Een overzicht van AI in finance

Artificial intelligence (AI) verwijst naar technologie die problemen kan waarnemen, leren en oplossen op een manier die vergelijkbaar is met die van mensen.

AI in finance is het gebruik van intelligente technologie met als doel het verbeteren van de snelheid, efficiëntie en nauwkeurigheid van het werk dat door mensen in de financiële dienstverlening wordt uitgevoerd. Dit omvat data-analyse, prognoses, fraudedetectie en klantenservice.

Kennis, zoals het gezegde zegt, is macht. En vandaag komt het aan in de vorm van data.

Maar wat als er zoveel van is dat een mens nooit genoeg tijd zou hebben om er zinvolle conclusies uit te trekken?

Hier komt AI in beeld. Met behulp van geautomatiseerde machine learning-algoritmen en voorspellende AI-modellen kunnen patronen en correlaties over markttrends of klantsentiment voortkomen uit "het lawaai".

Bedrijven beschikken in realtime over bruikbare inzichten om weloverwogen beslissingen te nemen, operationele efficiëntie te verhogen en predictive analytics te gebruiken voor betere prognoses om risico's te beperken. Een van deze zou een voorsprong kunnen zijn op concurrenten.

Voorbeelden van AI in finance

Hier transformeert AI financiële processen (finops):

• AI-modellen voor prognoses en voorspellende analyses: daarom gebruiken bedrijven AI-modellen om scenarioanalyses uit te voeren om kwetsbaarheden te identificeren, uitvalsituaties vast te stellen en potentiële impact te beperken.

• Blockchain: blockchains zijn gedeelde, gedecentraliseerde, digitale grootboeksystemen. Omdat het in wezen enorme databases zijn, gebruiken sommige organisaties AI om deze te analyseren om trends te identificeren.

• Kredietbeslissingen: Naast kredietgeschiedenis kunnen algoritmen ook rekening houden met data zoals sociale media-activiteiten om de kredietwaardigheid van een persoon nauwkeuriger te beoordelen.

• Klantondersteuning: chatbots laten werken met de veelgestelde vragen en gebruikelijke taken vermindert de last voor medewerkers van de menselijke klantenservice, waardoor ze bandbreedte krijgen om complexere zaken te behandelen.

• Fraudedetectie: AI-modellen spelen een steeds belangrijkere rol bij het verbeteren van cybersecurity. Het analyseert en traint op grote hoeveelheden data om anomalieën aan te duiden en te voorspellen die wijzen op bedreigingen.

• Factuurbeheer: AI kan gemakkelijk de vervelende taak van het ontvangen en verzenden van facturen op zich nemen, zelfs als markering voor facturen die mogelijk frauduleus zijn.

• Kwantitatieve handel: beleggers gebruiken AI om algoritmen te maken om trends te identificeren, historische gegevens te analyseren en vervolgens sneller handel te drijven dan ze kunnen.

• RegTech: regulatory technology wil de financiële dienstensector helpen de complexe en data-zware taak van financiële rapportage op zich te nemen. Met de automatisering van AI kunnen ze efficiënter voldoen aan wettelijke voorschriften.

• Risicobeheer: door data sneller uit meer bronnen te verwerken, kan AI inzichtelijke prognoses maken die uitgebreide risicobeheerbeslissingen kunnen onderbouwen.

• Automatisering van RPA/rekeningafstemming: bij de afstemming worden interne financiële records vergeleken met externe overzichten, zoals van een bank, om de nauwkeurigheid te waarborgen. Dit tijdrovende proces kan worden geautomatiseerd met AI.

Vijf manieren waarop kunstmatige intelligentie de financiële dienstverlening ten goede kan komen

Eén verzekeringsmaatschappij lanceerde een generatieve AI-copiloot voor actuarissen die de gemiddelde voltooiingstijden van modellen met 90% reduceerde.

Met dergelijke statistieken lijkt het misschien alsof AI op koers is om mensen in de financiële diensten te vervangen. Maar door AI toe te staan om meniale en handmatige taken zoals data-invoer op zich te nemen, denken we dat het mensen in staat zal stellen hun tijd en energie te concentreren op taken die AI niet zo goed kan doen: kritisch denken, strategie en innovatie.

Dit is waar AI in finance precies dat doet:

• Verbeterde besluitvorming en scenarioanalyse voor financiële planning en analyse: AI-tools kunnen grote hoeveelheden data omzetten in bruikbare inzichten om besluitvormers te informeren. AI-modellen kunnen ook worden gebruikt om te voorspellen hoe hun organisaties in bepaalde scenario's presteren, zodat ze op basis daarvan kunnen plannen voor wat er ook aan de horizon is.

