at ryste posen i stor stil. For bankerne handler det ikke længere om, hvorvidt AI vil få en enorm indflydelse - det handler om hvordan. De største aktører i branchen er allerede i gang med at skifte gear med GenAI, og de første resultater er intet mindre end fantastiske.

Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert på Innowise

Fordele ved generativ AI til bankvirksomhed

GenAI's evne til at håndtere store mængder data, automatisere processer og generere stærk indsigt giver bankerne værdifulde fordele, som hjælper dem med at arbejde mere effektivt og forblive konkurrencedygtige.

Øget effektivitet

GenAI forenkler driften ved at automatisere opgaver som dataanalyse, rapportgenerering og dokumentbehandling. Det gør bankerne mere effektive og forbedrer kreditrisikovurderinger og afsløring af svindel.

Bedre risikostyring

GenAI kan spotte potentielle risici tidligt og mere præcist, hvilket giver bankerne et forspring, så de kan justere og minimere tab. Bankfolk bruger forudsigelige indsigter til at beskytte aktiver og udnytte markedsmuligheder.

Reduktion af omkostninger

GenAI automatiserer opgaver som risikovurdering, compliance-tjek og håndtering af kundehenvendelser - hvilket betyder, at bankerne bruger mindre på personale og kører mere effektivt. Den bruger også forudsigende analyser til at hjælpe bankerne med at allokere ressourcer og reducere investeringsrisici.

Forbedret beslutningstagning

GenAI-værktøjer hjælper med strategisk beslutningstagning ved at analysere markedstendenser og finansielle data og teste forskellige markedsscenarier. De foreslår og evaluerer nye handelsstrategier for at hjælpe bankerne med at få øje på rentable muligheder og minimere tab.

Strømlinet time-to-market

Med GenAI kan banker hurtigt designe og teste nye produkter. Teknologien hjælper med at lave prototyper hurtigere og udrulle innovationer hurtigere. Desuden lærer GenAI af kundefeedback og markedstendenser, så bankerne hele tiden kan forbedre og finjustere deres produkter.

Skalerbarhed

Når banker bliver større, kan manuelle opgaver og ansættelse af flere medarbejdere virkelig drive omkostningerne op. Men med GenAI kan bankerne skalere op og klare mere arbejde - som at behandle lån eller håndtere kundespørgsmål - uden at øge bemandingen proportionalt.

Gå ikke glip af chancen for at være blandt de banker, der er pionerer inden for GenAI-anvendelse.

Udfordringer ved generativ AI til bankvirksomhed

Mens GenAI-brugsscenarier ser lovende og spændende ud, vil det tage noget tid, før vi ser den fulde indvirkning på banksektoren. Bankledere, især når de har at gøre med begrænset teknologi og ressourcer, bliver nødt til at tackle nogle store udfordringer og bekymringer, før de kan rulle det ud på en større skala

Problemer med databeskyttelse og lovgivning

GenAI kører på data, og med en masse data følger et stort ansvar. Banker skal sørge for, at de holder kundedata sikre og private. Hvis de kludrer i det, kan det føre til databrud og skade deres omdømme. Det vanskelige er, at tilsynsmyndighederne har svært ved at følge med i, hvor hurtigt AI bevæger sig, hvilket kan resultere i uoverensstemmelser i reglerne for beskyttelse af personlige oplysninger og sikkerhed.

For at tackle dette bør bankerne overveje at opstille solide rammer for datastyring, der prioriterer anonymisering og kryptering af data. Ved at holde øje med reglerne for beskyttelse af personlige oplysninger og tilpasse deres GenAI-strategier kan de øge overholdelsen og styrke deres overordnede datastyring.

Ældre systemer

Gammel teknologi er en anden ting, der holder den kommercielle brug af GenAI tilbage. Disse forældede systemer gør det sværere at indføre nye, innovative funktioner. For det første bruger de ofte gamle dataformater og protokoller, som ikke fungerer godt sammen med moderne AI. Desuden har de en tendens til at gemme data i isolerede eller proprietære formater, hvilket gør det svært at få adgang til dem og bruge dem til GenAI-træning og -analyse.

I betragtning af den høje pris for en komplet systemopgradering kan banker starte med at opgradere specifikke komponenter i deres ældre systemer, udforske dataintegrationsværktøjer for at få bedre dataadgang og implementere grundlæggende datarensningspraksisser for at levere input af høj kvalitet til GenAI-applikationer.

