Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
DataAIGebruikscasesSuccesverhalen
AI bestaat al een tijdje in het bankwezen - banken waren er zelfs al vroeg bij. In die tijd ging het vooral om het herkennen van patronen in gegevens uit het verleden om uit te zoeken waarom bepaalde dingen gebeurden of om te voorspellen wat de volgende stap zou kunnen zijn. Maar toen de hoeveelheid gegevens explosief toenam, klanten vroegen om gepersonaliseerde ervaringen en cyberbeveiligingsbedreigingen steeds geavanceerder werden, werden realtime inzichten cruciaal. Toen realiseerden banken zich dat ze sterkere tools nodig hadden om bij te blijven.
GenAI werd de oplossing. Aangedreven door diepe neurale netwerken en LLM's kan het nu zelfstandig betekenisvolle outputs creëren en synthetische gegevens genereren die putten uit echte datasets. Dit bleek een game-changer te zijn voor het verhogen van de productiviteit, het opsporen van fraude, het verbeteren van de klantenservice en het versnellen van de besluitvorming.
Zit je nog niet op de GenAI-trein? Ontdek hoe GenAI het bankwezen nu al op zijn grondvesten doet schudden en waarom jij misschien wel aan boord wilt springen!
de potentiële jaarlijkse besparingen die GenAI de banksector kan opleveren
de verwachte groei in GenAI-uitgaven door de banksector tegen 2030
GPT's zijn krachtige taalmodellen die zijn getraind op enorme hoeveelheden gegevens en zijn ontworpen om mensachtige tekst te begrijpen en te genereren met een indrukwekkende nauwkeurigheid. In het bankwezen kunnen ze chatbots voor klantenservice aansturen, het genereren van financiële rapporten stroomlijnen en interfaces in natuurlijke taal bieden voor eenvoudige taken zoals het controleren van saldi en het overmaken van geld.
GAN's maken gebruik van twee neurale netwerken - een generator en een discriminator - die tegen elkaar werken om synthetische gegevens van hoge kwaliteit te produceren die levensechte gegevens nabootsen. In het bankwezen kunnen GAN's worden gebruikt om fraudedetectiemodellen te trainen, realistische financiële scenario's te simuleren voor stresstests en synthetische identiteiten te creëren voor het testen van fraudebestrijdingssystemen.
VAE's comprimeren gegevens in een latente ruimte en reconstrueren ze terug naar hun oorspronkelijke vorm. In het bankwezen kunnen VAE's helpen om ongebruikelijke transacties op te sporen door opnieuw samengestelde gegevens te vergelijken met echte gegevens om fraude op te sporen, nieuwe klantprofielen te maken om verschillende segmenten beter te targeten en kredietrisicomodellen te verbeteren door extra gegevens te genereren om voorspellingen te verbeteren.
GNN's zijn gebouwd om grafisch gestructureerde gegevens te verwerken en te analyseren. Ze bekijken hoe verschillende dingen op elkaar inwerken en kunnen nieuwe grafiekstructuren creëren binnen het netwerk. In het bankwezen worden GNN's gebruikt voor het analyseren en genereren van transactienetwerken om fraude of witwaspraktijken op te sporen, klantrelaties in kaart te brengen en toeleveringsketennetwerken te optimaliseren.
RL-modellen leren beslissingen te nemen door interactie met een omgeving om cumulatieve beloningen te maximaliseren. In combinatie met generatieve componenten kan RL in het bankwezen worden gebruikt om adaptieve handelsstrategieën te creëren, investeringsportefeuilles te optimaliseren en het beheer van kredietrisico's te verbeteren door modellen voor het gedrag van kredietnemers te genereren.
GenAI is niet zomaar een nieuwe technische upgrade voor banken - het zal de manier waarop ze werken volledig revolutioneren en zelfs nieuwe bedrijfsmodellen lanceren. Banken passen het al op zoveel gebieden toe dat binnenkort bijna elk onderdeel van het bankwezen de impact ervan zal voelen.
"De integratie van GenAI in het bankwezen zal de zaken flink door elkaar schudden. Voor banken gaat het er niet langer om of AI een enorme impact zal hebben - het gaat erom hoe. De grootste spelers in de sector schakelen al over op GenAI en de eerste resultaten zijn verbluffend."
Operationeel Directeur Levering & Hoofd van het Competence Center
Het vermogen van GenAI om enorme hoeveelheden gegevens te beheren, processen te automatiseren en sterke inzichten te genereren geeft banken waardevolle voordelen die hen helpen effectiever te werken en concurrerend te blijven.
