15 min läsning

Generativ AI i banksektorn: användningsfall och potentiella utmaningar

AI och ML

Banking

FinTech

AI har funnits inom banksektorn ett tag - bankerna var faktiskt tidigt ute. På den tiden handlade det om att känna igen mönster i tidigare data för att ta reda på varför vissa saker hände eller förutse vad som kunde komma härnäst. Men i takt med att datavolymerna sköt i höjden, kunderna krävde personliga upplevelser och cybersäkerhetshoten blev allt mer sofistikerade, blev insikter i realtid avgörande. Det var då bankerna insåg att de behövde starkare verktyg för att hänga med och hålla sig kvar i matchen.

GenAI blev lösningen. Med hjälp av djupa neurala nätverk och LLM kan den nu självständigt skapa meningsfulla resultat och generera syntetiska data som bygger på verkliga dataset. Detta visade sig vara en gamechanger för att öka produktiviteten, upptäcka bedrägerier, förbättra kundservicen och snabba upp beslutsfattandet.

Har du inte hoppat på GenAI-tåget än? Ta reda på hur det redan skakar om bankvärlden och varför du kanske vill hoppa på tåget!

Prognoser för GenAI inom bankverksamhet

$340 bn

de potentiella årliga besparingar som GenAI kan ge banksektorn

McKinsey

1,430%

den förväntade ökningen av banksektorns utgifter för GenAI fram till 2030

Juniper Research

Viktiga generativa AI-modeller för banksektorn

Generativa förtränade transformatorer (GPT)

GPT:er är kraftfulla språkmodeller som tränats på stora datamängder och som är utformade för att förstå och generera människoliknande text med imponerande precision. Inom banksektorn kan de driva chatbottar för kundtjänst, effektivisera genereringen av finansiella rapporter och erbjuda gränssnitt med naturligt språk för enkla uppgifter som att kontrollera saldon och överföra pengar.

Generativa adversariala nätverk (GAN)

GAN använder två neurala nätverk - en generator och en diskriminator - som arbetar mot varandra för att producera högkvalitativa syntetiska data som nära efterliknar verkliga data. Inom banksektorn kan GAN användas för att träna modeller för att upptäcka bedrägerier, simulera realistiska finansiella scenarier för stresstester och skapa syntetiska identiteter för att testa bedrägeribekämpningssystem.

Variationsbaserade autoencoders (VAE)

VAE:er komprimerar data till ett latent utrymme och rekonstruerar dem tillbaka till sin ursprungliga form. Inom banksektorn kan VAE hjälpa till att upptäcka ovanliga transaktioner genom att jämföra återskapad data med verklig data för att upptäcka bedrägerier, skapa nya kundprofiler för att bättre rikta in sig på olika segment och förbättra kreditriskmodeller genom att generera extra data för att förbättra förutsägelserna.

Grafiska neurala nätverk (GNN)

GNN är byggda för att hantera och analysera grafstrukturerade data. De tittar på hur olika saker interagerar och kan skapa nya grafstrukturer inom nätverket. Inom banksektorn används GNN för att analysera och generera transaktionsnätverk för att upptäcka bedrägerier eller penningtvätt, kartlägga kundrelationer och optimera nätverk i leveranskedjan.

Förstärkningsinlärning (RL)

RL-modeller lär sig att fatta beslut genom att interagera med en miljö för att maximera kumulativa belöningar. I kombination med generativa komponenter kan RL användas inom banksektorn för att skapa adaptiva handelsstrategier, optimera investeringsportföljer och förbättra kreditriskhanteringen genom att generera modeller för låntagarnas beteende.

Utnyttja GenAI för att förändra hur dina kunder upplever bankärenden.

Upptäck generativa AI-användningsfall inom banksektorn

GenAI är inte bara ännu en teknisk uppgradering för bankerna - det kommer att revolutionera deras sätt att arbeta och till och med skapa nya affärsmodeller. Bankerna tillämpar det redan på så många områden att snart kommer nästan alla delar av bankverksamheten att känna av dess inverkan.