Etiske udfordringer ved generativ AI i bankverdenen

En af de største bekymringer for banker med GenAI er risikoen for bias og uretfærdighed. Hvis de data, der bruges til at træne AI, er ufuldstændige, kan resultaterne blive skæve og føre til uretfærdige lånebeslutninger for visse grupper. Desuden kan GenAI med sikkerhed producere forkerte svar, kendt som "hallucinationer". Disse opdigtede, men realistisk udseende resultater kan være et stort problem i bankverdenen.

Et smart træk for banker er at bruge RAG-teknologi (Retrieval-Augmented Generation). Det giver dem mulighed for at fodre AI med pålidelige data og sikre, at den producerer nøjagtige svar i stedet for at skabe misvisende svar. Regelmæssige revisioner af AI-modeller og brug af forskellige træningsdatasæt kan hjælpe med at spotte og reducere bias og holde udlånspraksis fair.

Håndtering af forandringer og mangel på talent

Talentmanglen er en anden forhindring for indførelsen af GenAI i bankverdenen. At bringe AI ind i blandingen vil ryste mange job, hvilket betyder, at medarbejderne skal lære nye færdigheder eller endda skifte rolle. Bankerne bliver nødt til at finde ud af, om de skal omskole deres nuværende personale eller ansætte nye folk med de rette færdigheder.

Hvis man opmuntrer medarbejderne til at påtage sig nye roller i organisationen, kan det hjælpe med at holde på talenterne internt og samtidig udfylde hullerne på AI-området. Banker kan også overveje at samarbejde med teknologivirksomheder, der virkelig kan deres kram, når det gælder AI. Disse partnerskaber kan give værdifuld ekspertise, træningsressourcer og nye ideer, der kan hjælpe med at opgradere teamets færdigheder.

Sådan indfører du generativ AI i bankverdenen

At få GenAI ind i bankverdenen kræver grundig overvejelse og planlægning. Her er de vigtigste tips til at hjælpe dig med at få en vellykket udrulning af GenAI.

Find dine behov og muligheder

Det første skridt til at få styr på din GenAI er at finde ud af, hvad din virksomhed virkelig har brug for. Start med at se på, hvordan tingene kører nu - især de opgaver, der er gentagne, tidskrævende eller tilbøjelige til fejl. Find ud af, hvor GenAI kan gøre tingene nemmere eller bedre. Ved at dykke dybt ned i dine behov og finde de bedste muligheder kan du udarbejde en strategi, der tackler store udfordringer og giver mest mulig værdi.

Opret en solid database

GenAI har brug for data af høj kvalitet for at udøve sin magi, så sørg for at have solide systemer på plads til at indsamle, rense og administrere disse data. Opstil klare etiske retningslinjer, og følg reglerne for datastyring for at holde alt sikkert og i overensstemmelse med reglerne. Glem ikke at investere i værktøjer til at rydde op i dine data og spotte skævheder. Hold også styr på ophavsret og intellektuel ejendomsret for at holde tingene fair.

Udfør et teknisk tjek

Tag et grundigt kig på din tekniske opsætning - alt fra software til netværk. AI kræver masser af computerkraft til databehandling, så sørg for, at din infrastruktur kan håndtere det. Når du har fundet ud af det, skal du lægge en plan for eventuelle opgraderinger eller integrationer. Afsæt budget og ressourcer, lav en tidslinje for forbedringerne, og sørg for, at alt fungerer gnidningsløst med dine nuværende systemer.

Maksimering af datastyring

Lav en solid datastyringsplan, der holder alting enkelt - klare regler for, hvordan du indsamler, opbevarer, bruger og deler data. Sørg for, at du har kvalitetskontroller på plads, brug kryptering og adgangskontrol til at beskytte dine data og følg love om beskyttelse af personlige oplysninger som GDPR og CCPA. For at gøre det nemmere kan du bruge værktøjer, der automatiserer og strømliner datastyringen, sporer, hvor dine data kommer fra, og overvåger deres kvalitet.

