Hoe financiële diensten generatieve AI kunnen benutten:een praktische startersgids

Generatieve AI is stilletjes het hart van de financiële dienstverlening binnengedrongen.

Een jaar geleden waren de meeste banken en fintechs nog aan het experimenteren met AI. Nu stellen ze lastigere vragen:waar voegt dit daadwerkelijk waarde toe, hoe gebruiken we het veilig en hoe maken we het de moeite waard?

Volgens een recent onderzoek van MarketsandData is de wereldwijde generatieve AI-markt in de financiële dienstverlening r zal naar verwachting in 2032 ongeveer USD 12,63 miljard bereiken .

De opvallende cijfers onderstrepen het belang van de juiste generatie AI om de enorme waarde ervan te ontsluiten.

Ga mee om deze gids te verkennen, waar we een scherpe momentopname van de markt zullen bieden. Ontdek gebruiksscenario's met een hoog ROI, voordelen verbonden aan statistieken, een stapsgewijs startplan en risicocontroles die relevant zijn voor gereguleerde financiële diensten.

Laten we erin duiken.

Generatieve AI in de financiële dienstverlening:de marktvooruitzichten

Het is essentieel om op de hoogte te blijven van wat er in de branche gebeurt, en hier is een voorproefje:

• Investering en adoptie: Generatieve AI trok wereldwijd ongeveer 33,9 miljard dollar aan particuliere investeringen aan (2024), en de algehele adoptie van AI in bedrijven steeg naar 78%, tegen 55% in 2023. (Stanford HAI)
• Waardepotentieel voor banken: McKinsey verwacht een jaarlijkse impact van 200 tot 340 miljard dollar in het bankwezen als generatieve AI-gebruiksscenario's volledig worden opgeschaald. (McKinsey &Company)
• Gebruik door leidinggevenden: Ruim 53% van de leiders op C-niveau meldde dat ze in 2024 generatieve AI op het werk zouden gebruiken, wat bewijst dat dit nu mainstream is. (McKinsey &Company)
• Bewijs op schaal: Erica van Bank of America heeft de 3B-klantinteracties (2025) overschreden, wat een implementatie in de echte wereld op grote schaal laat zien. (Bank of America / CIO-duik)
• Regulerende baan: De EU AI Act is op 1 augustus 2024 in werking getreden en de GPAI-verplichtingen gaan in op 2 augustus 2025. In deze context wordt volledige handhaving verwacht tegen 2026, wat een belangrijke mijlpaal is voor financiële diensten op gereguleerde markten. (Digitale Strategie)

👉 Kortom: Generatieve AI in de financiële dienstverlening heeft een reële impact, en het is geen wonder dat dit wordt ondersteund door aanzienlijke investeringen, gebruik door leidinggevenden en duidelijke regelgeving.

Wat zijn de beste gebruiksscenario's van GenAI in de financiële dienstverlening

Als bedrijfsleiders en ondernemers is het geweldig om gebruiksscenario's te bestuderen en te prioriteren die gepaard gaan met nauwkeurige meet- en nalevingstrajecten.

Hier zijn enkele van de beste gebruiksscenario's van GenAI in financiële dienstverlening:

1. KYC / Onboarding en documentautomatisering

GenAI kan de Know Your Customer (KYC)- en onboarding-processen versnellen. De technologie helpt bij het samenvatten en extraheren van gegevens uit klantdocumenten, waaronder identiteitsbewijzen, bankafschriften en belastingaangiften.

Het is erg handig met technologie, omdat het automatisch belangrijke gegevens kan extraheren, kan controleren op ontbrekende informatie en compliance-checklists voor analisten kan genereren.

Een opmerkelijk voorbeeld is HSBC, dat AI-tools gebruikt om documenten efficiënter te valideren en klanten efficiënter te betrekken, waardoor de handmatige beoordelingstijd met bijna 40% wordt verkort.

Bewijs dat het resultaat oplevert: Doorlooptijd en analistenuren bespaard.

2. Klantenservice (Retail/Commercieel Bankieren)

Traditioneel lossen callcenteragenten routinematige klantvragen op, en de aard van deze taak zorgt voor veel druk.

Met AI-aangedreven chatbots en stemassistenten kunnen taken zoals het controleren van saldi, het uitleggen van kosten of het oplossen van geschillen niet alleen worden gedelegeerd, maar ook efficiënt en bijna 24/7 worden afgehandeld.