Automatisering av kundtjänst

Upptäckt av bedrägerier och riskbedömning

Finansiell prognostisering

Dokumenthantering

Utredning av ekonomisk brottslighet

Produktutveckling och marknadsanalys

Kreditbedömning

Trading och förmögenhetsrådgivning

Automatisering av kundtjänst

Och storbankerna är redan med på tåget. Wells Fargos virtuella assistent, Fargo, använder Googles PaLM 2 för att hantera vardagliga bankfrågor. Airwallex påskyndar KYC och onboarding med sin GenAI copilot. Och Morgan Stanleys GPT-4-assistent hjälper finansiella rådgivare att snabbt hitta svar och leverera personliga insikter på nolltid.

Upptäckt av bedrägerier och riskbedömning

GenAI-modeller som GANs simulerar bedrägliga transaktioner för att hjälpa banker att förbättra sin bedrägeridetektering och riskhantering.

Citis Payment Outlier Detection använder till exempel avancerad statistisk ML för att proaktivt identifiera avvikande betalningar. Deutsche Bank, i samarbete med NVIDIA, testar LLM:er som kallas Finformers för att ge tidiga riskvarningar och snabba upp datahämtning. HSBC samarbetar med Google Cloud för att utveckla AML AI - en autonom lösning som tränas på kunddata för att förhindra penningtvätt.

Finansiell prognostisering

Ta JPMorgan Chase, till exempel - de använder sig av djupinlärning och förstärkningsinlärning för att upptäcka marknadstrender och finjustera sina handelsstrategier. Goldman Sachs lutar sig mot Kensho, en AI-plattform som gräver i finansiella dokument med neurala nätverk och NLP, vilket hjälper dem att förutsäga tillgångspriser med större tillförsikt.

Dokumenthantering

Ett bra exempel på detta är JPMorgan Chases COiN (Contract Intelligence) - en AI-plattform som kan hantera tusentals dokument på några sekunder. Den använder NLP för att förstå juridisk jargong och flaggar för risker som bristande efterlevnad eller luddiga villkor som döljer sig i avtal. Detta minskar antalet fel och minskar behovet av manuellt arbete, vilket frigör resurser och hjälper till att undvika kostsamma rättstvister.

Utredning av ekonomisk brottslighet

Ta till exempel Barclays användning av Darktrace - denna AI spårar hur bedragare genomförde sina planer och visar säkerhetsteamet exakt vad som gick fel, vilka system som var målet och hur man kan stärka försvaret. Om bedrägerier sker i realtid kan AI:n dessutom ingripa för att blockera skumma transaktioner eller frysa konton, allt utan att störa den vanliga affärsverksamheten.

Produktutveckling och marknadsanalys

GenAI hjälper banker att skapa personliga finansiella produkter, justera funktioner och till och med upptäcka risker innan de uppstår, samtidigt som de är flexibla när marknaderna förändras.

Ett bra exempel är Standard Chartered, som använder plattformar som Peltarion och AWS AI för att dyka ner i marknadsdata och kundbeteende. Detta hjälper dem att förutse trender och skapa anpassade produkter, som ESG-fokuserade investeringar och personliga banklösningar, samtidigt som de simulerar produktprestanda.

Kreditbedömning

Till exempel använder JPMorgan Chase och Wells Fargo FICO Falcon Platform, som bygger på GenAI. Den simulerar olika scenarier, till exempel hur en kund kan hantera en arbetsförlust eller en ekonomisk nedgång, vilket hjälper bankerna att förstå kundens förmåga att återbetala lån och skapa en mer personlig kreditpoäng.

Trading och förmögenhetsrådgivning

JPMorgans LOXM-plattform använder GenAI-modeller för att analysera marknadsdata, ta fram personliga handelsrekommendationer och simulera olika handelsscenarier. På Morgan Stanley använder deras Next Best Action-plattform GenAI för att ge rådgivare investeringsråd baserat på varje kunds finansiella mål och risktolerans.

Automatisering av kundtjänst

Generativ AI inom banksektorn förändrar spelreglerna för kundservice. Tänk dig AI-chattbottar som chattar som människor, erbjuder support dygnet runt och ger personliga rekommendationer och hjälp i realtid - precis vad dagens kunder förväntar sig. Och storbankerna är redan med på tåget. Wells Fargos virtuella assistent, Fargo, använder Googles PaLM 2 för att hantera vardagliga bankfrågor. Airwallex påskyndar KYC och onboarding med sin GenAI copilot. Och Morgan Stanleys GPT-4-assistent hjälper finansiella rådgivare att snabbt hitta svar och leverera personliga insikter på nolltid.