GenAI vereenvoudigt de bedrijfsvoering door taken als gegevensanalyse, het genereren van rapporten en documentverwerking te automatiseren. Dit maakt banken efficiënter en verbetert kredietrisicobeoordelingen en fraudedetectie.
GenAI kan potentiële risico's vroegtijdig en nauwkeuriger signaleren, waardoor banken kunnen bijsturen en verliezen tot een minimum kunnen beperken. Bankiers gebruiken voorspellende inzichten om activa veilig te stellen en marktkansen te benutten.
GenAI automatiseert taken zoals risicobeoordeling, nalevingscontroles en het afhandelen van vragen van klanten, waardoor banken minder personeel nodig hebben en efficiënter kunnen werken. Het maakt ook gebruik van voorspellende analyses om banken te helpen middelen toe te wijzen en investeringsrisico's te beperken.
GenAI-tools helpen bij strategische besluitvorming door markttrends en financiële gegevens te analyseren en verschillende marktscenario's te testen. Ze stellen nieuwe handelsstrategieën voor en evalueren deze om banken te helpen winstgevende kansen te spotten en verliezen te minimaliseren.
Met GenAI kunnen banken snel nieuwe producten ontwerpen en testen. De technologie helpt om sneller prototypes te maken en innovaties sneller uit te rollen. Bovendien leert GenAI van feedback van klanten en markttrends, zodat banken hun producten kunnen blijven verbeteren en verfijnen.
Naarmate banken groter worden, kunnen handmatige taken en het aannemen van meer personeel de kosten flink opdrijven. Maar met GenAI kunnen banken opschalen en meer werk aan - zoals het verwerken van leningen of het afhandelen van klantvragen - zonder evenredige toename in personeel.
Hoewel de GenAI-gebruiksgevallen er veelbelovend en opwindend uitzien, zal het nog wel even duren voordat we de volledige impact op de banksector zullen zien. Bankleiders zullen, vooral wanneer ze te maken hebben met beperkte technologie en middelen, een aantal grote uitdagingen en zorgen moeten aanpakken voordat ze het op grotere schaal kunnen uitrollen.
GenAI draait op gegevens en met veel gegevens komt een grote verantwoordelijkheid. Banken moeten ervoor zorgen dat ze klantgegevens veilig en privé houden. Als ze het verknoeien, kan dat leiden tot datalekken en hun reputatie schaden. Het lastige is dat toezichthouders moeite hebben om bij te houden hoe snel AI zich ontwikkelt, wat kan leiden tot inconsistentie in de privacy- en beveiligingsregels.
Om dit aan te pakken, moeten banken nadenken over het opzetten van solide raamwerken voor gegevensbeheer, met anonimisering en versleuteling als prioriteiten. Door de privacyregels in de gaten te houden en hun GenAI-strategieën aan te passen, kunnen ze de compliance verbeteren en hun algehele gegevensbeheer versterken.
Oude technologie is nog iets dat het commerciële gebruik van GenAI in de weg staat. Deze verouderde systemen maken het moeilijker om nieuwe, innovatieve functies te introduceren. Om te beginnen gebruiken ze vaak oude gegevensformaten en protocollen die niet goed werken met moderne AI. Bovendien hebben ze de neiging om gegevens op te slaan in geïsoleerde of bedrijfseigen formaten, waardoor ze moeilijk toegankelijk en te gebruiken zijn voor GenAI-training en -analyse.
Gezien het hoge prijskaartje van een complete systeemupgrade kunnen banken beginnen met het upgraden van specifieke onderdelen van hun legacy-systemen, het onderzoeken van tools voor data-integratie voor betere gegevenstoegang en het implementeren van basispraktijken voor het opschonen van gegevens om hoogwaardige input te leveren voor GenAI-toepassingen.
Een van de grootste zorgen voor banken met GenAI is het risico op vertekening en oneerlijkheid. Als de gegevens die worden gebruikt om de AI te trainen onvolledig zijn, kunnen de resultaten scheef zijn en leiden tot oneerlijke kredietbeslissingen voor bepaalde groepen. Bovendien kan GenAI vol vertrouwen verkeerde antwoorden produceren, ook wel "hallucinaties" genoemd. Deze verzonnen maar realistisch ogende resultaten kunnen een enorm probleem vormen in de bankwereld.
Een slimme zet voor banken is het gebruik van RAG-technologie (Retrieval-Augmented Generation). Hiermee kunnen ze AI betrouwbare gegevens geven, zodat het accurate antwoorden produceert in plaats van misleidende. Regelmatige controles van AI-modellen en het gebruik van diverse trainingsdatasets kunnen helpen bij het opsporen en verminderen van vooroordelen en het eerlijk houden van kredietverstrekkingspraktijken.