• Verbeterde operationele efficiëntie: de AI-tools voor nauwkeurigheid, snelheid en automatisering zorgen voor minder fouten en verhogen de winstgevendheid.

• Verbeterde klantervaringen en personalisering: AI-chatbots gebruiken machine learning en algoritmen om gebruikersgegevens en voorkeuren te analyseren om gepersonaliseerde klantervaringen te bieden.

• Gestroomlijnde financiële rapportagecycli: uit een recent onderzoek onder financiële leiders van SAP en Oxford bleek dat 57% van de respondenten financiële afsluiting als het meest tijdrovende proces beschouwt. AI-tools kunnen worden gebruikt om datasets te analyseren om snel uitschieters of risico's te identificeren, wat leidt tot een meer uniform proces voor financiële rapportage.

• Verhoogde productiviteit en innovatie van werknemers: door AI-tools data-intensieve taken over te laten nemen, kunnen organisaties hun menselijke talent richten op problemen die AI niet zo goed kan: kritisch en strategisch denken. AI-tools kunnen immers inzichten bieden, maar mensen nemen de beslissingen.

• Lagere kosten: de hogere nauwkeurigheid en snelheid van AI helpen menselijke werknemers tijd te besparen, waardoor ze kunnen innoveren en creatiever kunnen zijn.

• Optimalisatie van kapitaalallocatie en investeringsbeslissingen: dezelfde AI-modellen die worden gebruikt om scenarioanalyses uit te voeren, kunnen ook informatie bieden over hoe u het beste kunt investeren in kapitaal.

• Compliance en wettelijke rapportage: er zijn modellen voor machine learning die organisaties kunnen helpen op de hoogte te blijven van alle zaken die te maken hebben met compliance, financiële rapportage en risicobeheer.

AI in finance kan taken zoals data-invoer sneller en nauwkeuriger automatiseren dan mensen. Het kan enorme hoeveelheden data eenvoudig verwerken om discrepanties te identificeren, inzichten te bieden en predictive analytics uit te voeren.

Verhoogde operationele efficiëntie is het doel. We denken echter dat de combinatie van AI-assistentie en menselijk kritisch denken en intuïtie de belangrijkste drijfveer voor groei in de financiële dienstensector zal blijken te zijn.

Uitdagingen en ethische overwegingen van AI in finance

Het is spannend om rekening te houden met het exponentiële potentieel van AI voor de financiële dienstverlening. Het is echter van vitaal belang om de uitdagingen en ethische zorgen die zich zullen voordoen bij de opkomst ervan in het oog te houden.

In zijn ideale staat zal AI in finance worden gebruikt op een manier die eerlijkheid, transparantie, privacy, veiligheid en de samenleving in het algemeen respecteert. Maar hoe wordt zoiets als eerlijkheid gedefinieerd? Sommigen hebben wenkbrauwen gefronst bij een AI-model dat rekening houdt met de sociale media-activiteit van een persoon om zijn of haar kredietwaardigheid te bepalen. Is dat eerlijk? En heeft de AI daarmee de privacy van die persoon geschonden?

AI kan worden gebruikt om bruikbare inzichten uit data te halen om besluitvormers te informeren. Kunnen die inzichten gebruikt worden om de vooringenomenheid tegenover een persoon of groep te versterken? We spreken over naleving van wetten zoals de Dodd Frank Act in de Verenigde Staten, maar hoe zit het met de regelgeving rond ethisch gebruik van AI?

Dit zijn allemaal cruciale vragen waarmee rekening moet worden gehouden naarmate AI meer verweven raakt met de financiële dienstverlening. Het beantwoorden ervan is het doel van de AI-ethische stuurgroep van een organisatie die zal worden samengesteld uit ontwikkelaars, beleidsmakers, bedrijfsleiders, maatschappelijke organisaties, academische instellingen en eindgebruikers. Hoe diverser de stakeholders zijn, hoe meer perspectieven in het beleid kunnen worden opgenomen.

Doorlopend toezicht met "een mens in de cirkel" zal het beleid in staat stellen om in de loop van de tijd en naarmate de technologie en de samenleving vorderen, te verfijnen en zich aan te passen.

Een uitgebreide opleiding, in de vorm van curricula, opleidingsmodules en feedbackmechanismen, zal ook nodig zijn om het beleid in de hele organisatie te integreren.