Dit verbetert de reactiesnelheid en verlicht de druk op het callcenter.

Voorbeeld: Bank of America’s virtuele assistent ‘Erica’, die meer dan 1,5 miljard klantinteracties heeft beheerd, waardoor de gemiddelde wachttijden aanzienlijk zijn verkort.

Bewijs dat het resultaat oplevert: Gemiddelde afhandelingstijd (AHT), klanttevredenheid (CSAT), inperkingspercentage (vragen opgelost zonder menselijke hulp).

3. Krediet- en acceptatietransacties

Kredietanalyse, inclusief het opstellen van kredietnota's, het extraheren van convenantgegevens en het bevestigen van de naleving van het kredietbeleid, neemt veel tijd in beslag. GenAI beheert deze componenten efficiënt.

Voorbeeld: Banken als ING en Goldman Sachs experimenteren met AI-copilots om verzekeraars te helpen op efficiëntere wijze gedetailleerde kredietbeoordelingen te maken.

Bewijs dat het resultaat oplevert: Er is een tastbaar verschil in de doorlooptijd van memo's en het nalevingspercentage van het beleid.

4. Onderzoek, inkomsten en portfolio-intelligentie

AI leest uitgebreide transcripties van inkomstenoproepen, nieuwsartikelen en onderzoeksrapporten om inzichten te distilleren, sentiment te beoordelen en investeringsredenen te genereren, onder verwijzing naar bronnen.

Voorbeeld: De AI ‘Knowledge Assistant’ van Morgan Stanley helpt financiële adviseurs snel inzichten uit marktonderzoeksrapporten te halen en samen te vatten.

Bewijs dat het resultaat oplevert: Er is een zichtbaar verschil te zien in de voorbereidingstijd van analisten, de nauwkeurigheid van inzichten en de responstijd van klantvragen.

Lees ook: Generatieve AI integreren om nieuwe inkomstenstromen te creëren

5. Risico- en nalevingsrapportage

De regelgevings- en risicodocumenten zijn complex, vooral als het gaat om het opstellen van documenten, waaronder ICAAP (Internal Capital Adequacy Assessment Process) en ILAA (Individual Liquidity Adequacy Assessment).

Met GenAI is het opstellen van dergelijke complexe documenten nu eenvoudig en gebaseerd op het verzamelen van gegevens, het koppelen van bewijsmateriaal en het onderhouden van versiebeheer.

Voorbeeld: UBS gebruikt AI intern om de eerste concepten van regelgevingsrapporten te genereren, wat een besparing van enkele uren per rapport oplevert.

Bewijs dat het resultaat oplevert: Er is een zichtbaar verschil in de doorlooptijd van rapporten en ondersteuning bij de volledigheid van de documentatie.

6. Collecties en onderhoud

GenAI personaliseert de communicatie met klanten met een betalingsachterstand, genereert empathische betalingsherinneringen en stelt de beste acties of betalingsplannen voor, allemaal gebaseerd op het sentiment en de geschiedenis van de klant.

Voorbeeld: Capital One gebruikt AI-pilots om terugbetalingsberichten met de juiste toon aan te bevelen, waardoor de klantbetrokkenheid wordt verbeterd.

Bewijs dat het resultaat oplevert: Een opmerkelijk verschil in het belofte-tot-betalingspercentage, de Net Promoter Score (NPS) en de efficiëntie van agenten.

7. Financiële misdaden en fraudeoperaties

Complianceteams besteden veel tijd aan het beoordelen van waarschuwingen, het samenvatten van transactiegeschiedenissen of het opstellen van Suspicious Activity Reports (SAR's). GenAI kan deze taken ondersteunen, waardoor het handmatige werk wordt verminderd en analisten zich kunnen concentreren op echte bedreigingen.

Voorbeeld: JPMorgan Chase gebruikt GenAI om onderzoekers te helpen transacties te analyseren en afwijkingen sneller op te sporen.

Bewijs dat het resultaat oplevert: Opmerkelijk verschil in de cyclustijd van cases, de reductie van fout-positieve resultaten en de verhouding tussen alerts en cases.

🖋️ Imaginovation mede-oprichter Pete Peranzo benadrukte enkele van de meest overtuigende praktijkvoorbeelden van generatieve AI in de bancaire en financiële dienstverlening.

Pete merkte op dat GenAI het maken en samenvatten van documenten automatiseert en taken op zich neemt die voorheen tijdrovend waren, zoals het maken en beoordelen van beleid.

