From Experiment to Impact: AI in the Financial Sector
In the News
From Experiment to Impact: AI in the Financial Sector
How are banks taking the step towards greater AI maturity?
Dutch banks are often seen as digital frontrunners in Europe. They are already actively experimenting with (Gen)AI applications — for example, using agentic AI to accelerate internal processes and exploring new ways to make customer onboarding and Know Your Customer (KYC) processes more efficient. However, the reality is often more complex than news headlines suggest. Recent research by EPAM, a global technology and consulting partner for financial institutions, shows that financial institutions worldwide are still struggling to move from experimentation to the successful integration of AI into their core processes. Dutch banks also face the challenge of translating initiatives into tangible results.
AI has been present in the financial sector for many years. Fraud detection, risk assessment and document analysis are widely used applications. The advent of generative AI (GenAI) brings a new generation of possibilities: hyper-personalized onboarding, virtual assistants that instantly answer customer queries and advice tailored to customers’ personal situations.
In the Netherlands, these developments are already cautiously being put into practice. ING is exploring how GenAI agents can improve operational efficiency. ABN AMRO is investing in digital customer journeys where AI plays an increasingly significant role. These initiatives highlight that the extent to which banks succeed in embedding AI into their core processes will be a key factor in determining their competitive position in the coming years.
Full of Ambition
According to EPAM’s recent financial services-focused AI report 57% of financial service providers consider themselves “advanced” in AI, yet only 4% see themselves as true “disruptors.” This disparity illustrates the dilemma many institutions face: they are making progress, but major breakthroughs are still lacking. This tension is also visible in the Netherlands. While our banks are ahead in digitalization, pilots and experiments do not always lead to large-scale, robust applications.
Obstacles Hindering Progress
Although banks are ambitious, the road to mature AI adoption still has its hurdles. EPAM’s research shows that financial institutions worldwide encounter similar obstacles. It all starts with finding and training talent: 22% of respondents cite upskilling current employees as the biggest challenge, and 21% report a shortage of new AI talent. More than 5% even expect that over 80% of their workforce will need to develop new skills.
Many organizations also still have outdated systems and immature cloud infrastructures. Nearly 30% of respondents lack a modern IT landscape, and almost 30% say their cloud environment is not mature enough to support AI at scale. Governance is a third bottleneck. Many organizations already have a Chief AI Officer or plan to appoint one (88%), but only a fraction (2%) have a mature framework to safeguard ethics, compliance and risk. Finally, there are concerns about security and trust. 31% cite data security as the biggest challenge. Half of the respondents see unauthorized access to sensitive data as the greatest risk. For banks, where customer trust is paramount, this may be the most crucial condition for success.
Learn about the import lessons for Dutch banks by reading the full story here.
Discover how EPAM is transforming the future of banking here.
Van experiment naar impact: AI in de financiële sector
Nederlandse banken gelden in Europa vaak als digitale voorlopers. Ook bij de toepassing van (Gen)AI experimenteren zij al volop. Bijvoorbeeld met agentic AI om interne processen te versnellen en met nieuwe manieren voor onboarding van klanten en Know Your Customer-processen (KYC) efficiënter te maken. Toch is de praktijk vaak weerbarstiger dan de nieuwsberichten doen vermoeden.
Uit recent onderzoek van EPAM, een wereldwijd technologie en adviespartner voor financiële instellingen, blijkt dat financiële instellingen wereldwijd nog volop worstelen met de stap van experiment naar succesvolle inzet van AI in hun kernprocessen. Ook Nederlandse banken hebben de uitdaging om initiatieven te vertalen naar concrete resultaten.
AI is al jaren aanwezig in de financiële sector. Fraudedetectie, risicobeoordeling en documentanalyse zijn veelgebruikte toepassingen. Met de komst van generatieve AI (GenAI) komt daar een nieuwe generatie mogelijkheden bij: hyperpersoonlijke onboarding, virtuele assistenten die klantvragen direct beantwoorden en advies dat inspeelt op de persoonlijke situatie van klanten.
In Nederland gebeurt dat al voorzichtig in de praktijk. ING onderzoekt hoe GenAI-agents de operationele efficiëntie kunnen verbeteren. ABN AMRO investeert in digitale klantreizen waarbij AI een steeds grotere rol speelt. Deze initiatieven onderstrepen dat de mate waarin banken AI weten te verankeren in hun kernprocessen de komende jaren bepalend is voor hun concurrentiepositie.
Vol ambities
Volgens het recente AI-rapport van EPAM, gericht op de financiële sector, vindt 57% van de financiële dienstverleners zichzelf ‘advanced’ op het gebied van AI. Toch vindt slechts 4% zich een echte ‘disruptor’. Dat illustreert de spagaat waarin veel instellingen zich bevinden: ze boeken zeker vooruitgang, maar het ontbreekt nog aan grote doorbraken.
Die spanning is ook zichtbaar in Nederland. Onze banken lopen weliswaar voorop in digitalisering, maar ook hier leiden pilots en experimenten nog niet altijd tot grootschalige, robuuste toepassingen.
Obstakels die vooruitgang remmen
Hoewel banken ambitieus zijn, kent de weg naar volwassen AI-gebruik zeker nog drempels. Het EPAM-onderzoek laat zien dat financiële instellingen wereldwijd ook obstakels ervaren. Alles begint bij het vinden en opleiden van talent: 22% van de respondenten noemt het trainen van huidige medewerkers de grootste uitdaging en 21% signaleert een tekort aan nieuw AI-talent. Meer dan vijf procent verwacht zelfs dat meer dan 80% van hun personeelsbestand nieuwe vaardigheden moet ontwikkelen.
Daarnaast hebben veel organisaties nog verouderde systemen en een onvolwassen cloudinfrastructuur. Bijna 30% van de respondenten heeft geen up-to-date IT-landschap in huis en bijna 30% zegt dat hun cloudomgeving niet volwassen genoeg is om AI op grote schaal te ondersteunen. Governance is een derde knelpunt. Veel organisaties hebben al een Chief AI Officer of plannen daarvoor (88%), maar slechts een fractie (2%) beschikt over een volwassen raamwerk om ethiek, compliance en risico’s te borgen.
Tot slot is er de zorg om veiligheid en vertrouwen. 31% noemt databeveiliging de grootste uitdaging. De helft van de respondenten vindt ongeautoriseerde toegang tot gevoelige data het grootste risico. Voor banken, waarvoor vertrouwen van klanten prioriteit is, is dat misschien wel de belangrijkste voorwaarde voor succes.
Lees hier meer over de belangrijke lessen voor Nederlandse banken. Link hier
Ontdek hier hoe EPAM de toekomst van bankieren transformeert. Link hier