Upptäckt av bedrägerier och riskbedömning

GenAI-modeller som GANs simulerar bedrägliga transaktioner för att hjälpa banker att förbättra sin bedrägeridetektering och riskhantering. Citis Payment Outlier Detection använder till exempel avancerad statistisk ML för att proaktivt identifiera avvikande betalningar. Deutsche Bank, i samarbete med NVIDIA, testar LLM:er som kallas Finformers för att ge tidiga riskvarningar och snabba upp datahämtning. HSBC samarbetar med Google Cloud för att utveckla AML AI - en autonom lösning som tränas på kunddata för att förhindra penningtvätt.

Finansiell prognostisering

GenAI:s förmåga att bearbeta stora mängder data gör det till ett utmärkt verktyg för finansiella prognoser. Banker älskar detta eftersom exakta förutsägelser på snabbt föränderliga marknader är nyckeln till att fatta smarta beslut. Ta JPMorgan Chase, till exempel - de använder sig av djupinlärning och förstärkningsinlärning för att upptäcka marknadstrender och finjustera sina handelsstrategier. Goldman Sachs lutar sig mot Kensho, en AI-plattform som gräver i finansiella dokument med neurala nätverk och NLP, vilket hjälper dem att förutsäga tillgångspriser med större tillförsikt.

Dokumenthantering

GenAI-verktyg gör dokumenthanteringen inom bankväsendet mycket snabbare: de kan enkelt upptäcka mönster, extrahera de data som krävs mycket snabbare och är mycket mindre benägna att göra misstag. Dessutom blir de smartare med tiden. Ett bra exempel på detta är JPMorgan Chases COiN (Contract Intelligence) - en AI-plattform som kan hantera tusentals dokument på några sekunder. Den använder NLP för att förstå juridisk jargong och flaggar för risker som bristande efterlevnad eller luddiga villkor som döljer sig i avtal. Detta minskar antalet fel och minskar behovet av manuellt arbete, vilket frigör resurser och hjälper till att undvika kostsamma rättstvister.

Utredning av ekonomisk brottslighet

En av de bästa sakerna med GenAI är hur den kan hantera saker på egen hand, vilket gör den till ett mycket användbart verktyg för utredningar. Det kan gå igenom data, hitta mönster och till och med föreslå eller vidta åtgärder, vilket är en bra sak för knepiga fall som ekonomiska brott. Ta till exempel Barclays användning av Darktrace - denna AI spårar hur bedragare genomförde sina planer och visar säkerhetsteamet exakt vad som gick fel, vilka system som var målet och hur man kan stärka försvaret. Om bedrägerier sker i realtid kan AI:n dessutom ingripa för att blockera skumma transaktioner eller frysa konton, allt utan att störa den vanliga affärsverksamheten.

Produktutveckling och marknadsanalys

GenAI hjälper banker att skapa personliga finansiella produkter, justera funktioner och till och med upptäcka risker innan de uppstår, samtidigt som de är flexibla när marknaderna förändras. Ett bra exempel är Standard Chartered, som använder plattformar som Peltarion och AWS AI för att dyka ner i marknadsdata och kundbeteende. Detta hjälper dem att förutse trender och skapa anpassade produkter, som ESG-fokuserade investeringar och personliga banklösningar, samtidigt som de simulerar produktprestanda.

Kreditbedömning

I motsats till traditionella kreditbedömningsmetoder tar GenAI ett mer omfattande grepp genom att beakta faktorer utöver kredithistoriken. Det tittar på utgiftsvanor, livshändelser och marknadsförändringar för att erbjuda en mer exakt och rättvis bedömning av en kunds kreditvärdighet. Till exempel använder JPMorgan Chase och Wells Fargo FICO Falcon Platform, som bygger på GenAI. Den simulerar olika scenarier, till exempel hur en kund kan hantera en arbetsförlust eller en ekonomisk nedgång, vilket hjälper bankerna att förstå kundens förmåga att återbetala lån och skapa en mer personlig kreditpoäng.

Trading och förmögenhetsrådgivning

GenAI hjälper bankerna att upptäcka dolda investeringsmöjligheter och effektivisera svåra beslut, vilket gör det lättare att ligga steget före med smarta och lägliga strategier även på volatila marknader. JPMorgans LOXM-plattform använder GenAI-modeller för att analysera marknadsdata, ta fram personliga handelsrekommendationer och simulera olika handelsscenarier. På Morgan Stanley använder deras Next Best Action-plattform GenAI för att ge rådgivare investeringsråd baserat på varje kunds finansiella mål och risktolerans.

