En färsk rapport från molntjänstföretaget Vultr visar att bank- och finanssektorn leder utvecklingen inom AI-mognad, med 86 procent av företagen som nu använder AI på ett strategiskt sätt.
Nyckeln till denna framgång ligger i sektorns omfattande investeringar inom datavetenskap, analys och avancerad modellering vilket byggt en stabil bas för effektiv AI-användning.
Kevin Cochrane, marknadschef på Vultr.
Rapporten avslöjar att finanssektorn har tagit ett betydande kliv framåt när det kommer till AI-implementering. För närvarande har 63 procent av finansbolagen nått nivån “accelerated”, vilket representerar en 16-procentig ökning från föregående år. Inom två år förväntas den andelen bolag som befinner sig på den högsta AI-nivån, “transformational” att öka från 23 till 39 procent. Detta pekar på att den strategiska betydelsen av kontinuerlig investering i teknisk utveckling.
– Finanssektorns investeringar i datavetenskap och analys har varit avgörande för att göra pålitlig och precis användningen av AI möjlig. Dessa satsningar har inte bara förbättrat effektiviteten utan också gjort det möjligt att bättre uppfylla skärpta regelkrav, säger Kevin Cochrane, marknadschef på Vultr.
Rapporten identifierar flera områden inom bank och finans där AI används effektivt:
• 65 procent av finansföretagen använder AI för analyser av bedrägerier i realtid.
• 61 procent utnyttjar AI vid automatiserade investeringsbeslut.
• 60 procent har infört AI för säkerhetshantering inom blockchain.
• 59 procent erbjuder globala, säkra betalningslösningar med hjälp av AI.
• 55 procent anpassar försäkringar genom AI-driven riskbedömning.
Trots positiva framsteg möter branschen utmaningar. Rapporten visar att 67 procent av finansbolagen ser bristande AI-kompetens som ett stort hinder, och lika många har problem med datakvaliteten. Andra utmaningar inkluderar regleringar och säkerhetskrav, som alltid är i fokus inom denna starkt reglerade bransch. Förbättrad förmåga till praktisk skalning av applikationer och bättre datakvalitet är viktiga för framtida investeringar.
För att hantera dessa utmaningar siktar sektorn på att diversifiera sin IT-infrastruktur för att bättre möta förändrade krav på prestanda och reglering. Många företag ser över sina beroenden av specifika molnleverantörer för att bli mer motståndskraftiga och flexibla.
– Det sker nu en övergång från ett omfattande beroende av stora globala molnleverantörer till att använda internaliserade plattformar som bygger på alternativa molnleverantörer när man arbetar med AI, säger Kevin Cochrane.