Udrulning og skalering af din GenAI-løsning

Lav en klar plan for, hvordan du får dine GenAI-modeller op at køre. Overvej at bruge strategier som trinvis udrulning eller canary releases, og sørg for, at du har god overvågning og logning til at holde øje med ydeevnen. Se efter måder at forbinde med dine eksisterende systemer på, byg API'er og grænseflader for at få et gnidningsløst dataflow, og glem ikke at uddanne dit team og stille nyttige dokumenter til rådighed. Hold også øje med kvaliteten af output - AI-modeller kan kræve finjustering fra tid til anden, så vær forberedt på at foretage justeringer efter behov.

01 Find dine behov og muligheder

02 Opret en solid database

03 Udfør et teknisk tjek

04 Maksimering af datastyring

05 Udrulning og skalering af din GenAI-løsning

Den virkelige hindring for at indføre GenAI er at tro, at det er for komplekst at håndtere. Og ja, det kan det være - men med de rigtige eksperter i dit hjørne behøver det ikke at være det. Vi er her for at hjælpe dig med at opbygge det rigtige GenAI-fundament fra bunden - identificere dine smertepunkter, spotte muligheder og rådgive dig om den bedste teknologi til at få jobbet gjort.

Siarhei Sukhadolski

FinTech-ekspert på Innowise

Brug GenAI på en måde, der fungerer bedst for dig og giver dig mulighed for at få succes.

Generativ AI i bankverdenen: tæt på fremtiden

GenAI i bankverdenen udvikler sig hurtigt, og der dukker nye brugsscenarier op hver dag. Denne teknologi har potentiale til at omforme branchen fuldstændigt. De, der hopper med på vognen, gør sig klar til nye indtægtsstrømme og højere effektivitet. Ifølge McKinsey Global InstituteGenAI kunne øge de globale bankindtægter med 2,8% til 4,7%, mest takket være produktivitetsgevinster.

Det er tydeligt, at GenAI ikke længere bare er et trendy buzzword - det er ved at blive et must-have for bankerne. Faktisk forventes udgifterne til GenAI i bankverdenen at stige fra $6 milliarder i 2024 til hele $85 milliarder i 2030, ifølge Enebær. Med denne form for investering er GenAI klar til at revolutionere bankdrift og levere mere sikre, effektive og personlige oplevelser til kunderne.

Afslutningsvis

GenAI ændrer hurtigt spillet i bankverdenen og løser problemer, som traditionel teknologi ikke kan håndtere. Nogle banker er allerede i gang og bruger GenAI til at reducere omkostninger, personliggøre kundeoplevelser og øge effektiviteten. Andre er stadig i gang med at afprøve teknologien og bruger den mest til at automatisere rutineopgaver, som tidligere krævede menneskelig kontakt. Men det er kun begyndelsen.

Fremtiden for GenAI byder på overraskelser, men én ting er sikkert - de virkelige muligheder kommer ved at gå videre end det grundlæggende og tage imod alt, hvad GenAI har at byde på. Er du klar til at tage imod det?

Ofte stillede spørgsmål

Hvordan sikrer bankerne etisk brug af generativ AI?

Banker bruger en "human-in-the-loop"-tilgang, der hjælper med at fange eventuelle fejl eller uregelmæssigheder, før de kan forårsage problemer. Ved at bruge AI til at generere de første svar og derefter skabe feedback-loops med menneskeligt input kan bankerne finjustere modellen og komme tættere på 100%-nøjagtighed.

Hvordan hjælper generativ AI med at forebygge svindel?

GenAI hjælper med at forebygge svindel ved at være super tilpasningsdygtig. Den lærer af nye data og opdaterer hele tiden sine algoritmer til afsløring af svindel, så den forbliver skarp over for både velkendte og nye trusler. Den reducerer antallet af falske alarmer, så rigtige transaktioner ikke fejlagtigt bliver markeret som svindel.

Hvilken rolle spiller AI i risikostyring i banker?

Med GenAI kan banker analysere store mængder ustrukturerede data for at forudsige tendenser og vurdere markedsrisici. Det øger risikostyringen, reducerer eksponeringen for markedsvolatilitet og styrker overholdelsen af lovgivningen, hvilket fører til bedre økonomiske resultater og højere afkast.

Siarhei Sukhadolski FinTech-ekspert på Innowise

Dato: 5. december 2024

Siarhei Sukhadolski FinTech-ekspert på Innowise

Dato: 5. december 2024

Indholdsfortegnelse

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.