Integrationen av GenAI i banksektorn kommer att skaka om saker och ting på ett avgörande sätt. För bankerna handlar det inte längre om huruvida AI kommer att få en enorm inverkan - det handlar om hur. De största aktörerna i branschen håller redan på att växla upp med GenAI, och de första resultaten är inget annat än fantastiska.

Siarhei Sukhadolski

FinTech-expert på Innowise

Fördelar med generativ AI för banksektorn

GenAI:s förmåga att hantera stora mängder data, automatisera processer och generera starka insikter ger bankerna värdefulla fördelar som hjälper dem att arbeta mer effektivt och förbli konkurrenskraftiga.

Ökad effektivitet

GenAI förenklar verksamheten genom att automatisera uppgifter som dataanalys, rapportgenerering och dokumenthantering. Detta gör bankerna mer effektiva och förbättrar kreditriskbedömningar och upptäckt av bedrägerier.

Bättre riskhantering

GenAI kan upptäcka potentiella risker tidigt och mer exakt, vilket ger bankerna en förvarning så att de kan anpassa sig och minimera förlusterna. Banker använder prediktiva insikter för att skydda tillgångar och ta vara på marknadsmöjligheter.

Kostnadsminskning

GenAI automatiserar uppgifter som riskbedömning, efterlevnadskontroller och hantering av kundförfrågningar - vilket innebär att bankerna spenderar mindre på personal och arbetar mer effektivt. Med hjälp av prediktiv analys kan bankerna också fördela resurser och minska investeringsriskerna.

Förbättrat beslutsfattande

GenAI-verktyg hjälper till med strategiskt beslutsfattande genom att analysera marknadstrender och finansiell data och testa olika marknadsscenarier. De föreslår och utvärderar nya handelsstrategier för att hjälpa bankerna att hitta lönsamma möjligheter och minimera förluster.

Kortare tid till marknaden

Med GenAI kan bankerna snabbt utforma och testa nya produkter. Tekniken hjälper till att ta fram prototyper snabbare och lansera innovationer tidigare. Dessutom tar GenAI lärdom av kundfeedback och marknadstrender för att bankerna ska kunna förbättra och finjustera sina produkter.

Skalbarhet

När bankerna blir större kan manuella uppgifter och anställning av mer personal driva upp kostnaderna. Men med GenAI kan bankerna skala upp och hantera mer arbete - som att behandla lån eller hantera kundfrågor - utan proportionella ökningar av personalstyrkan.

Missa inte chansen att vara bland de banker som går i bräschen för GenAI-användningsfall.

Utmaningar med generativ AI för banksektorn

Även om GenAI-användningsfallen ser lovande och spännande ut kommer det att ta tid innan vi ser dess fulla inverkan på banksektorn. Bankchefer, särskilt när de har att göra med begränsad teknik och resurser, måste ta itu med några stora utmaningar och problem innan de kan rulla ut det på en större skala

Datasekretess och regleringsfrågor

GenAI bygger på data, och med mycket data kommer ett stort ansvar. Bankerna måste se till att de håller kunddata säkra och privata. Om de gör fel kan det leda till dataintrång och skada deras rykte. Det svåra är att tillsynsmyndigheterna har svårt att hålla jämna steg med hur snabbt AI utvecklas, vilket kan leda till inkonsekvens i integritets- och säkerhetsreglerna.

För att komma till rätta med detta bör bankerna överväga att inrätta solida ramverk för datastyrning som prioriterar anonymisering och kryptering av data. Genom att hålla ett öga på sekretessbestämmelserna och justera sina GenAI-strategier kan de öka efterlevnaden och stärka sin övergripande datahantering.

Äldre system

Gammal teknik är en annan sak som hindrar den kommersiella användningen av GenAI. Dessa föråldrade system gör det svårare att införa nya, innovativa funktioner. Till att börja med använder de ofta gamla dataformat och protokoll som inte fungerar bra med modern AI. Dessutom tenderar de att lagra data i isolerade eller proprietära format, vilket gör det svårt att komma åt och använda dem för GenAI-träning och analys.

