AI in de Luxemburgse financiële sector: Adoptie, uitdagingen en de weg vooruit
In de afgelopen jaren heeft de Luxemburgsefinanciële sector een groeiende belangstelling getoond voor Artificial Intelligence (AI) en Machine Learning (ML). Uit een gezamenlijk thematisch onderzoek van de CSSF (Commission de Surveillance du Secteur Financier) en de BCL (Banque centrale du Luxembourg) blijkt dat, hoewel de toepassing nog in een vroeg stadium verkeert, de investeringen en implementatie van AI-technologieën gestaag toenemen.
Een sector die zich opwarmt voor AI
Het onderzoek, dat werd uitgevoerd tussen oktober 2021 en januari 2022, richtte zich op 148 onder toezicht staande instellingen en behaalde een respons van 93%. Er werden drie belangrijke gebieden beoordeeld: digitale strategie, AI/ML-adoptie en praktijkvoorbeelden. De resultaten bieden een momentopname van een sector die AI voorzichtig maar geleidelijk omarmt.
In 2021 meldde slechts 32% van de respondenten investeringen in AI-achter API’s (56%) en digitale onboarding (34%). In 2023 was Machine Learning echter het topgebied geworden van de verwachte investeringsgroei, met 39% van de instellingen die van plan waren hun ML-budgetten te verhogen. Dit markeert een verschuiving van verkennende interesse naar strategische adoptie.
Huidige adoptieniveaus
Ondanks de buzz rond AI maakte slechts 30% van de instellingen ten tijde van het onderzoek actief gebruik van AI en had 25% ML-oplossingen geïmplementeerd. Daaronder is ML duidelijk de dominante technologie, die door 83% van de AI-gebruikers wordt gebruikt. Gebruikscases die door respondenten werden gemeld zijn voornamelijk fraudedetectie, procesautomatisering, marketing, klantinzicht en cyberbeveiliging.
Interessant is dat banken – hoewel ze de meerderheid van de respondenten vormen – achterlopen op betalings- en e-geldinstellingen wat betreft de inzet van AI, mogelijk vanwege hun complexere legacysystemen.
Voordelen en uitdagingen
Instellingen noemden drie primaire voordelen van het gebruik van AI en ML:
-
Verbeterde interne efficiëntie
-
Risicoreductie
-
Verbeterde producten en diensten
Aan de andere kant zijn de grootste uitdagingen datakwaliteit, schaarste aan AI/ML-talent en problemen met modeldrift en monitoring. Het ontbreken van een duidelijk regelgevend kader draagt ook bij aan voorzichtigheid bij een bredere toepassing.
Organisatiestructuren en lacunes in vaardigheden
De meeste instellingen die AI gebruiken (86%) hebben speciale data science-teams – vaak op groepsniveau. De omvang van de teams in Luxemburg blijft echter klein, meestal minder dan 10 mensen. De belangrijkste vereiste vaardigheden zijn gegevensanalyse, statistiek en IT-programmering.
Ondanks de toenemende belangstelling voor AI heeft 30% van de respondenten nog geen AI-gerelateerde training gegeven aan het personeel.
Bestuur en vertrouwen
Het rapport schetst een gemengd beeld van AI-governance. Hoewel de meeste instellingen traditionele toezichthoudende functies, zoals gegevensbescherming en informatiebeveiliging, betrekken bij AI-projecten, heeft slechts 22% een AI-specifiek ethisch beleid en heeft slechts 7% ethische commissies opgericht. Naarmate het gebruik van AI zich verder ontwikkelt, zal ethisch bestuur van cruciaal belang zijn om het vertrouwen en de naleving van de regelgeving te waarborgen.
Beveiliging blijft een kritiek punt. Slechts 56% voert onafhankelijke beveiligingsbeoordelingen uit op hun AI-systemen en slechts 27% test ze specifiek tegen bedreigingen zoals aanvallen van tegenstanders of dataprooisificatie. Ook biaspreventie en verklaarbaarheid blijven in veel use cases onderontwikkeld.
Use Cases in productie
In totaal werden 158 AI-gerelateerde use cases gemeld, waarvan 59% al in productie is. AML en fraudedetectie voeren de lijst aan (18%), gevolgd door procesautomatisering (15%) en klantgerichte use cases zoals productaanbevelingen en inzichten (elk 8%). De meeste systemen vertrouwen nog steeds op traditionele interne gegevens en worden intern of met beperkte externe ondersteuning gebouwd.
Vooruitblik
De Luxemburgse financiële sector is voorzichtig maar vastberaden op weg naar AI-integratie. De toename van AI-gerelateerde investeringen en het groeiende bewustzijn van zowel de voordelen als de risico’s duiden op een volwassen ecosysteem. Er is echter duidelijk werk aan de winkel: talent stimuleren, governance verbeteren en ervoor zorgen dat AI-systemen betrouwbaar, veilig en verklaarbaar zijn.
Nu Europa steeds dichter bij de invoering van de AI-wet komt, hebben de Luxemburgse financiële instellingen de kans om het goede voorbeeld te geven en innovatie te combineren met verantwoordelijkheid.