Het tekort aan talent is een andere hindernis voor de toepassing van GenAI in de bankwereld. De introductie van AI zal veel banen door elkaar schudden, wat betekent dat werknemers nieuwe vaardigheden moeten leren of zelfs van functie moeten veranderen. Banken zullen moeten uitzoeken of ze hun huidige personeel moeten omscholen of nieuwe mensen met de juiste vaardigheden moeten aannemen.
Werknemers aanmoedigen om nieuwe rollen binnen de organisatie op zich te nemen kan helpen om talent binnen de organisatie te houden en tegelijkertijd die gaten in de AI-ruimte op te vullen. Banken kunnen ook overwegen om samen te werken met technologiebedrijven die echt verstand hebben van AI. Deze samenwerkingsverbanden kunnen waardevolle expertise, trainingsmiddelen en frisse ideeën bieden om de vaardigheden van hun team te verbeteren.
GenAI in het bankwezen introduceren vergt zorgvuldige overweging en planning. Hier zijn de belangrijkste tips voor een succesvolle introductie van GenAI.
"De echte wegversperring bij het invoeren van GenAI is denken dat het gewoon te ingewikkeld is om mee om te gaan. Dat kan het zeker zijn, maar met de juiste experts aan je zijde hoeft dat niet zo te zijn. Wij zijn er om je te helpen de juiste GenAI-basis vanaf de grond op te bouwen - we identificeren je pijnpunten, zien kansen en adviseren je over de beste technologie om de klus te klaren."
Operationeel Directeur Levering & Hoofd van het Competence Center
GenAI in het bankwezen ontwikkelt zich snel, met elke dag nieuwe use cases. Deze technologie heeft het potentieel om de sector volledig te veranderen. Wie aan boord springt, maakt zich op voor nieuwe inkomstenstromen en een hogere efficiëntie. Volgens de McKinsey Wereldwijd InstituutGenAI zou de wereldwijde inkomsten uit bankieren met 2,8% tot 4,7% kunnen doen stijgen, vooral dankzij productiviteitswinsten.
Het is duidelijk dat GenAI niet meer alleen een trendy modewoord is - het wordt een must-have voor banken. Er wordt zelfs verwacht dat de uitgaven aan GenAI in het bankwezen zullen stijgen van $6 miljard in 2024 tot een enorme $85 miljard in 2030, volgens Juniper. Met dit soort investeringen is GenAI klaar om een revolutie teweeg te brengen in bankactiviteiten en klanten veiligere, efficiëntere en gepersonaliseerde ervaringen te bieden.
GenAI verandert snel het spel in de bankwereld en pakt problemen aan die traditionele technologie niet aankan. Sommige banken duiken er al in en gebruiken GenAI om kosten te besparen, de klantervaring te personaliseren en de efficiëntie te verhogen. Anderen zijn het nog aan het uitproberen en gebruiken het vooral om routinetaken te automatiseren waarvoor vroeger een menselijke aanpak nodig was. Maar dat is nog maar het begin.
De toekomst van GenAI brengt verrassingen met zich mee, maar één ding is zeker: de echte kansen liggen in het voorbijgaan aan de basis en het omarmen van alles wat GenAI te bieden heeft. Ben jij er klaar voor?
Banks use a "human-in-the-loop" approach that helps catch any mistakes or anomalies before they can cause problems. By using AI to generate initial responses and then creating feedback loops with human input, banks can fine-tune the model and get closer to 100% accuracy.
GenAI helpt bij fraudepreventie doordat het zich super aanpast. Het leert van nieuwe gegevens en blijft zijn algoritmen voor fraudedetectie updaten, zodat het scherp blijft tegen zowel bekende als nieuwe bedreigingen. Het vermindert vals alarm, zodat echte transacties niet ten onrechte als fraude worden gemarkeerd.
Met GenAI kunnen banken grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens analyseren om trends te voorspellen en marktrisico's in te schatten. Dit verbetert het risicobeheer, vermindert de blootstelling aan marktvolatiliteit en versterkt de naleving van regelgeving, wat leidt tot betere financiële prestaties en hogere rendementen.
Directeur wereldwijde ontwikkeling
Ivan leidt complexe, multiregionale ontwikkelingsactiviteiten. Hij richt zich op resourceoptimalisatie en engineeringdiscipline en zorgt ervoor dat grootschalige technische projecten in lijn blijven met de bedrijfsdoelstellingen terwijl er een meedogenloos tempo van levering wordt aangehouden.
