Tekoälyn käyttöönotto ja hyödyntäminen datasensitiivisillä toimialoilla – finanssiala

Viimeisen kahden vuoden aikana Context& on edistänyt AI:n käyttöönottoa useilla toimialoilla, joissa tietojen arkaluonteisuus on kriittistä, kuten finanssialalla, terveydenhuollossa ja infrastruktuurista vastaavissa organisaatioissa. Tässä artikkelissa tarkastelemme esimerkkejä siitä, miten asioita on hoidettu ja millaisia hyötyjä asiakkaamme ovat erityisesti finanssialalla löytäneet. Esimerkit ovat helposti sovellettavissa muille toimialoille.

Context& on tehnyt Copilotin ja AI:n käyttöönottoa yli 20 finanssialan asiakkaalle, kuten pankeille, vakuutusyhtiöille ja eläkerahastoille, viimeisen vuoden aikana. Näissä organisaatioissa on potentiaalia yli 50 000 työntekijälle hyödyntää AI:n tuomaa tuottavuusloikkaa. Viime vuosina monet näistä yrityksistä ovat valinneet Context&:n kumppanikseen digitaaliseen transformaatioon, IT-infrastruktuurin kehittämiseen ja tietoturvaan.

Finanssialalla on pakollista toteuttaa kattavat tietosuoja-, yksityisyys- ja kyberturvatoimenpiteet AI:n käyttöönoton yhteydessä, jotta voidaan noudattaa alan säädöksiä, kuten DORAa. Nämä toimenpiteet ovat edellytys sille, että finanssialan organisaatiot voivat hyödyntää AI-ratkaisuja ja ottaa tuotteita käyttöön. Siksi on kriittistä, että toimialalla luodaan riittävät valmiudet hyödyntämällä Microsoft Purview’ta, SharePoint Advanced Managementia ja tiedon luokittelua. Tämä mahdollistaa Copilotin turvallisen käytön organisaation luottamuksellisten tietojen kanssa.

Työskennellessämme yhdessä asiakkaidemme kanssa olemme löytäneet mallin, joka mahdollistaa täysin uusien työkalujen käyttöönoton samalla kun noudatetaan näitä säädöksiä. Näitä samoja malleja voidaan soveltaa myös muihin asiakassektoreihin, joissa käsitellään arkaluonteista tietoa.

Säädösten täyttämiseksi otamme käyttöön kehittyneitä ominaisuuksia, kuten Microsoft Purview Suite sisäiseen riskienhallintaan (insider risk -tiimit ovat säädösten mukaan pakollisia finanssialan asiakkaille), Data Loss Prevention jne. Microsoft lisäsi aiemmin tänä vuonna SharePoint Advanced Managementin ominaisuudet Copilot-lisenssiin. Näiden ominaisuuksien avulla organisaatiot voivat tehokkaasti tunnistaa jakamisen liian suurelle yleisölle olemassa olevassa SharePoint Online -datassaan.

AI:n käyttöönotossa tietojen luokittelu sekä tietosuoja- ja tietoturvatyökalujen käyttöönotto räätälöidään asiakkaan lähtötilanteen mukaan. Esimerkiksi Microsoft E5/Purview -tietoturvan ja tiedon suojauksen käyttöönotto voidaan toteuttaa sekä ennen laajempaa Copilot-järjestelmän käyttöönottoa että sen rinnalla.

Tekoälyn turvallinen hyödyntäminen finanssialan organisaatioissa edellyttää, että otetaan käyttöön turvalliset työkalut – kuten Microsoft Copilotin sisäänrakennetut ominaisuudet. Ilman turvallisten tekoälytyökalujen käyttöönottoa työntekijät saattavat turvautua kuluttajatasoisiin palveluihin, jotka eivät täytä tietoturva- ja säädösvaatimuksia. Microsoft Copilotin avulla organisaatiot voivat varmistaa, että kaikki data pysyy suojatuissa ympäristöissä.

Copilotien avulla finanssialan organisaatioiden työntekijät voivat hyödyntää AI:ta päivittäisissä tehtävissään, parantaen tuottavuutta, tehokkuutta ja hyvinvointia. AI tukee esimerkiksi laajojen asiakirjapakettien tiivistämistä ja keskeisten kohtien tunnistamista tekstistä – yleisiä tehtäviä finanssialalla.

