AI en disruptie – hoe wordt de bancaire wereld beïnvloedt?

Kunstmatige intelligentie, artificial intelligence oftewel AI, beïnvloedt de arbeidsmarkt op wereldwijd niveau. Het bankwezen en de financiële sector vormen hierop geen uitzondering. Als we het over automatisering hebben, denken mensen vaak als eerste aan het verlies van hun baan. In het financiële wereld kan het tegendeel echter juist het geval zijn. We spraken met onze consultants, om meer te weten te komen over welke deuren AI kan openen voor professionals die voorheen nog niet overwogen om in de bancaire sector te werken.

Invloed in de bancaire wereld

Bankieren voor particulieren
Bankieren voor particulieren is sterk aan verandering onderhevig; verbetering van de dienstverlening is prioriteit voor banken in een concurrerende, commerciële omgeving. En automatisering is een fantastisch middel om de klantervaring te optimaliseren. Tegenwoordig is een goede gebruikerservaring gebaseerd op de modernste digitale platformen. Chatbots zijn bijvoorbeeld een handige manier om klanten aan te spreken - vooral als die bots steeds intelligenter worden.

Omdat baanbrekende AI-technologieën de financiële sector blijven innoveren, creëert dit kansen voor veel specialisten die in eerste instantie niet aan de bancaire wereld dachten. Ontwikkelaars, analisten en technici zullen veel gevraagd worden omdat geautomatiseerde chat bots steeds geavanceerder worden. Zo gaat een wereld aan mogelijkheden voor technisch specialisten open, waarin ze hun vaardigheden kunnen gebruiken om samen te werken aan de toekomst van bankieren.

Machine learning tegen AML
Machine learning wordt vaak genoemd als een handige tool in AML (Anti-Money-Laundering) programma’s. Er is hierin al veel verbeterd, de volgende stap is om alle handmatige functies te automatiseren om efficiëntie te verbeteren. Zoals bijvoorbeeld in het toezicht houden op transacties en verdachte activiteiten. ML kan computers leren verdacht gedrag op te sporen en te herkennen en waarschuwingen te classificeren als hoog, middelgroot of laag risico. Het toepassen van regels op deze waarschuwingsclassificaties kan het automatisch sluiten van waarschuwingen vergemakkelijken. Zo hoeven experts alleen toezicht te houden op de machines die deze waarschuwingen geven in plaats van alle waarschuwingen handmatig te controleren. Dit scheelt tijd die deze deskundigen beter kunnen benutten.

NLP voor fluctuatie voorspellingen
Neuro Linguïstisch Programmeren, NLP, heeft ook een grote impact op de sector. Banken en onderzoeksbureaus gebruiken NLP om van documenten, rapporten, nieuwsartikelen en social media berichten te schrapen. Dit stelt hen in staat om prijsbewegingen en trends te voorspellen. Ze zijn eigenlijk op zoek naar hetzelfde resultaat als kwantitatieve professionals, maar ze gebruiken publieke informatie om hun analyse te onderbouwen.

Kansen en uitdagingen voor professionals

De aard van kunstmatige intelligentie brengt een mix van kansen en uitdagingen met zich mee voor professionals binnen de bancaire en financiële sector. Terwijl sommige banen met een lager salaris zullen worden geautomatiseerd, zullen er ook meer kansen komen voor hoogopgeleiden in de financiële wereld.

Banken moeten intelligentere systemen en oplossingen ontwikkelen. Machine learning is hier een groot onderdeel van. Er is een enorme vraag naar systemen die in staat zijn om gegevens te bekijken, intelligente beslissingen te nemen en effectieve analyses uit te voeren. Om het potentieel van machine learning te realiseren, moeten banken ervoor zorgen dat ze over het juiste gespecialiseerde talent beschikken.

Het selectieproces van het juiste talent vergt daarom voor veel managers een grote investering. De inwerk- en opleidingsperiode kost aardig wat tijd. Daar tegenover staat dat het automatiseren van processen van een lager niveau een interessant kostenvoordeel op kan leveren.

Bijscholing voor professionals
De vraag naar technisch specialisten in de bancaire en financiële sector blijft gestaag toenemen en uitbreiden. De meest gevraagde functies binnen Investment Banking richten zich op business intelligence, big data, kwantitatieve developers, ook Quant Developers genoemd, en analytici. Deze experts zetten zich in om big data te verwerken door middel van algoritmes. Ze maken het mogelijk om machine learning zo te ontwikkelen dat het voorspellingen kan doen en op basis daarvan kan helpen met belangrijke beslissingen. Deze komen tot stand door het combineren van diverse belangrijke factoren als risicofactoren en marktvoorspellingen. Deze specialisten staan aan het roer van een AI proof toekomst.

Door de grote vraag naar de bovengenoemde big data experts en analytici is er een beweging zichtbaar waarin bedrijven maar ook professionals zelf aandacht besteden aan bijscholing om de markt voor te blijven. Kennis van machine learning en data science zijn waardevolle vaardigheden in de hele branche. Als je over deze specialistische kennis beschikt dan maakt dat je een zeer gewilde kandidaat. Bijscholing kan op verschillende manieren, via online cursussen of een Phd.

Menselijke impact
Hoewel AI voor grote veranderingen zorgt in de financiële sector, is de menselijke kant van banking nog steeds cruciaal. Finance is een onvoorspelbare branche. Hoewel systemen op het moment statistieken door middel van intelligentie kunnen produceren worden er geen nog geen externe factoren in meegenomen. Als er bijvoorbeeld een beurscrash is, dan kan een intelligente machine geen rekening houden met willekeurige afwijkingen. Om die reden is de mens onmisbaar.

Dit illustreert goed hoe AI en de mens elkaar kunnen versterken. Aan de andere kant kan AI niet geheel zonder de mens, terwijl de mens dat andersom wel kan. AI is van ons afhankelijk omdat we ervoor moeten zorgen dat alle data correct is. Als dit hand in hand gaat, dan worden banen makkelijker, en opent er zich en wereld aan mogelijkheden.

Ben je op zoek naar een baan in Fintech en wil je werken aan de toekomst? Kijk bij onze huidige vacatures!

Zoek vacatures

5 redenen om in fintech te werken

01 okt 2019

Fintech slaat de brug tussen technologie en finance. Fintech gebruikt big data, automation, blockchain en AI om de beste klant ervaring neer te zetten. Fintech zorgt voor transparante diensverlening, nieuwe startups en veranderende multinationals. Voor nieuwe banen. Kortom, fintech is hot. Dat bovenste was misschien al wel duidelijk. Maar waarom zou je in fintech willen werken? We geven je 5 redenen.

Top skills om in fintech te werken

04 sep 2019

Artificial intelligence en distributed ledgers als blockchain zijn de bouwstenen van fintech. Er kunnen echter professionals met verschillende achtergronden in fintech werken. Welke skills heb je nodig om hier te excelleren?

Millennials en CEO’s, een gouden team

22 okt 2019

Zou je een millennial of generatie z-er naast een CEO zetten? Misschien is het wel een gouden team. Als expert op het gebied van arbeidsbemiddeling geeft Huxley inzicht in de wereld van leiderschap en generatie verschillen en brengt perspectief om de kloof te dichten.

Open Banking: het gebruik van API’s in de financiële dienstverlening

15 jul 2019

De opkomst van Open Banking speelt een belangrijke rol bij de digital transformaties bij banken en andere financiële instellingen. Wat zijn API’s eigenlijk en op wat voor een manier worden ze ingezet bij digitale transformaties?