Financiële instellingen zetten vol in op artificiële intelligentie om hun processen te stroomlijnen en de ’time-to-market’ drastisch te verkorten, zo blijkt uit onderzoek van Bain & Company.
Banken zijn de laatste tijd druk bezig met artificiële intelligentie (AI), maar niet altijd om de redenen die je misschien verwacht. Een recente studie van Bain & Company, gebaseerd op gesprekken met meer dan dertig topbestuurders van vooruitstrevende banken wereldwijd, toont aan dat de focus niet zozeer ligt op kosten besparen. Nee, de echte drijfveer is snelheid en productiviteit. Ze hopen de tijd die nodig is om nieuwe producten op de markt te brengen met maar liefst 90% te verkorten en de productiviteit te vertienvoudigen. Dat is nogal een ambitie, toch?
Het idee is om een ‘AI-native’ bank te creëren, waarbij AI diep in de organisatie verankerd zit. Dit betekent onder meer agentische klantinteractie, autonome workflows, een stevige basis van vertrouwen en veiligheid, een moderne technologie- en datastack, en een personeelsbestand dat klaar is om met AI te werken. De financiële sector mikt hierbij ook op een 10 procentpunt betere kosten-inkomstenratio. Het draait dus niet om slanker worden, maar vooral om veel sneller zijn.
Van maanden naar dagen: de AI-revolutie
De impact van AI is nu al zichtbaar bij sommige banken. Neem nu NatWest. Deze bank heeft het proces voor het ontwikkelen en testen van nieuwe klantinteracties volledig omgegooid. Vroeger duurde dit meer dan zestig dagen, waren er tien overdrachtsmomenten en waren er veertig voltijdse equivalenten (fte’s) bij betrokken. Met de hulp van AI is dit proces nu teruggebracht tot amper één dag, met slechts vier à vijf mensen en zonder enige overdracht. Dat is een serieuze efficiëntieslag, niet?
Ook in de klantenservice zien we grote veranderingen. Bij de Amerikaanse digitale bank Chime wordt 70% van de klantcontacten afgehandeld door voice- en chatbots. Deze bots zijn behoorlijk zelfstandig: chatbots lossen ongeveer 75% van de gesprekken zelf op, en voicebots doen dit in 66% van de gevallen wanneer de klant kiest voor zelfservice. Het is duidelijk dat AI hier een cruciale rol speelt in het stroomlijnen van de dienstverlening.
Oude systemen en nieuwe manieren van werken
De grootste uitdaging voor banken ligt vaak in hun verouderde IT-systemen, de zogenaamde ‘legacy’-systemen. Agentische AI werkt niet goed met versnipperde, oude technologie. Een digitale schil over deze systemen leggen, volstaat niet meer. Banken moeten goed nadenken welke processen volledig controleerbaar en reproduceerbaar moeten zijn, zoals betalingen en financiële administratie, en waar AI beslissingen mag nemen op basis van waarschijnlijkheden.
Bovendien verandert AI de manier waarop organisaties werken. De directe link tussen het aantal medewerkers en de productie wordt zwakker. Teams worden kleiner en de rollen van productontwikkelaars en ingenieurs groeien naar elkaar toe. De schaarste verschuift van pure capaciteit naar beoordelingsvermogen en toezicht. Volgens Bain & Company mis je het grootste deel van de potentiële waarde als je AI enkel als een extra softwarelaag bovenop bestaande processen ziet. Het succes hangt af van de kwaliteit van de data en hoe snel een organisatie zich kan aanpassen aan deze nieuwe realiteit.
Een reactie achterlaten