Ta vara på AI-möjligheten i FS-sektorn genom att maximera din data (Steven Rackham)

Människor och företag runt om i världen skapar en svindlande
1,145 XNUMX biljoner megabyte data per dag. Data förändras hela vårt liv, från att påskynda diagnosen av sjukdomar till att optimera prissättningen i detaljhandeln.

Data ger bränsle till AI-teknik och AI kan bara vara lika bra som informationen som den utnyttjar.

Enligt PwC, AI har potential att bidra med 15.7 biljoner dollar till den globala ekonomin till 2030 och kan öka BNP med upp till 26 % i lokala ekonomier inom samma tidsram. Utöver detta,

McKinsey förutspår att AI skulle kunna ge en 22% uppsving för den brittiska ekonomin till 2030. AI har en enorm potential att vara en betydande bidragsgivare till framtida brittisk ekonomisk tillväxt.

Smakämnen
finansiella tjänstesektorn bidrog 173.6 miljarder pund till den brittiska ekonomin 2021 och sektorn är den fjärde största av OECD:s ekonomier. Den förväntade ökningen av AI-utgifterna i kombination med storleken på Storbritanniens finansiella tjänstesektor representerar
en enorm möjlighet att driva innovation och tillväxt till det bättre. Den här bloggen kommer att diskutera hur organisationer kan maximera AI-möjligheten genom att få rätt datapraxis.

Slösa inte, vill inte

Både globalt och i Storbritannien producerar vi en svindlande mängd data varje dag, men

majoriteten av det är faktiskt bortkastat (68%). Det finns två huvudorsaker till att data inte används. Den första beror på reglering. Inom finansbranschen är vissa data inte tillåtna att användas för dess klassificeringar och även av regulatoriska/styrningsskäl.
GDPR-lagstiftningen tillåter till exempel inte att personuppgifter lagras längre än de behövs, så de måste sedan kasseras.

Det andra skälet beror på bristande förståelse. Många banker vet inte vilken data de har eller saknar förståelse för vilken typ av data de har. Denna kunskapsklyfta håller tillbaka digital transformation i många företag som är datarika men
är också informationsfattiga.

I många fall hanteras data utan den noggrannhet och hastighet som en bättre förståelse av data möjliggör. AI-möjligheten kommer helt enkelt att missas om människor misslyckas med att maximera sin data och misslyckas med att få insikterna från vad de har.

Maximera dina datatillgångar

Så hur kan organisationer få en bättre förståelse för sina datatillgångar? Datastyrningstjänster som skannar datakällor både på plats och moln kan implementeras, för att klassificera data och identifiera privat information – i sin tur kan detta bidra till att minska säkerheten
och efterlevnadsrisker.

Att förstå den data du har är inte bara en förlust i kommersiell mening (i termer av missade möjligheter) utan är fördelaktigt för andra operativa aspekter (genom att förbättra efterlevnaden). När det kommer till AI och ML kan man få insikter för att förbättra
försvar och servar kunderna bättre. AI kan hjälpa till att ta itu med vanliga utmaningar från mänskliga fel till förebyggande av bedrägerier, så tekniken har verklig kraft att åstadkomma positiva förändringar och bygga upp ett större förtroende hos kunderna.

Dataväven

Med både AI och ML är regelefterlevnad avgörande och data som går genom en pipeline bör vara både kompatibla och värdefulla i varje steg. Institutioner bör se till att implementera en dataväv, så att data kan samlas in vid kanten och sedan bearbetas
den använder kraftfulla GPU:er för att köra modeller som ger mer omedelbart affärsvärde.

Molnet kan också hjälpa till att maximera AI genom att bygga en multimolnstrategi som erbjuder ökad motståndskraft och en bättre plattform för data som kan skalas över flera miljöer. Med EU nådde provisorisk överenskommelse i maj om det nya

Digital Operational Resilience Act (DORA), organisationer måste nu tänka mer noggrant över sin digitala riskhantering och regelverk. Det är troligt att Storbritannien kommer att införa liknande lagstiftning inom en snar framtid och därför finns det ett behov
för att komma före kurvan och vara redo för potentiella regulatoriska förändringar snarare än att inte uppfylla nya krav.

Så sammanfattningsvis har FS-organisationer en enorm möjlighet att ta vara på möjligheterna med AI, men för att göra det måste de se till att deras data utnyttjas till fullo, används på ett kompatibelt sätt och lagras på ett flexibelt sätt.
sätt. Idag sitter organisationer på massor av data och dess outnyttjade potential kan accelerera FS-tillväxt både nu och i framtiden är det inte en möjlighet att missa.