Hij voegde er verder aan toe dat AI-toepassingen in de analyses van de klantenservice nu gesprekken en audio-interacties verwerken om het gedrag van agenten te meten, de klantervaring te verbeteren en vroegtijdige probleemgebieden te signaleren.

Pete voegde eraan toe dat AI, in de context van risicobeoordeling en compliance, automatisch interne audits kan testen en uitvoeren, waardoor instellingen kunnen blijven voldoen aan veranderende regelgeving.

GenAI kan ook een revolutie teweegbrengen in portefeuillebeheer en investeringsbeslissingen door de denkprocessen van topbeleggers te repliceren, waardoor particuliere klanten op feiten gebaseerde beslissingen kunnen nemen.

Vervolgens deelt Pete, in de context van marktvoorspellingen en -handel, hoe AI-aangedreven bots worden ontwikkeld die mogelijk beter presteren dan benchmarks zoals de S&P 500, wat mogelijkheden en potentiële verstoringen suggereert.

Als het gaat om ROI-analyse en klantinzichten, kan de technologie worden verbeterd door snelle AI-aangedreven beoordelingen van prestatiestatistieken, lifetime value en verkopen, die snellere, scherpere strategische beslissingen mogelijk maken.

Hij voegde eraan toe dat, door menselijk talent vrij te maken voor hoger, strategisch en creatief werk, repetitieve taken zoals het opstellen van rapporten en data-analyse worden geautomatiseerd.

Het komt erop neer: Met de talloze gebruiksscenario's kun je duidelijk zien hoe generatieve AI de efficiëntie, besluitvorming en de klantervaring in de hele financiële dienstverleningssector transformeert.

Voordelen van GenAI in financiële dienstverlening

Voordat je overweegt om welke technologie dan ook te adopteren, is het een goede vraag om te stellen:'Wat zijn de voordelen' (ook wel 'wat levert het op voor mijn organisatie of bedrijfseenheid) .

Hier zijn enkele voordelen die kunnen helpen de reikwijdte en het bereik van GenAI in de financiële dienstverlening te begrijpen.

1. Operationele efficiëntie

Analisten en relatiemanagers voeren vaak tijdrovende taken uit, zoals opstellen, onderzoek en documentatie. Eén manier om dit op te lossen is het adopteren van GenAI die al dit soort taken automatiseert, waardoor leidinggevenden zich kunnen concentreren op werk met een hogere waarde.

Resultaat: Je ziet duidelijk dat de kosten en de doorlooptijd afnemen.

Bewijs uit de sector: Deloitte heeft meetbare efficiëntiewinsten geboekt dankzij de schaalvergroting van GenAI-applicaties binnen bankactiviteiten.

2. Snellere beslissingen en een betere klantervaring

Met AI-tools kun je een enorme snelheid ervaren bij het ontvangen van inzichten en reacties in slechts enkele seconden. De fenomenale leveringssnelheid maakt ook 24/7 ondersteuning en naadloze digitale interacties mogelijk.

Resultaat: Er zijn zichtbare verschillen met kortere beslissingscycli en een grotere klantbetrokkenheid.

Voorbeeld: Bank of America’s ‘Erica’ laat een duurzame adoptie zien, verwerkt meer dan 1,5 miljard interacties en demonstreert consistente digitale betrokkenheid.

3. Omzetgroei

Nog een ander opwindend aspect van GenAI is de mogelijkheid om inzichten te personaliseren bij het aanbieden van de beste acties. De inzichten helpen om verdere cross- en upsell-mogelijkheden in klantsegmenten te verbeteren.

Resultaat: Een tastbare stijging van de omzet per klant en een verbeterde productpenetratie.

Benchmark: Uit de analyse van McKinsey &Company blijkt dat GenAI substantiële waarde voor de hele bank kan ontsluiten als deze op grote schaal wordt toegepast.

4. Risico- en nalevingskwaliteit

GenAI helpt bij het opstellen van regelgevingsontwerpen met citaten en audittrails, waardoor handmatige fouten worden verminderd en de traceerbaarheid wordt gegarandeerd.

Resultaat: Grotere nalevingsnauwkeurigheid en verbeterde auditgereedheid.

Context: De Financial Stability Board legt de nadruk op verklaarbaarheid en overzicht, die beide GenAI-systemen kunnen verbeteren.