De toekomst van AI in finance

Generatieve AI om financiële rapportage een vliegende start te geven. Predictive analytics om beslissingen te onderbouwen. Zelfs blockchains, met de traceerbaarheid en transparantie die ze bieden, worden gebruikt om te voldoen aan de regelgeving. AI-tools worden met elke dag meer geïntegreerd met de financiële dienstverlening.

Het zou niet opportuun zijn om u voor te stellen dat deze tools sneller en nauwkeuriger worden naarmate computers verbeteren en machine learning volwassen wordt.

Gebrek aan nauwkeurigheid is echter niet de belangrijkste zorg bij de gebruikers. Het is eerder wantrouwen dat blijft bestaan bij gebruikers ten aanzien van algoritmen en AI-modellen en het gebrek aan inzicht in hoe ze conclusies vormen over bijvoorbeeld kredietwaardigheid.

Het opkomende gebied van verklaarbare kunstmatige intelligentie probeert AI-modellen te produceren die de innerlijke werking transparant maken voor menselijke gebruikers. Op die manier kunnen besluitvormers duidelijk de achterliggende gedachte achter de gegeven conclusies inzien en deze dienovereenkomstig beoordelen wanneer zij rekening houden met hun eigen expertise.

Nogmaals, we houden vast aan de combinatie van AI-gegevensverwerking en menselijk kritisch denken zal resulteren in betere besluitvorming.

Welke toonaangevende bedrijven gebruiken momenteel AI?

Voordat we te ver vooruit gaan in de toekomst, zijn hier enkele bedrijven die vandaag al AI in finance gebruiken:

Mercedes-Benz Mobility

Via Mercedes-Benz Mobility kunnen particuliere en commerciële klanten voertuigen financieren of leasen via flexibele huur- en abonnementsmodellen. Ondanks het al implementeren van een geautomatiseerd betalingssysteem, moesten boekhoudteams nog steeds handmatig facturen matchen wanneer er ontbrekende of onjuiste info was. Dat kostte hen kostbare uren van hun werkweek.

Om dit te verbeteren, raadpleegden ze SAP Services and Support om een "self-learning"-functionaliteit toe te voegen aan hun SAP Cash Application software. Hierdoor kon de gebruiker de informatie evalueren die beschikbaar is om betalingen automatisch toe te wijzen in het geval van onjuiste details. Dankzij AI en machine learning werd 58% van de niet-toegewezen facturen automatisch en succesvol verwerkt, wat een besparing van gemiddeld 5-10 minuten per factuur oplevert. Dat is 5-10 minuten, vermenigvuldigd met de duizenden betalingen die per dag worden verwerkt.

Mitsui

Mitsui, een van de grootste algemene handelsbedrijven in Japan, heeft SAP geselecteerd om hun bedrijfsbrede "Geïntegreerde strategie voor digitale transformatie" te ondersteunen.

Een pijnpunt dat ze wilden oplossen, was de afstemming en vereffening van onverwerkte rekeningoverzichtinformatie. Door gebruik te maken van AI en machine learning konden ze dit proces automatiseren, waardoor werknemers 36.000 uur per jaar met een nauwkeurigheid van meer dan 90% werden bespaard.

Het bedrijf begon ook chatbots te gebruiken in hun binnenlandse kernsysteem om de lasten voor hun onderhoudspersoneel en gebruikers te verminderen.

Aan de slag met AI in finance

Begin met het implementeren van een ERP-systeem in de cloud. ERP, of Enterprise Resource Planning, is een softwaresysteem dat is ontworpen om finops efficiënter te laten draaien. Alle kernbedrijfsprocessen, zoals HR, productie, supply chain en services, kunnen in een geïntegreerd systeem worden beheerd.

Financiën is misschien wel het belangrijkst omdat het het meest om geld gaat. Het beheert het grootboek, traceert crediteuren en debiteuren, genereert financiële rapportage en meer.

De huidige ERP-systemen maken gebruik van AI in finance om groei en innovatie te stimuleren. Door realtime bruikbare inzichten te bieden, operationele kosten te verlagen en risico's te beperken, probeert AI organisaties een nieuw concurrentievoordeel te geven.

De AI-tools die kunnen helpen bij compliance en risicobeheer worden geïntegreerd in een ERP zoals SAP S/4HANA, maar enterprise AI kan de vorm aannemen van generatieve AI-copilots of adaptieve leersystemen op de werkplek.

Proefprogramma's die geleidelijke integratie in workflows mogelijk maken, kunnen werknemers ook helpen bij hun acclimatisering. Transparante discussies over AI en de ontwikkeling van een ethisch beleid voor AI van een organisatie kunnen ook helpen om de zorgen over vervanging te verlichten.

Veelgestelde vragen

Lees verder