Van banken tot verzekeraars, van investeerders tot assurantiekantoren: net als in andere sectoren zien ook financiële bedrijven kansen om met AI hun dienstverlening te verbeteren, kosten te besparen, werkprocessen te verbeteren of de concurrentie een stap voor te blijven. “We bevinden ons in de Era of AI. Finance is een brede branche die bij uitstek geschikt is om te pionieren met AI”, zegt Macaw’s Client Manager FSI. “Organisaties in de financiële wereld hebben daar immers vaak de middelen voor. Er zijn dan ook al verschillende initiatieven gaande in het veld.”
Voorspellen met AI
Een belangrijke rode draad in veel van die initiatieven is de kracht van het voorspellend vermogen van AI. “Met de juiste data kun je als financiële organisatie verschillende voorspellingen doen dankzij AI, sneller dan voorheen. Denk bijvoorbeeld aan fraudedetectie, of het acceptatieproces door middel van verbeterde Straight Through Processing (STP)”, vertelt de Client Manager. “Bij deze automatische handeling van transacties kun je met AI-afwijkingen in transactiegedrag sneller zien, zodat je eerder kunt ingrijpen bij zaken als vals claimen bij een verzekeraar. Maar denk ook aan risicomanagement in de bancaire wereld: het voorspellen van hoogrisicoprofielen bij personen of kredieten. Of aan een nog nauwkeuriger polisacceptatieproces bij verzekeringen.”
Converstational AI
Ook op het gebied van trading kan AI financiële organisaties helpen door snel accurate voorspellingen te doen. “Economische markttrends, beursbewegingen en klantgedrag zijn bijvoorbeeld gemakkelijk en adequaat te voorspellen met AI”, licht de Client Manager toe. “Daarnaast is conversational AI in de financiële wereld een hot topic. Daarmee kun je chatbots voor de klantenservice zo goed maken, dat ze een antwoord geven dat perfect aansluit op de vraag van de klant. En door bijvoorbeeld de database van klantvragen en antwoorden te optimaliseren, kun je AI laten communiceren in verschillende tonen en taalniveaus. Dus of je callcenteragent nou een professor aan de lijn heeft of iemand die net in Nederland woont: de klant krijgt altijd een gepersonaliseerd, begrijpelijk en afgestemd antwoord.”
Beginnen met je datafundament
Om AI succesvol in te zetten voor chatbots, fraudedetectie of voorspellingen, is één ding volgens de Client Manager cruciaal: zorg voor een robuust datafundament. “Zorg dat je data op orde is, net als de menselijke kennis in je organisatie. Samen vormen zij het collectieve geheugen waarmee je verder kunt bouwen met AI. Is er geen goed dataplatform, zijn je documenten niet juist gelabeld, is je data verdeeld over allerlei silo’s? Dan kan AI geen voorspellende waarde toevoegen. Het levert je niet alleen foute informatie of voorspellingen op, je loopt ook het risico dat de uitkomst bevooroordeeld kijkt naar bepaalde groepen of categorieën. Met een goed datafundament en kritisch kijken naar je prompting, voorkom je hallucinaties van AI.”
Voorsprong door AI
Komt er vanuit de boardroom een roep om het inzetten van AI, begin dan dus eerst bij de data. Maak inzichtelijk welke documenten en informatie er in alle systemen staat. Hoe actueel is alles? Wat is dubbel? Wat is de enige juiste versie? Combineer de ongestructureerde informatie van de werknemer en aanwezige databronnen tot een Collectief Geheugen in een duurzaam datafundament. “Zijn jullie nog niet bezig met AI, zet het onderwerp datafundament en AI zelf op jullie innovatiekalender; dat is toch het startpunt. AI kan je bedrijf een voorsprong geven als je als eerste met een goed model komt. De time to market is heel belangrijk: zorg dat je die kort houdt”, adviseert de Client Manager. “Ga voor een robuust dataplatform, begin met verantwoord en ethisch innoveren met AI en ontdek gaandeweg hoe je er voor jouw organisatie concrete waarde uit kunt halen.”
Zet de AI hype om in waarde
Net als in andere sectoren geldt dus voor de financiële branche: als het om AI en data gaat, is stilstaan geen optie. Hoe gaat jouw bedrijf de AI-hype omzetten naar waarde? In dit whitepaper geven we je concrete handvatten om AI te benutten en laten we je 3 use cases van andere organisaties zien. Tot slot mag ook ethiek niet ontbreken in je AI-strategie; ook daarover lees je meer in dit whitepaper.