Tietojen löydettävyys on yksi helpoimmin saavutettavista tuottavuushyödyistä, joita AI tarjoaa. Esimerkiksi pankkien asiakaspalvelussa AI mahdollistaa merkittävän harppauksen eteenpäin hakemalla tietoa ja ristiinviittaamalla nopeasti ja tarkasti useista lähteistä, kuten yrityksen intranetin sisäisistä ohjeista – mikä lopulta parantaa palvelun laatua. Jatkuvasti kehittyvällä finanssialalla tiedon etsiminen ja soveltaminen on työntekijöille aikaa vievä prosessi, joten AI:n hyödyt käyvät nopeasti ilmeisiksi.

Pankit kohtaavat myös eksponentiaalista kasvua sääntelyssä ja raportointivaatimuksissa, jotka perinteisesti vaativat lisää henkilöstöä. AI:n tuottavuushyödyt ovat tässä erityisen arvokkaita, sillä sama määrä työntekijöitä voi saavuttaa enemmän – esimerkiksi raporttien laatimisessa, sisäisessä sääntelyviestinnässä sekä materiaalien analysoinnissa ja tiivistämisessä. AI voi helposti löytää esimerkiksi tietoa EU-säädöksistä ja verrata vaatimuksia tiettyyn raporttiin.

Finanssialan asiakkaamme ovat osoittaneet erityistä kiinnostusta AI:n käyttöön taulukkomuotoisen tiedon ja suurten tietomassojen käsittelyssä. Copilot Excelissä ja uudet Python-tuetut analytiikkaominaisuudet ovat olleet heille erityisen kiinnostavia, ja Context& on tarjonnut näihin aiheisiin erikoiskoulutusta. Microsoft jatkaa työkalujen ja niiden ominaisuuksien lisäämistä numeroiden analysointiin nykyisissä ratkaisuissa sekä tuomalla uusia vaihtoehtoja, kuten Analyst-agentin Copilot Chatissa ja GPT-5 -kielimallin. Merkittäviä parannuksia tällä alueella saatiin syksyn aikana.

AI mahdollistaa organisaatioille henkilöstön ja prosessien tuottavuuden kasvattamisen sekä paremman kokemuksen tarjoamisen työntekijöille ja asiakkaille. Tässä joitakin pidemmän aikavälin esimerkkejä siitä, miten finanssialan organisaatiot voivat saavuttaa orgaanista kasvua asiakaskokemuksen kautta Copilotin, AI-agenttien ja ratkaisukehityksen avulla:

• Interaktiiviset asiakasportaalit: Kehitetään interaktiivisia, AI-pohjaisia asiakasportaaleja, joissa on reaaliaikaiset salkkupäivitykset, markkinauutiset ja personoidut näkemykset.

• Lainaprosessin tehostaminen: Lainahakemusten hyväksymisprosessin automatisointi ja nopeuttaminen analysoimalla hakijan tietoja AI:n avulla, mikä vähentää käsittelyaikaa ja parantaa asiakaskokemusta.

• Personoidut pankkipalvelut: Hyödynnetään AI:ta asiakkaiden yksilöllisten pankkipalveluiden tarjoamiseen, mukaan lukien personoidut laina- ja luottokorttitarjoukset heidän taloudellisen käyttäytymisensä perusteella.

Muutamia esimerkkejä parantuneesta kannattavasta kasvusta, operatiivisesta tehokkuudesta ja kilpailukyvyn vahvistamisesta voivat olla:

• Reaaliaikainen talousanalyysi: AI:n hyödyntäminen reaaliaikaiseen talousanalyysiin, tarjoten pankeille ja sijoittajille välittömiä näkemyksiä markkinatilanteesta, salkkujen suorituskyvystä ja riskinarvioista.

• Luottoriskimallinnus: AI:n käyttö kehittyneiden luottoriskimallien luomiseen, lainojen maksuhäiriöiden ennustamiseen ja luottosalkkujen tehokkaampaan hallintaan.

• Algoritmisten kaupankäyntistrategioiden kehittäminen: AI:n edistyneiden analytiikkaominaisuuksien hyödyntäminen algoritmisten kaupankäyntistrategioiden kehittämisessä ja hienosäädössä.

Muita hyödyllisiä käyttötapauksia, jotka ovat tärkeitä finanssialan asiakkaille:

• Copilotin käyttö globaalien rahoitussäädösten noudattamisen seurantaan ja varmistamiseen, hyödyntäen AI:ta monimutkaisessa sääntely-ympäristössä navigointiin.

• Kehittyneiden algoritmien käyttöönotto Copilotin avulla petollisten aktiviteettien havaitsemiseksi ja estämiseksi reaaliajassa.

• Sosiaalisen median ja uutistrendien analysointi Copilotin avulla markkinasentimentin arvioimiseksi.

Luonnollisesti tämä kaikki on toteutettava Euroopan unionin AI Act -säädösten mukaisesti.