Med tanke på den höga prislappen för en fullständig systemuppgradering kan bankerna börja med att uppgradera specifika komponenter i sina äldre system, utforska dataintegrationsverktyg för bättre datatillgång och implementera grundläggande datarengöringsmetoder för att tillhandahålla högkvalitativa indata för GenAI-applikationer.

Etiska utmaningar med generativ AI inom banksektorn

En av de största farhågorna för banker med GenAI är risken för partiskhet och orättvisa. Om de data som används för att träna AI är ofullständiga kan resultaten bli skeva och leda till orättvisa lånebeslut för vissa grupper. Dessutom kan GenAI med säkerhet producera felaktiga svar, så kallade "hallucinationer". Dessa påhittade men realistiska resultat kan vara ett stort problem inom banksektorn.

Ett smart drag för banker är att använda RAG-teknik (Retrieval-Augmented Generation). Det innebär att de kan mata AI med tillförlitliga data och se till att den ger korrekta svar i stället för att skapa missvisande svar. Regelbundna granskningar av AI-modeller och användning av olika träningsdataset kan hjälpa till att upptäcka och minska fördomar och hålla utlåningen rättvis.

Hantering av förändringar och brist på talanger

Bristen på talanger är ett annat hinder för att införa GenAI i banksektorn. Att införa AI kommer att skaka om många jobb, vilket innebär att anställda måste lära sig nya färdigheter eller till och med byta roller. Bankerna måste ta ställning till om de ska omskola befintlig personal eller anställa nya personer med rätt kompetens.

Att uppmuntra anställda att ta på sig nya roller inom organisationen kan hjälpa till att behålla talang internt samtidigt som man fyller dessa luckor i AI-utrymmet. Bankerna kanske också vill överväga att samarbeta med teknikföretag som verkligen kan sin sak när det gäller AI. Dessa partnerskap kan ge värdefull expertis, utbildningsresurser och nya idéer för att hjälpa till att höja teamets färdigheter.

Hur man använder generativ AI inom banksektorn

Att införa GenAI i banksektorn kräver noggrann eftertanke och planering. Här är de viktigaste tipsen som hjälper dig att skapa förutsättningar för en framgångsrik lansering av GenAI.

Identifiera dina behov och möjligheter

Det första steget mot GenAI är att ta reda på vad ditt företag verkligen behöver. Börja med att titta på hur saker och ting fungerar nu - särskilt de uppgifter som är repetitiva, tidskrävande eller utsatta för misstag. Identifiera var GenAI kan göra saker enklare eller bättre. Genom att göra en djupdykning i dina behov och upptäcka de bästa möjligheterna kan du ta fram en strategi som tar itu med stora utmaningar och ger mest värde.

Upprätta en solid databas

GenAI behöver högkvalitativa data för att fungera, så se till att du har bra system på plats för att samla in, rensa och hantera dessa data. Sätt upp tydliga etiska riktlinjer och följ reglerna för datastyrning för att hålla allt säkert och kompatibelt. Glöm inte att investera i verktyg för att rensa dina data och upptäcka fördomar. Håll också koll på frågor som rör upphovsrätt och immateriella rättigheter så att allt går rätt till.

Utför en teknisk kontroll

Ta en ordentlig titt på din tekniska installation - allt från programvara till nätverk. AI kräver massor av datorkraft för databehandling, så se till att din infrastruktur kan hantera det. När du har räknat ut det kan du kartlägga en plan för eventuella uppgraderingar eller integrationer. Tilldela budget och resurser, skapa en tidslinje för förbättringarna och se till att allt fungerar smidigt med dina nuvarande system.

Maximera datastyrningen

Upprätta en solid plan för datastyrning som gör allt enkelt - tydliga regler för hur du samlar in, lagrar, använder och delar data. Se till att du har kvalitetskontroller på plats, använder kryptering och åtkomstkontroller för att skydda dina data och följer sekretesslagar som GDPR och CCPA. För att göra det enklare kan du använda verktyg som automatiserar och effektiviserar datastyrningen, spåra var dina data kommer ifrån och övervaka deras kvalitet.

