Slik endrer generativ kunstig intelligens spillereglene for finansinstitusjoner

I finansielle tjenester driver data kritiske beslutninger og former strategien. Etter hvert som konkurransen blir stadig tøffere, er det avgjørende å bruke avansert analyse og utvikle pålitelige modeller for å beholde et konkurransefortrinn.

I mange år har utviklingen av disse modellene vært en kompleks og ofte manuell prosess, som i stor grad har vært avhengig av spesialiserte ferdigheter innen datavitenskap og lange tidsrammer. Men landskapet er i endring. 

GenAI-teknologi endrer hvordan finansinstitusjoner utnytter dataene sine, utvikler modeller og øker produktiviteten på tvers av team. GenAI-drevne assistenter (digitale konsulenter på samme måte som Siri, som kan håndtere det krevende arbeidet med modellutvikling og dataanalyse) har en betydelig innvirkning på landskapet for analyse og modellering innen finansielle tjenester.

Definer modellutvikling på nytt

Et av de mest lovende aspektene ved generative KI-assistenter er evnen deres til å fremskynde modelleringsprosesser som tradisjonelt har tatt måneder, slik at de kan gjennomføres på dager eller til og med timer. Fra å generere kode for komplekse sammenkoblinger av data til å gi umiddelbar innsikt, reduserer disse assistentene flaskehalser som kan forsinke analysearbeidsflyter.

Generativ KI går enda lenger ved å syntetisere datasett i stor skala og skape realistiske scenarioer for å supplere eksisterende data, noe som forbedrer modellnøyaktigheten betydelig, særlig når man arbeider med sparsomme eller ufullstendige data.

For finansinstitusjoner gir denne effektiviteten raskere lansering av produkter og betydelige kostnadsbesparelser. Ved å redusere ressursene som kreves for å utvikle modeller, kan selskaper sette av mer av budsjettet eller flere ressurser til innovasjon og mindre til arbeidskrevende dataprosesser. 

Generativ KI bidrar også til stresstesting av investeringsporteføljer ved å generere syntetiske markedsscenarioer, noe som sikrer robusthet mot uventede markedssvingninger.

Tidlige brukere av denne teknologien har rapportert reduksjoner i tiden det tar å bygge data på så mye som 75 % (ifølge tilbakemeldinger Experian har mottatt fra kundene sine). Denne endringen fremskynder ikke bare prosjektplanene, men maksimerer også produktiviteten og gjør det mulig for team å rette innsatsen mot markedsmuligheter med høyere verdi.

Gjør data mer tilgjengelig gjennom naturlig språkbehandling

En av de viktigste hindringene innen avansert analyse har alltid vært den tekniske kompetansen som kreves for å arbeide med komplekse datasett. Dataforskere og analytikere blir ofte satt til å skrive innviklet kode og utføre omfattende spørringer for å hente ut innsikt, noe som begrenser tilgangen til analyse til en spesialisert gruppe.

Generative KI-assistenter bryter ned disse barrierene med naturlig språkbehandling (NLP), slik at brukere med ulikt erfaringsnivå kan arbeide med data gjennom enkle og intuitive spørringer.

Med NLP kan analytikere på tvers av avdelinger – enten det er innen økonomi, markedsføring eller risikostyring – stille spørsmål, bygge modeller og hente ut innsikt uten avanserte programmeringsferdigheter. 

Denne demokratiseringen av dataanalyse betyr at flere i en organisasjon kan delta i datadrevne beslutningsprosesser, noe som skaper en kultur der innsikt flyter fritt og samarbeid blomstrer. 

Ved å gjøre analyse mer tilgjengelig med NLP-programvare fremmer generativ KI en mer inkluderende tilnærming der innsikt flyter fritt, samarbeid blomstrer og informerte beslutninger blir et felles ansvar. 

Samarbeid i bransjen

En avgjørende faktor for hvor brukervennlig en generativ KI-assistent er, ligger i hvordan den er utviklet. Generative KI-assistenter bør ikke bygges i et vakuum; de beste utvikles i tett samarbeid mellom en teknologileverandør med dyp kompetanse innen KI og kundene i bransjen.

