Fremtidens bank er AI-dreven – men er dataene dine AI-klare?

AI er i ferd med å fundamentalt endre bank- og finansbransjen. Teknologien kan gi store konkurransefortrinn, for eksempel ved å forbedre kundeservicen med smarte chatboter, gjøre risikovurderinger mer nøyaktige og forenkle samsvar med regelverk. Det er ingen tilfeldighet at 86 % av beslutningstakere innen bank og finans mener at AI er helt avgjørende for at virksomheten skal lykkes de neste to årene.

Men, for å lykkes med AI-initiativer kreves gode data. Mange banker sliter med ustrukturert informasjon, systemer som ikke henger sammen og utfordringer knyttet til sikkerhet og regelverk. Uten en tydelig plan for hvordan informasjonen skal håndteres, risikerer man derfor at AI-satsingen vil mislykkes.

Hvordan gjør du data klare for AI? Det handler om å skape orden og struktur, sørge for at informasjonen er av høy kvalitet, og at den blir håndtert på en måte som støtter både innovasjon og samsvar med regelverk.

AI skaper nye muligheter – men ikke uten utfordringer

AI åpner opp store muligheter for at banker kan bli mer datadrevne. Avanserte AI-systemer kan brukes til å forbedre kredittvurderinger, identifisere risiko, forutsi kundeatferd og markedstrender, automatisere interne prosesser og ta mer nøyaktige beslutninger.

Men, AI er bare så kraftig som dataene det har tilgang til. Og det er her den store utfordringen ligger. Mange banker har store mengder ustrukturert data fordelt på ulike systemer, lagret i fysiske arkiver eller eldre plattformer. Uten en strategi for hvordan dataene skal struktureres, digitaliseres og håndteres på en sikker måte, blir det vanskelig å lykkes med AI-initiativer. Dette gjelder spesielt i en bransje der regelverk som GDPR, NIS2 og SOX stiller høye krav til databeskyttelse og sporbarhet.

Vanlige utfordringer ved implementering av AI i bank- og finansforetak

En av de største utfordringene for bank- og finansforetak er ustrukturert og spredt data. Kundeinformasjon, transaksjonsdata og samsvarsdokumenter finnes ofte i ulike systemer som ikke er integrert med hverandre. Historiske data kan ligge i papirarkiver, mens nye filer er lagret digitalt. For at AI skal kunne analysere og bruke data på en effektiv måte, må informasjonen være digitalisert, strukturert og søkbar.

Regelsamsvar og sikkerhet er en annen stor utfordring. AI-systemer må trenes opp og brukes på en måte som er i samsvar med gjeldende regelverk. Hvis data ikke blir håndtert riktig, risikerer banker å bryte både GDPR og bransjespesifikke regler, noe som kan føre til høye bøter og skadet omdømme.

Det er også vanlig med integrasjonsproblemer mellom gamle systemer og nye AI-løsninger. Mange banker jobber fortsatt med eldre databaser som ikke er tilpasset AI-teknologi. Det kan være både kostbart og sammensatt å integrere disse systemene med moderne AI-plattformer.

Slik utarbeider du en informasjonsstrategi som er AI-klar

Prosessen med å gjøre data AI-klare starter med en tydelig strategi for informasjonshåndtering. Det første steget er å kartlegge og rydde i eksisterende data. Hvilken informasjon er relevant for AI-modellene deres? Hvilke dokumenter kan lukes ut, digitaliseres eller destrueres? Ved å lage en oversikt over informasjonen, kan du sikre at kun riktig data blir brukt som grunnlag for AI-prosesser.

Neste steg er å strukturere og digitalisere informasjonen. Fysiske dokumenter bør skannes og lagres digitalt, og all informasjon bør organiseres på en sentral plattform som gjør det enkelt å søke, kategorisere og bruke data i AI-modeller. Dette reduserer risikoen for informasjonssiloer, og skaper et grunnlag for bedre datastyring.

Automatisering er også viktig. Ved å bruke metadata og smarte indekseringsverktøy, kan banker sørge for at all informasjon blir kategorisert på riktig måte. Dette gjør dataene søkbare, mer anvendelige og enklere å administrere i henhold til regelverket.

Til slutt er det viktig å sikre samsvar fra starten av. Ved å innføre strategier for databeskyttelse og samsvar, blir det enklere å unngå fallgruver som kan føre til bøter eller juridiske problemer.

Slik kan Iron Mountain hjelpe banken din med å bli AI-klar

Iron Mountain har lang erfaring i å hjelpe banker og finansforetak med å utarbeide effektive og sikre strategier for informasjonshåndtering. Vi kan hjelpe organisasjonen din gjennom hele prosessen med å gjøre dataene AI-klare.

• Digitalisering og arkivering: Vi skanner og digitaliserer fysiske dokumenter, og sørger for at alle data blir lagret i et sikkert og søkbart digitalt miljø.
• Automatisert dataklassifisering: Ved bruk av smarte løsninger sikrer vi at data blir kategorisert riktig, slik at de blir enkle å bruke i AI-modeller.
• Sikre lagringsløsninger: Vi tilbyr sky- og arkivløsninger som oppfyller bransjens strengeste sikkerhetskrav.
• Samsvarsrådgivning: Ekspertene våre gir råd rundt regelsamsvar, GDPR og risikostyring for å sikre at deres AI-initiativer blir implementert på en trygg og korrekt måte.

Det å lykkes med AI handler ikke bare om teknologi. Det handler om å ha riktig data på riktig sted og i riktig format. Med en gjennomtenkt informasjonsstrategi kan banker og finansforetak maksimere potensialet til AI, og samtidig sikre regelsamsvar og datasikkerhet.

Vil du vite mer om hvordan din organisasjon kan bli AI-klar? Kontakt oss for mer informasjon!