Rulla ut och skala upp din GenAI-lösning

Kartlägg en tydlig spelplan för att få igång dina GenAI-modeller. Tänk på att använda strategier som iscensatta utrullningar eller kanariefåglar, och se till att du har bra övervakning och loggning för att hålla ett öga på prestanda. Leta efter sätt att ansluta till dina befintliga system, bygg API:er och gränssnitt för smidigt dataflöde, och glöm inte att utbilda ditt team och tillhandahålla användbara dokument. Håll också ett öga på kvaliteten på utdata - AI-modeller kan behöva finjusteras då och då, så var beredd att göra justeringar efter behov.

01 Identifiera dina behov och möjligheter

02 Upprätta en solid databas

03 Utför en teknisk kontroll

04 Maximera datastyrningen

05 Rulla ut och skala upp din GenAI-lösning

Den verkliga spärren för att börja använda GenAI är att man tror att det är för komplext att hantera. Och visst kan det vara det - men med rätt experter i din närhet behöver det inte vara det. Vi finns här för att hjälpa dig att bygga rätt GenAI-grund från början - identifiera dina smärtpunkter, upptäcka möjligheter och ge dig råd om den bästa tekniken för att få jobbet gjort.

Siarhei Sukhadolski

FinTech-expert på Innowise

Anta GenAI på ett sätt som fungerar bäst för dig och som ger dig förutsättningar att lyckas.

Generativ AI i banksektorn: nära framtid

GenAI inom banksektorn utvecklas snabbt och nya användningsområden dyker upp varje dag. Den här tekniken har potential att helt omforma branschen. De som hoppar på tåget gör sig redo för nya intäktsströmmar och högre effektivitet. Enligt McKinsey Global Institute kan GenAI öka de globala bankintäkterna med mellan 2,81 och 4,7%, främst tack vare produktivitetsvinster.

Det är tydligt att GenAI inte bara är ett trendigt buzzword längre - det håller på att bli ett måste för bankerna. Faktum är att utgifterna för GenAI inom banksektorn förväntas stiga från $6 miljarder år 2024 till hela $85 miljarder år 2030, enligt Juniper. Med den här typen av investeringar kommer GenAI att revolutionera bankverksamheten och leverera säkrare, effektivare och mer personliga upplevelser för kunderna.

Sammanfattningsvis

GenAI håller snabbt på att förändra spelreglerna inom banksektorn och tar itu med problem som traditionell teknik helt enkelt inte kan hantera. Vissa banker har redan börjat använda GenAI för att sänka kostnaderna, anpassa kundupplevelsen och öka effektiviteten. Andra testar fortfarande vattnet och använder det mest för att automatisera rutinuppgifter som tidigare behövde en mänsklig touch. Men det är bara början.

Framtiden för GenAI bjuder på många överraskningar, men en sak är säker - de verkliga möjligheterna kommer när man tar sig förbi grunderna och anammar allt som GenAI har att erbjuda. Är du redo att ta dig an det?

Vanliga frågor

Hur säkerställer bankerna att generativ AI används på ett etiskt sätt?

Bankerna använder en "human-in-the-loop"-strategi som hjälper till att fånga upp eventuella misstag eller avvikelser innan de orsakar problem. Genom att använda AI för att generera inledande svar och sedan skapa återkopplingsloopar med mänsklig input kan bankerna finjustera modellen och komma närmare 100%-noggrannhet.

Hur kan generativ AI bidra till att förebygga bedrägerier?

GenAI hjälper till att förebygga bedrägerier genom att vara mycket anpassningsbar. Det lär sig av nya data och uppdaterar ständigt sina algoritmer för bedrägeridetektering, så att det håller sig skarpt mot både välkända och nya hot. Det minskar antalet falska larm, så att riktiga transaktioner inte felaktigt flaggas som bedrägerier.

Vilken roll spelar AI för riskhanteringen inom bankerna?

Med GenAI kan banker analysera stora mängder ostrukturerad data för att förutse trender och bedöma marknadsrisker. Detta förbättrar riskhanteringen, minskar exponeringen för marknadsvolatilitet och stärker regelefterlevnaden, vilket leder till bättre finansiella resultat och högre avkastning.

Siarhei Sukhadolski FinTech-expert på Innowise

Datum: 5 december 2024

Siarhei Sukhadolski FinTech-expert på Innowise

Datum: 5 december 2024

Innehållsförteckning

Kontakta oss!

Boka ett samtal or fill out the form below and we’ll get back to you once we’ve processed your

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.