Fremtidens bank er AI-drevet – men er dine data AI-klar?

AI er i gang med at forandre bank- og finansbranchen fundamentalt. Teknologien kan give store konkurrencefordele – eksempelvis ved at forbedre kundeservice med intelligente chatbots, gøre risikovurderinger mere præcise og lette arbejdet med compliance. Det er derfor ikke overraskende, at 86 % af beslutningstagerne i bank- og finansverdenen anser AI for helt afgørende for deres virksomheds succes i de kommende to år.

Men for at få succes med AI-indsatsen er det nødvendigt med gode data. Mange banker kæmper med ustruktureret information, usammenhængende systemer og udfordringer i forhold til sikkerhed og lovgivning. Uden en klar plan for, hvordan information og data skal håndteres, risikerer man ganske enkelt at mislykkes med AI-satsningen.

Hvordan gør man så sine data klar til AI? Det handler om at skabe orden og struktur, sikre høj datakvalitet – og sørge for, at informationen håndteres på en måde, der både understøtter innovation og overholder gældende regler.

AI giver muligheder – men også udfordringer

AI åbner store muligheder for banker, der ønsker at blive mere datadrevne. Avancerede AI-systemer kan forbedre kreditvurderinger, identificere risici, forudsige kundeadfærd og tendenser i markedet, automatisere interne processer og bidrage til mere præcise beslutninger.

Men AI er kun så stærk som den data, den får adgang til. Og her ligger en væsentlig udfordring. Mange banker har enorme mængder ustruktureret data – spredt ud over forskellige systemer, gemt i fysiske arkiver eller på forældede platforme. Har man ikke en strategi for, hvordan data skal struktureres, digitaliseres og håndteres sikkert, bliver det svært at få succes med AI-indsatser – især i en branche, hvor regelværk som GDPR, NIS2 og SOX stiller høje krav til datasikkerhed og sporbarhed.

Typiske udfordringer med AI-implementering i bank- og finansvirksomheder

Ustruktureret og spredt data er nogle af de største udfordringer for banker og finansvirksomheder. Kundeoplysninger, transaktionsdata og compliance-dokumenter ligger ofte i forskellige systemer, som ikke er integrerede. Ældre dokumenter kan være gemt i fysiske arkiver, mens nyere filer lagres digitalt på tværs af systemer. For at AI skal kunne analysere og anvende data effektivt, skal informationen være digitaliseret, struktureret og søgbar.

Overholdelse af regler og datasikkerhed er en anden stor udfordring. AI-systemer skal trænes og anvendes i overensstemmelse med gældende lovgivning. Hvis data ikke håndteres korrekt, risikerer banker at overtræde både GDPR og branchespecifikke regler – med betydelige bøder og skade på omdømmet som konsekvens.

Integrationsproblemer mellem ældre systemer og moderne AI-løsninger er også udbredt. Mange banker benytter stadig gamle databaser, som ikke er bygget til AI-teknologi. At integrere disse med nutidens AI-platforme kan være både dyrt og teknisk krævende.

Sådan skaber du en informationsstrategi som er AI-klar

Når data skal gøres klar til AI, begynder det med en tydelig strategi for informationshåndtering. Første skridt er at kortlægge og rydde op i eksisterende data. Hvilken information er relevant for jeres AI-modeller? Hvilke dokumenter kan slettes, digitaliseres eller destrueres? Ved at skabe overblik over jeres information sikrer I, at kun de rette data anvendes som grundlag for AI-processer.

Næste skridt er at strukturere og digitalisere informationen. Fysiske dokumenter bør scannes og gemmes digitalt, og al information bør organiseres i en central platform, der gør det nemt at søge, kategorisere og anvende data i AI-modeller. Det reducerer risikoen for informationssiloer og skaber et solidt fundament for bedre datastyring.

Automatisering spiller også en vigtig rolle. Ved at bruge metadata og intelligente indekseringsværktøjer kan banker sikre, at informationen kategoriseres korrekt. Det gør datamængden søgbar, mere anvendelig og lettere at håndtere i overensstemmelse med gældende regler.

Endelig er det afgørende at sikre compliance fra starten. Med en strategi for databeskyttelse og lovmæssig overholdelse bliver det lettere at undgå de faldgruber, der kan føre til bøder eller juridiske problemer.

Sådan kan Iron Mountain hjælpe din bank med at blive AI-klar

Iron Mountain har mange års erfaring med at hjælpe banker og finansvirksomheder med at skabe effektive og sikre strategier for informationshåndtering. Vi kan supportere jeres organisation gennem hele processen med at gøre data klar til AI.

• Digitalisering og arkivering: Vi scanner og digitaliserer fysiske dokumenter og sikrer, at alle data lagres i et sikkert og søgbart digitalt miljø
• Automatiseret dataklassificering: Med smarte løsninger sørger vi for, at data kategoriseres korrekt og er nemme at anvende i AI-modeller
• Sikre opbevaringsløsninger: Vi tilbyder cloud- og arkivløsninger, der lever op til branchens strengeste sikkerhedskrav
• Rådgivning om compliance: Vores eksperter rådgiver om regelefterlevelse, GDPR og risikohåndtering for at sikre, at jeres AI-initiativer gennemføres sikkert og i overensstemmelse med lovgivningen.

For at få succes med AI handler det ikke kun om teknologi – det handler om at have de rette data, på det rette sted og i det rette format. Med en gennemtænkt informationsstrategi kan banker og finansvirksomheder udnytte AI’s fulde potentiale og samtidig sikre compliance og datasikkerhed.

Vil du vide mere om, hvordan din organisation kan blive klar til AI? Kontakt os – så fortæller vi mere!