Tekoäly Luxemburgin rahoitusalalla: Käyttöönotto, haasteet ja tuleva tie
Luxemburginrahoitusala on viime vuosina osoittanut kasvavaa kiinnostusta tekoälyä ja koneoppimista kohtaan. CSSF:n (Commission de Surveillance du Secteur Financier) ja BCL:n (Banque centrale du Luxembourg) yhteinen aihekohtainen katsaus paljastaa, että vaikka käyttöönotto on vielä alkuvaiheessa, tekoälyteknologian investoinnit ja käyttöönotto lisääntyvät tasaisesti.
Tekoälylle lämpenevä ala
Lokakuun 2021 ja tammikuun 2022 välisenä aikana toteutettu kysely kohdistui 148 valvottuun laitokseen, ja vastausprosentti oli 93 prosenttia. Siinä arvioitiin kolmea keskeistä osa-aluetta: digitaalinen strategia, tekoälyn/ML:n käyttöönotto ja tosielämän käyttötapaukset. Tulokset tarjoavat tilannekuvan toimialasta, joka omaksuu tekoälyä varovaisesti mutta asteittain.
Vuonna 2021 vain 32 prosenttia vastaajista ilmoitti investoineensa tekoälyyn API-rajapintojen (56 %) ja digitaalisen sisäänoton (34 %) taustalla. Vuoteen 2023 mennessä koneoppimisesta oli kuitenkin tullut investointien odotetun kasvun ykkösalue, ja 39 prosenttia laitoksista suunnitteli lisäävänsä ML-budjettiaan. Tämä merkitsee siirtymistä tutkimuksellisesta kiinnostuksesta strategiseen käyttöönottoon.
Nykyinen hyväksymisaste
Vaikka tekoälyä on paljon puhuttu, vain 30 prosenttia laitoksista käytti kyselyhetkellä tekoälyä aktiivisesti, ja 25 prosenttia oli ottanut käyttöön ML-ratkaisuja. Näistä ML on selvästi hallitseva teknologia, sillä 83 prosenttia tekoälyn käyttöönottajista käyttää sitä. Vastaajien raportoimiin käyttötapauksiin kuuluvat ensisijaisesti petosten havaitseminen, prosessien automatisointi, markkinointi, asiakasymmärrys ja kyberturvallisuus.
Mielenkiintoista on, että vaikka pankit ovatkin vastaajien enemmistö, ne ovat jäljessä maksu- ja sähköisen rahan laitoksista tekoälyn käyttöönotossa, mikä johtuu mahdollisesti niiden monimutkaisemmista vanhoista järjestelmistä.
Hyödyt ja haasteet
Laitokset määrittelivät tekoälyn ja ML:n käytöstä kolme ensisijaista hyötyä:
-
Sisäisen tehokkuuden parantaminen
-
Riskien vähentäminen
-
Parannetut tuotteet ja palvelut
Toisaalta suurimpia haasteita ovat tiedon laatu, tekoälyn ja ML:n osaajien vähyys sekä mallien ajautumiseen ja seurantaan liittyvät ongelmat. Myös selkeän sääntelykehyksen puuttuminen vaikuttaa osaltaan siihen, että laajempi käyttöönotto on varovaista.
Organisaatiorakenteet ja osaamisvajeet
Useimmilla tekoälyä käyttävillä laitoksilla (86 %) on omat datatieteen tiimit, jotka sijaitsevat usein konsernitasolla. Tiimien koko Luxemburgissa on kuitenkin edelleen pieni, yleensä alle 10 henkilöä. Tärkeimmät vaadittavat taidot ovat data-analyysi, tilastot ja IT-ohjelmointi.
Vaikka kiinnostus tekoälyä kohtaan on kasvanut, 30 prosenttia vastaajista ei ollut vielä antanut henkilöstölle minkäänlaista tekoälyyn liittyvää koulutusta, mikä osoittaa, että sisäisissä valmiuksissa on puutteita.
Hallinto ja luottamus
Raportti antaa tekoälyn hallinnoinnista ristiriitaisen kuvan. Vaikka useimmat laitokset ottavat tekoälyhankkeisiin mukaan perinteisiä valvontatoimintoja, kuten tietosuojaa ja tietoturvaa, vain 22 prosentilla laitoksista on tekoälyyn liittyviä eettisiä toimintalinjoja, ja vain 7 prosentilla laitoksista on perustettu eettisiä komiteoita. Kun tekoälyn käyttö kehittyy, eettinen hallinto on ratkaisevan tärkeää luottamuksen ja sääntelyn noudattamisen varmistamiseksi.
Turvallisuus on edelleen kriittinen alue. Vain 56 prosenttia tekee tekoälyjärjestelmistään riippumattomia tietoturvatarkastuksia, ja vain 27 prosenttia testaa niitä erityisesti uhkia, kuten hyökkäyksiä tai tietomyrkytystä vastaan. Samoin ennakkoluulojen ehkäiseminen ja selitettävyys ovat edelleen alikehittyneitä monissa käyttötapauksissa.
Käyttötapaukset tuotannossa
Yhteensä 158 tekoälyyn liittyvää käyttötapausta raportoitiin, joista 59 prosenttia on jo tuotannossa. AML ja petosten havaitseminen ovat kärjessä (18 %), seuraavina tulevat prosessien automatisointi (15 %) ja asiakaskohtaiset käyttötapaukset, kuten tuotesuositukset ja oivallukset (8 % kumpikin). Useimmat järjestelmät perustuvat edelleen perinteisiin sisäisiin tietoihin, ja ne on rakennettu itse tai ne ovat saaneet vain vähän ulkopuolista tukea.
Katse eteenpäin
Luxemburgin rahoitusala on varovaisella mutta määrätietoisella tiellä kohti tekoälyn integroitumista. Tekoälyyn liittyvien investointien lisääntyminen ja kasvava tietoisuus sekä hyödyistä että riskeistä ovat merkki kypsyvästä ekosysteemistä. Edessä on kuitenkin vielä paljon työtä: on lisättävä lahjakkuutta, parannettava hallintoa ja varmistettava, että tekoälyjärjestelmät ovat luotettavia, turvallisia ja selitettävissä.
Kun Eurooppa lähestyy tekoälylain voimaantuloa, Luxemburgin rahoituslaitoksilla on tilaisuus näyttää esimerkkiä ja yhdistää innovointi ja vastuullisuus.