AI i den finansiella sektorn i Luxemburg: Antagande, utmaningar och vägen framåt
Under de senaste åren har Luxemburgsfinanssektor visat ett växande intresse för artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML). En gemensam tematisk granskning av CSSF (Commission de Surveillance du Secteur Financier) och BCL (Banque centrale du Luxembourg) visar att även om införandet fortfarande är i ett tidigt skede ökar investeringarna och implementeringen av AI-teknik stadigt.
En sektor som värmer upp inför AI
Undersökningen, som genomfördes mellan oktober 2021 och januari 2022, riktade sig till 148 institut under tillsyn och uppnådde en svarsfrekvens på 93%. Undersökningen omfattade tre nyckelområden: digital strategi, införande av AI/ML och verkliga användningsfall. Resultaten ger en ögonblicksbild av en bransch som försiktigt men progressivt anammar AI.
År 2021 rapporterade endast 32% av respondenterna investeringar i AI – bakom API:er (56%) och digital onboarding (34%). Men 2023 hade maskininlärning blivit det främsta området för förväntad investeringstillväxt, med 39% av institutionerna som planerade att öka sina ML-budgetar. Detta markerar ett skifte från undersökande intresse till strategiskt antagande.
Nuvarande antagningsnivåer
Trots den stora uppmärksamheten kring AI var det bara 30% av institutionerna som aktivt använde AI vid tidpunkten för undersökningen, och 25% hade implementerat ML-lösningar. Bland dessa är ML helt klart den dominerande tekniken, som används av 83% av dem som använder AI. De användningsområden som respondenterna rapporterade var främst bedrägeridetektering, processautomation, marknadsföring, kundinsikter och cybersäkerhet.
Intressant nog ligger bankerna – trots att de utgör majoriteten av de svarande – efter betalnings- och e-penninginstituten när det gäller att införa AI, vilket kan bero på att de har mer komplexa äldre system.
Fördelar och utmaningar
Institutionerna identifierade tre primära fördelar med att använda AI och ML:
-
Förbättrad intern effektivitet
-
Minskning av risker
-
Förbättrade produkter och tjänster
Å andra sidan är de största utmaningarna datakvalitet, brist på AI/ML-talanger samt problem med modelldrift och övervakning. Bristen på ett tydligt regelverk bidrar också till försiktighet när det gäller en bredare tillämpning.
Organisatoriska strukturer och kompetensgap
De flesta institut som använder AI (86%) har särskilda datavetenskapsteam – ofta på koncernnivå. Teamstorlekarna i Luxemburg är dock fortfarande små, vanligtvis färre än 10 personer. De mest efterfrågade kompetenserna är dataanalys, statistik och IT-programmering.
Trots det ökande intresset för AI hade 30% av de tillfrågade ännu inte gett någon AI-relaterad utbildning till personalen, vilket visar på en brist i den interna beredskapen.
Styrning och förtroende
Rapporten ger en blandad bild av styrningen av AI. Medan de flesta institutioner involverar traditionella tillsynsfunktioner – som dataskydd och informationssäkerhet – i AI-projekt, har endast 22% AI-specifika etiska policyer och endast 7% har inrättat etiska kommittéer. I takt med att AI-användningen mognar kommer etisk styrning att vara avgörande för att säkerställa förtroende och regelefterlevnad.
Säkerhet är fortfarande ett kritiskt område. Endast 56% genomför oberoende säkerhetsgranskningar av sina AI-system, och endast 27% testar dem specifikt mot hot som kontradiktoriska attacker eller dataförgiftning. På samma sätt är förebyggande av partiskhet och förklarbarhet fortfarande underutvecklat i många användningsfall.
Användningsfall i produktion
Totalt rapporterades 158 AI-relaterade användningsområden, varav 59% redan är i produktion. AML och bedrägeridetektering ligger i topp (18%), följt av processautomatisering (15%) och kundinriktade användningsområden som produktrekommendationer och insikter (8% vardera). De flesta system bygger fortfarande på traditionella interna data och är byggda internt eller med begränsat externt stöd.
Framtidsutsikter
Den luxemburgska finanssektorn är på en försiktig men beslutsam väg mot AI-integration. Ökningen av AI-relaterade investeringar och den växande medvetenheten om både fördelar och risker signalerar ett mognande ekosystem. Det finns dock en hel del arbete kvar att göra: att öka antalet talanger, förbättra styrningen och se till att AI-systemen är pålitliga, säkra och förklarliga.
I takt med att Europa närmar sig en AI-lag har Luxemburgs finansinstitut möjlighet att föregå med gott exempel och kombinera innovation med ansvar.