🖋️ Piet deelde een specifiek voorbeeld van hoe generatieve AI de efficiëntie in de financiële dienstverlening verbeterde:de automatisering van het maken van PDF's door een FinTech-bedrijf, waarvoor voorheen een team van ingenieurs en personeel nodig was om regelmatig PDF's te produceren.

De implementatie van een AI-agent automatiseerde dit proces, waardoor aanzienlijke tijd en middelen werden bespaard en handmatige inspanningen effectief werden vervangen. Met dit voorbeeld illustreert Pete hoe generatieve AI tijd kan besparen door routinematige documentatietaken te automatiseren, wat leidt tot efficiëntere activiteiten en het vrijmaken van personeel voor complexere activiteiten.

Het komt erop neer: GenAI heeft duidelijk een meetbare impact op de financiële dienstverlening, omdat het werkt aan het verlagen van de kosten, het versnellen van de besluitvorming, het verbeteren van de naleving en het vrijmaken van mensen voor werk met een hogere waarde.

Hoe u aan de slag gaat met generatieve AI in de financiële dienstverlening

🖋️ Piet benadrukt dat organisaties moeten beginnen door zichzelf eerst voor te lichten over AI-technologie om te begrijpen waar en waarom ze deze moeten implementeren.

Hierna is de volgende cruciale stap het contact opnemen en samenwerken met AI-experts of specialisten die begeleiding op maat kunnen bieden en kunnen helpen AI-initiatieven af te stemmen op de doelstellingen van de organisatie.

Deze aanpak zorgt voor een strategische en geïnformeerde start bij het integreren van generatieve AI in hun processen.

Hier is een pragmatisch startplan waarbij naleving voorop staat:

1. Definieer een duidelijke bedrijfs-KPI

De eerste stap kan bestaan uit het kiezen van één tastbaar, meetbaar doel dat echte bedrijfswaarde biedt. Bijvoorbeeld:

• Verminder de verwerkingstijd van KYC-aanvragen met 25% om de onboardingsnelheid te verbeteren.
• Omzeil 20% van de Tier-1-klantchats, waardoor agenten meer ruimte krijgen voor complexe vragen.
• Verkort de tijd voor het opstellen van kredietnota's met 40% om de financiële transacties te versnellen.

Concentreer u dus op één enkele KPI voor uw eerste pilot om de zaken eenvoudig en meetbaar te houden.

2. Gegevens voorbereiden en toegang verkrijgen

Het is noodzakelijk om eerst uw gegevens voor te bereiden en te beveiligen voordat u een AI-oplossing uitvoert.

• Overweeg vervolgens om gezaghebbende bronnen en bewaarvereisten in kaart te brengen; mis de vereisten voor het omgaan met PII niet.
• Gebruik Retrieval-Augmented Generation (RAG) in plaats van het verfijnen van gereguleerde tekst, omdat dit minder risico's met zich meebrengt, minder ingewikkeld is om te beheren en logisch is.

Het is altijd geweldig om met goed voorbereide data te werken, wat de sleutel is tot het succes van een compliant AI-pilot.

3. Kies een pilotgebruikscasus

Kies een kleine, besloten workflow met meetbaar volume. Het is goed om klein te beginnen, waardoor de risico’s worden verkleind en de impact eenvoudig te volgen is. Hier zijn enkele voorbeelden:

• Het opstellen van KYC-documenten, wat de nalevingscontroles helpt versnellen.
• Het genereren van inkomstenoverzichten, waarmee routinerapporten nauwkeurig worden geautomatiseerd.
• Chatreacties op niveau 1 voorkomen repetitieve vragen van menselijke agenten.

De sleutel tot de workflow is dat deze meetbaar, beheersbaar en met een laag risico moet zijn.

4. Architectuur en vangrails opzetten

U kunt de AI-omgeving ontwerpen met veiligheid en compliance als overwegingen. Hieronder vindt u enkele adviezen:

• Maak gebruik van isolatie (VPC), geheimenbeheer, filtering van prompts/inhoud en verifieer bronvermeldingen.
• Door de oplossing in een rood team te zetten voordat deze wordt geïmplementeerd, kunnen kwetsbaarheden worden ontdekt.
• Schakel de 'human-in-the-loop'-validatie niet uit; reserveer het voor klantgerichte of risicogevoelige resultaten.
• Vangrails helpen uw AI waarde te creëren zonder nieuwe risico's te introduceren.

