Framtidens bank är AI-driven – men är din data AI-redo?

AI håller på att förändra bank- och finansbranschen i grunden. Tekniken kan ge stora konkurrensfördelar, till exempel genom att förbättra kundtjänst med smarta chattbottar, göra riskbedömningar mer träffsäkra och förenkla regelefterlevnad. Det är ingen slump att 86 % av beslutsfattarna inom bank och finans anser att AI är helt avgörande för deras verksamhets framgång de kommande två åren.

Men för att lyckas med sina AI-initiativ krävs bra data. Många banker har problem med ostrukturerad information, system som inte hänger ihop och utmaningar kopplade till säkerhet och regelverk. Utan en tydlig plan för hur information ska hanteras riskerar därför era AI-satsningar att falla platt.

Så hur gör man sin data redo för AI? Det handlar om att skapa ordning och struktur, se till att informationen håller hög kvalitet och att den hanteras på ett sätt som stödjer både innovation och regelefterlevnad.

AI skapar nya möjligheter – men inte utan utmaningar

AI öppnar stora möjligheter för banker att bli mer datadrivna. Avancerade AI-system kan användas för att förbättra kreditbedömningar, identifiera risker, förutsäga kundbeteenden och marknadstrender, automatisera interna processer och fatta mer träffsäkra beslut.

Men AI är bara så kraftfull som den data den har tillgång till. Och här ligger en stor utmaning. Många banker har stora mängder ostrukturerad data – spridd över olika system, lagrad i fysiska arkiv eller fast i gamla plattformar. Utan en strategi för hur datan ska struktureras, digitaliseras och hanteras på ett säkert sätt blir det svårt att lyckas med AI-initiativ – särskilt i en bransch där regelverk som GDPR, NIS2 och SOX ställer höga krav på dataskydd och spårbarhet.

Vanliga utmaningar med AI-implementering i bank- och finansbolag

En av de största utmaningarna för bank- och finansbolag är ostrukturerad och spridd data. Kundinformation, transaktionsdata och compliance-dokument finns ofta i olika system som inte är integrerade med varandra. Historiska dokument kan ligga i pappersarkiv, medan nya filer lagras digitalt. För AI att kunna analysera och använda data effektivt behöver informationen vara digitaliserad, strukturerad och sökbar.

Regelefterlevnad och säkerhet är en annan stor utmaning. AI-system måste tränas och användas på ett sätt som följer gällande regelverk. Om datan inte hanteras korrekt riskerar banker att bryta mot både GDPR och branschspecifika regler, vilket kan leda till höga böter och skadat anseende.

Integrationsproblem mellan gamla system och nya AI-lösningar är också vanligt. Många banker arbetar fortfarande med äldre databaser som inte är anpassade för AI-teknik. Att integrera dessa system med moderna AI-plattformar kan vara både kostsamt och komplext.

Så skapar du en informationsstrategi som är AI-redo

Att göra data AI-redo börjar med en tydlig strategi för informationshantering. Det första steget är att kartlägga och rensa befintlig data. Vilken information är relevant för era AI-modeller? Vilka dokument kan rensas ut, digitaliseras eller destrueras? Genom att skapa en överblick över informationen kan du säkerställa att endast rätt data används som underlag för AI-processer.

Nästa steg är att strukturera och digitalisera informationen. Fysiska dokument bör skannas och lagras digitalt, och all information bör organiseras i en central plattform som gör det enkelt att söka, kategorisera och använda data i AI-modeller. Det minskar risken för informationssilos och skapar en grund för bättre datastyrning.

Automatisering är också viktigt. Genom att använda metadata och smarta indexeringsverktyg kan banker se till att all information kategoriseras korrekt. Det gör datan sökbar, mer användbar och enklare att hantera i enlighet med regelverken.

Slutligen är det viktigt att säkerställa compliance från start. Genom att införa strategier för dataskydd och regelefterlevnad blir det lättare att undvika fallgropar som kan leda till böter eller juridiska problem.

Så kan Iron Mountain hjälpa din bank att bli AI-redo

Iron Mountain har lång erfarenhet av att hjälpa banker och finansbolag att skapa effektiva och säkra strategier för informationshantering. Vi kan stötta din organisation genom hela processen för att göra data AI-redo.

• Digitalisering och arkivering: Vi skannar och digitaliserar fysiska dokument och ser till att all data lagras i en säker och sökbar digital miljö.
• Automatiserad dataklassificering: Genom smarta lösningar säkerställer vi att data kategoriseras korrekt och blir enkel att använda i AI-modeller.
• Säkra lagringslösningar: Vi erbjuder moln- och arkivlösningar som uppfyller branschens högsta säkerhetskrav.
• Compliance-rådgivning: Våra experter ger rådgivning kring regelefterlevnad, GDPR och riskhantering för att säkerställa att era AI-initiativ genomförs på ett tryggt och korrekt sätt.

Att lyckas med AI handlar inte bara om teknik – det handlar om att ha rätt data, på rätt plats, i rätt format. Med en genomtänkt informationsstrategi kan banker och finansbolag dra maximal nytta av AI:s potential, samtidigt som de säkerställer regelefterlevnad och datasäkerhet.

Vill du veta mer om hur din organisation kan bli AI-redo? Kontakta oss så berättar vi mer!