Datamanagement is de ruggengraat in de AI-revolutie
2023 kan gerust het jaar van artificial intelligence (AI) worden genoemd. Dat de technologie enorme kansen biedt, ook voor de financiële sector, is inmiddels dan ook wel duidelijk. Om de vruchten van AI te plukken, is het echter essentieel om eerst het datamanagement goed op orde te hebben, zo stelt ITDS.
Artificial intelligence heeft de potentie om onze manier van leven en werken ingrijpend te veranderen. Niet voor niets wordt het beschouwd als de meest invloedrijke trend van de afgelopen jaren. AI heeft niet alleen de aandacht getrokken van startups en appontwikkelaars, maar dringt ook steeds meer door tot de financiële sector.
In de financiële sector wordt AI onder andere gebruikt om efficiënter te opereren, betere beslissingen te nemen en de algehele klantervaring te verbeteren. Maar voordat de sector optimaal gebruik kan maken van deze ontwikkeling, moet eerst kritisch worden gekeken naar de inspanningen rondom datamanagement.
Wereldwijd zijn bedrijven en organisaties druk met het ontwikkelen van AI-toepassingen om hun producten en diensten te verbeteren, de efficiëntie in werk te verhogen en nieuwe businessmodellen te ontwikkelen.
Hoewel de financiële sector vaak tot de ‘late majority’ behoort als het gaat om de adoptie van innovatieve technologieën, zijn er al veel banken en verzekeraars die AI inzetten om verschillende aspecten van hun bedrijfsvoering te optimaliseren.
In het geval van banken, wordt AI ingezet voor bijvoorbeeld het verbeteren van fraudedetectie. AI-systemen analyseren historische transactiegegevens om normaal klantgedrag te begrijpen en identificeren afwijkingen die kunnen wijzen op fraude. Verzekeraars gebruiken AI onder andere voor het verbeteren van claimsverwerking. Door machine learning-algoritmen kunnen ze grote hoeveelheden claimsdata analyseren en automatisch patronen identificeren, wat leidt tot snellere en nauwkeurigere beoordelingen.
Ook speelt AI een toenemende rol in de implementatie van de Wet toekomst pensioenen. De overgang naar het nieuwe pensioenstelsel vraagt om kraakheldere communicatie. AI maakt het mogelijk om deelnemers te voorzien van gepersonaliseerd pensioenadvies.
Een stapje terug
Hoewel AI legio voordelen biedt, zijn veel organisaties nog terughoudend wat betreft het gebruik van AI. Meer dan in andere sectoren, moeten financiële instellingen rekening houden met kwesties met betrekking tot gegevensbeveiliging, privacy en ethiek bij het gebruik van geavanceerde technologieën.
Bovendien kunnen de complexiteit en de kosten van het implementeren van AI-systemen een drempel vormen voor sommige financiële dienstverleners. Het ontwikkelen, trainen en onderhouden van geavanceerde AI-modellen vergt aanzienlijke investeringen in zowel technologie als menselijk kapitaal.
“Zonder datamanagement als ruggengraat zal het spreekwoordelijke AI-skelet niet overeind blijven staan.”
Dit zijn nog niet eens de voornaamste obstakels. Het effectief implementeren van AI vereist nauwkeurige en gestructureerde gegevens, en sommige instellingen hebben moeite om hun data op orde te krijgen. Datamanagement moet verankerd zijn in je organisatie en data moet daarnaast van hoge kwaliteit zijn.
Anders kan het inzetten van AI aanzienlijke gevolgen hebben voor financiële voorspellingen en besluitvorming. Denk hierbij aan het beoordelen van de kredietwaardigheid van een potentiële klant, waarbij foute of onvolledige informatie kan leiden tot onjuiste beslissingen. Uiteraard kan dan de menselijke intelligentie het overnemen, voor een controle of extra check, maar daardoor loop je het voordeel van de efficiëntie van AI volledig mis.
Groot struikelblok
Hoewel ‘financials’ de laatste jaren op grote schaal bezig zijn met het op orde brengen van data en klantgegevens, zijn deze inspanningen voor veel organisaties nog niet genoeg om AI als onderdeel van bedrijfsprocessen in te zetten. Het aanpakken van datamanagement gebeurt vaak nog reactief, vooral gedreven door compliance. In plaats daarvan moet datamanagement een vast onderdeel worden van de bedrijfsstrategie.
Daarnaast kun je, ironisch genoeg, AI inzetten om je datakwaliteit preventief te verbeteren. Met machine learning kun je de variëteit van een dataset steeds beter monitoren. Zo signaleer je afwijkingen, foutsignalen en issues op verschillende plekken in de dataketen. Dit geeft je organisatie meer grip op datakwaliteit – voorkomen is immers beter dan genezen.
Aan de slag met data
Financials die al een sterk fundament hebben neergezet op het gebied van datamanagement plukken hier nu de vruchten van. Zij kunnen zich nu scharen onder de ‘early adopters’ van AI en zetten de technologie in voor het verbeteren van processen en hun dienstverlening. Uiteraard binnen de richtlijnen van de toezichthouders die de ontwikkelingen rondom AI zorgvuldig in de gaten houden.
Artificial intelligence zal ongetwijfeld veel gaan brengen voor de sector, maar enkel wanneer de data op orde is. Want zonder datamanagement als ruggengraat, zal het spreekwoordelijke AI-skelet niet overeind blijven staan.
Een artikel van ITDS Business Consultants, een adviesbureau voor financiële dienstverleners. ITDS telt zo’n 400 medewerkers en heeft kantoren in Amsterdam, Warschau, Wroclaw en Lissabon.