5. Implementeer risico- en nalevingscontroles

Stem uw pilot af op interne en wettelijke normen:

• Het is goed om te voldoen aan de EU AI Act-tijdlijnen (indien van toepassing), NIST AI RMF-richtlijnen en interne regelgeving voor Model Risk Management.
• Beschik over audittrails voor alle AI-outputs om naleving aan te tonen.
• Day-one compliance voorkomt verrassingen en schept vertrouwen in de hele organisatie.

6. Proef en schaal

Begin met een korte, gecontroleerde pilot en breid uit zodra je zelfverzekerd bent:

• Voer een pilot van zes tot tien weken uit met behulp van basisstatistieken om de impact te meten.
• Versterk de oplossing met monitoring, driftdetectie, bewaarbeleid, toegangsbeoordelingen en playbooks.
• Breid uit naar een tweede gebruiksscenario zodra je succes hebt bewezen.

Dankzij een gefaseerde aanpak kunt u veilig opschalen terwijl u leert van echte resultaten.

🖋️ Piet vat samen dat een financiële organisatie die geïnteresseerd is om met AI te beginnen zich in eerste instantie moet concentreren op het bestuderen en begrijpen van de technologie om relevante gebruiksscenario's en toepassingen te identificeren.

Nadat u deze kennis heeft verworven, is de volgende stap het inschakelen van AI-experts of specialisten die begeleiding kunnen bieden, oplossingen op maat kunnen ontwikkelen en kunnen helpen bij de implementatie.

Deze strategische aanpak zorgt ervoor dat de AI-integratie effectief is en aansluit bij de doelstellingen van de organisatie.

Bodemlijn: Begin met één meetbare overwinning, bouw compliance in en schaal met vertrouwen op.

Belangrijkste uitdagingen voordat u aan de slag gaat

Laten we eens kijken naar enkele belangrijke uitdagingen waarmee u te maken kunt krijgen.

1. Blootstelling aan regelgeving en verklaarbaarheid

AI-systemen functioneren doorgaans als een ‘black box’ en staan er ook om bekend dat beslissingen moeilijk uit te leggen of te onderbouwen zijn. Vaak geven ze onjuiste antwoorden of vertrouwen ze op externe leveranciers.

Als gevolg hiervan moeten autoriteiten zoals de FSB en BIS nauwlettend in de gaten houden en eisen dat organisaties transparante gegevens bijhouden, monitoren hoe AI wordt toegepast en ervoor zorgen dat ze elke uitkomst kunnen rechtvaardigen.

2. Modelleer risico en hoeden

Afhankelijkheid van standaardmodellen en gegevens kan samenhangend gedrag en systeemrisico's veroorzaken, een fundamentele kwestie die door talrijke centrale banken en financiële media wordt benadrukt.

3. Gegevenskwaliteit en toegangsrechten

Soms zijn de resultaten onbetrouwbaar omdat ze gebaseerd zijn op zwakke gegevensbeheer- en documentatiepraktijken.

Daarom moet men extra voorzichtig zijn met het beschermen van PII en andere vertrouwelijke informatie en tegelijkertijd de toegangscontrole en controleerbaarheid garanderen.

4. Talent en bedrijfsmodel

Het is van cruciaal belang om de implementatiefase te monitoren, omdat hiervoor functies nodig zijn die samenwerken.

Hiertoe behoren entiteiten die verantwoordelijkheden moeten delen, zoals de introductietijd voor engineers, kennismanagers, risicopartners en producteigenaren.

5. Bedreigingsomgeving

Generatieve AI kan cyber- en fraudedreigingen doen escaleren, van deepfakes tot synthetische identiteiten.

In dergelijke situaties zijn verbeterde interne controles en open communicatie met klanten belangrijke oplossingen.

Het komt erop neer: Voordat organisaties AI adopteren, moeten ze rekening houden met kwesties als vertrouwen, transparantie, data-integriteit, deskundige samenwerking en beveiliging, en deze effectief aanpakken.

Afronding

Voor iedereen die een GenAI-project in de financiële dienstverlening wil starten:begin met een specifieke, meetbare use case.

Vervolgens kunt u vanaf de eerste dag controles en compliance inbouwen, en pas opschalen als er sprake is van echte impact. Voor organisaties die op zoek zijn naar een betrouwbare partner om een compliant GenAI-pilot te initiëren, kunt u contact opnemen met Imaginovation.

Wij zijn hier om te helpen; ons deskundige team kan u ondersteunen bij de selectie van use-cases en RAG-configuratie tot beheer, dashboards en live-playbooks.

Laten we praten .