På denne måten forstår assistenten virkelig bransjens terminologi, prosesser, problemer og utfordringer, samt alle nyansene som gjelder sektoren, slik at den kan gi meningsfulle tilbakemeldinger når den blir bedt om det.

Før du tar i bruk en generativ KI-assistent, er en god tommelfingerregel å vurdere hvor dyptgående bransjekompetanse og hvilken faglig bakgrunn utvikleren har. Hvis assistenten under denne vurderingen «snakker bransjens språk» og kan dokumentere at den forkorter tiden det tar å generere analyser eller utvikle modeller, kan den være et godt valg.

Balanser produktivitetsgevinster med ansvarlig bruk av KI

Produktivitet er ofte den eneste drivkraften bak innføringen av KI-drevne løsninger. Ved å effektivisere modellutviklingen og redusere tiden som brukes på databehandling, gir generative KI-assistenter organisasjoner muligheten til å arbeide mer effektivt og øke produktiviteten uten å gjøre driften mer kompleks. 

Dette medfører imidlertid et behov for å ta hensyn til etiske overveielser. Det er avgjørende å sikre åpenhet, nøyaktighet og rettferdighet i AI-modeller, særlig ettersom disse modellene i økende grad brukes til beslutninger med store konsekvenser, som lånegodkjenning og kredittvurdering. 

De ledende generative AI-assistentene har sikkerhetstiltak og åpenhetstiltak for å fremme etisk bruk. GenAI støtter også finansinstitusjoner ved å tilby verktøy for overholdelse av regelverk, for eksempel ved å generere rapporter i sanntid og identifisere potensielle brudd. 

Et tydelig fokus på ansvarlig AI vil etablere en bærekraftig standard i en verden der tilsynsmyndigheter og forbrukere prioriterer åpenhet og ansvarlighet.

Fremtidige bruksområder

Selv om de første bruksområdene for GenAI innen modellering og analyse allerede gir betydelige fordeler, er dette bare toppen av isfjellet. Fremtidens AI-assistenter vil håndtere ulike utfordringer på tvers av forskjellige bransjer med spesifikke bruksområder, som overholdelse av regelverk, kundeopplevelse og markedsføring.

GenAI åpner også nye muligheter for finansinstitusjoner til å simulere markedsforhold, optimalisere porteføljer dynamisk og forbedre strategier for personalisering av kundeopplevelsen. 

Ved å forenkle tilgangen til analyser, legge til rette for samarbeid på tvers av avdelinger og støtte etisk AI-praksis, representerer generative AI-assistenter et transformativt og samarbeidsorientert verktøy som for alltid vil endre hvordan finansinstitusjoner samhandler med og tjener penger på dataene sine.

Veien videre

GenAI innebærer en endring i hvordan data åpnes, behandles og anvendes på tvers av finansielle tjenester. Når finansinstitusjoner ønsker å øke produktiviteten, effektivisere driften og skape verdi for kundene, er genAI-assistenter en verdifull alliert i jakten på effektivitet og innovasjon. 

Denne teknologien gir også nøkkelen til bedre risikovurdering, slik at institusjoner kan modellere systemiske risikoer og kaskadeeffekter mer presist. GenAI varsler en ny æra der data er mer enn en ressurs; data fungerer som en katalysator for vekst, samarbeid og ansvarlig bruk av AI.

Utsiktene for generativ AI innen finansielle tjenester og andre bransjer er lovende. Organisasjoner som tar i bruk denne teknologien nå, er godt posisjonert til å ta ledelsen. Ved å forbedre analyser, redusere kostnader og gjøre data mer tilgjengelige vil denne tilnærmingen endre hvordan finansinstitusjoner – og sektorer som helsevesen, markedsføring og bilindustrien – drives.

La oss etablere en ny målestokk for hvordan virksomheter tar datadrevne beslutninger og former bransjer på lang sikt.

Abonner på nyhetsbrevet til The CTO Club for flere innsikter om GenAI.