Generativ AI på RPA-sporet vil sætte dagsorden i finanssektoren
Teknologien har endnu ikke revolutioneret hele verden. Men generativ AI har en stor fremtid på i hvert fald to forskellige måder, og vi bliver alle eksponeret for mere automatisering. Begge er relevante i finanssektoren.
Stor jobeffekt
RPA (robotic process automation) og efterfølgende intelligent automation slog lynhurtigt igennem og især bank og forsikring var first mover, fordi vi hurtigt og for overskuelige omkostninger kunne skabe effekt på manuelle processer.
Nu bruger vi generativ AI til at drafte tekstdokumenter, personalisere kommunikation, summere, oversætte og uddrage essens. Denne tendens vil vokse sig stærkere.
Man skal ikke kradse mange gange i mediebilledet for at få meget bombastiske meldinger om effekten af generativ AI.
Goldman Sachs vurderer eksempelvis at 300 mio. jobs på verdensplan vil møde automatisering via generativ AI. Ikke mindst i finanssektoren vil mange komme til at arbejde sammen med kunstig intelligens.
Denne eksponering vil i overvejende grad være et supplement til jobbet med human-in-the-loop, og det vil kun være et lille mindretal af jobs, der helt forsvinder.
Jurister og alle andre
I den generiske variant vil generativ AI især spille en rolle i marketing, salg, service og support – altså processer som er direkte relateret til kunderne. Men på den lange bane vil generativ AI få effekt for en lang række jobs.
Mange spår, at vi får en meget markant effekt inden for f.eks. jura og softwareudvikling. Både som supplement til og som erstatning for nuværende jobfunktioner.
Automatiseringen vil påvirke stort set alle sektorer, og meget typisk jobs, der normalt kræver højtuddannet arbejdskraft.
Ledere, administratorer, sagsbehandlere, læger, sælgere, undervisere, it-udviklere og mange flere faggrupper får generativ AI med på jobbet. Finans-folket er absolut blandt dem!
Skala er nøglen
På de applikationsområder, hvor virksomheder skal bruge robusthed og sikkerhed i kommunikationen, skal generativ AI ind og arbejde på virksomhedens egne data. Her vil projektet minde om klassiske it-projekter.
Investeringen skal stå mål med udbyttet, og vi får brug for at forstå styrker og svagheder i den nye teknologi.
Et afgørende spørgsmål er eksempelvis valg af set-up. Skal man have sit eget set-up for hvilke data, modellerne skal arbejde med, og hvem, der skal have adgang?
Projektet skal drives af, hvordan business casen ser ud. Derfor bliver skala afgørende. Skala kan både være i form af volumen og kompleksitet, hvor vi i RPA-sporet var vant til primært at fokusere på volumen.
I den finansielle sektor er produktet i så udpræget grad digitalt. Det tæller som et meget stort plus i forhold til at vurdere AI’s anvendelighed.
Samtidig er aktørerne store virksomheder – enten enkeltstående eller i teknologisk forstand gennem samarbejdet via bankcentraler. Derfor kommer AI for alvor til at præge jobindhold og arbejdsprocesser i bank, forsikring og pension.
Hvor langt er I med jeres business case på generativ AI?