Study: Banks are building GenAI, but no one is managing the risks – figures, tools & recommendations for action
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Study: Banks are building GenAI, but no one is managing the risks – figures, tools & recommendations for action
A study examines the global status of AI use in financial companies and points the way to efficient and compliant use. By Sudeep Raju, Director Account Management, Financial Services, EPAM Systems Inc.
With its comprehensive study "From Hype to Impact," EPAM Systems recently analyzed the current state of AI application in companies worldwide. Now, a special analysis for the financial sector is available, based on a survey of over 900 executives and software engineers in the financial industry. It paints a nuanced picture of AI adoption: While 57 percent of respondents consider themselves "advanced" in their AI maturity—the highest percentage among the eight industries surveyed—only 4 percent see themselves as "disruptors." While banks have long used machine learning to support risk analysis, fraud detection, and other activities, the recent innovation enabled by GenAI opens up a new world of possibilities. Given the rapid market launch of AI, these figures suggest a certain reluctance to implement it.
Status Quo: How far has the industry come?
Obstacles can be identified, for example, in the need for training: 22 percent of respondents cite "training and empowering existing employees" as the biggest challenge. At the same time, 21 percent see the management level and its technical qualifications as the biggest challenge. Five percent even assume that between 81 percent and 99 percent of the workforce will need AI training within the next 18 months. This underscores the scale of the impending transformation.
Reasons for the delayed adoption of AI, particularly in the financial sector, are also evident at the technical level. According to the study, the three biggest challenges in infrastructure modernization are inadequate security programs, immature cloud environments, and outdated technology stacks.
One in two considers "unauthorized access to sensitive data" to be the most important security problem. This shows that in order for financial service providers to successfully utilize the power of AI, they must first close their security gaps.
Read the full article here. (Article published in German)
The push toward AI-enabled #Banking will reward banking and financial services institutions with strong digital foundations, resilient architectures and uncompromising security. This insightful report offers a grounded view of how far the industry has come and the critical work still ahead. Read the full report to learn more: epam.com/insights/research/how-financial-services-organizations-can-unlock-real-business-value-with-ai
Studie: Banken bauen GenAI, aber keiner steuert die Risiken – Zahlen, Tools & Handlungsempfehlungen
Eine Studie untersucht den weltweiten Stand der KI-Nutzung in Finanzunternehmen und zeigt Wege zu einer effizienten und konformen Nutzung auf. Von Sudeep Raju, Director Account Management Financial Services, EPAM Systems Inc.
Mit seiner umfassenden Studie „From Hype to Impact“ hat EPAM Systems kürzlich den aktuellen Stand der KI-Anwendung in Unternehmen weltweit analysiert. Nun liegt eine spezielle Analyse für den Finanzsektor vor, die auf einer Umfrage unter mehr als 900 Führungskräften und Softwareentwicklern der Finanzbranche basiert. Sie zeichnet ein differenziertes Bild der KI-Einführung: Während 57 Prozent der Befragten sich selbst als „fortgeschritten” in ihrer KI-Reife betrachten – der höchste Prozentsatz unter den acht untersuchten Branchen –, sehen sich nur 4 Prozent als „Disruptoren”. Zwar nutzen Banken seit langem maschinelles Lernen zur Unterstützung der Risikoanalyse, für Betrugserkennung und andere Aktivitäten, doch die jüngsten Innovationen, die durch GenAI ermöglicht wurden, eröffnen eine neue Welt voller Möglichkeiten. Angesichts der raschen Markteinführung von KI deuten diese Zahlen auf eine gewisse Zurückhaltung bei der Umsetzung hin.
Status Quo: Wie weit fortgeschritten ist die Branche?
Hindernisse lassen sich beispielsweise im Schulungsbedarf erkennen: 22 Prozent der Befragten nennen „Schulung und Befähigung bestehender Mitarbeiter” als größte Herausforderung. Gleichzeitig sehen 21 Prozent die Führungsebene und ihre technischen Qualifikationen als größte Herausforderung. Fünf Prozent gehen sogar davon aus, dass zwischen 81 und 99 Prozent der Belegschaft innerhalb der nächsten 18 Monate eine KI-Schulung benötigen werden. Dies unterstreicht das Ausmaß des bevorstehenden Wandels.
Gründe für die verzögerte Einführung von KI, insbesondere im Finanzsektor, sind auch auf technischer Ebene erkennbar. Laut der Studie sind die drei größten Herausforderungen bei der Modernisierung der Infrastruktur unzureichende Sicherheitsprogramme, unausgereifte Cloud-Umgebungen und veraltete Technologie-Stacks.
Jeder Zweite betrachtet „unbefugten Zugriff auf sensible Daten” als das wichtigste Sicherheitsproblem. Dies zeigt, dass Finanzdienstleister zunächst ihre Sicherheitslücken schließen müssen, um die Leistungsfähigkeit der KI erfolgreich nutzen zu können.
Lesen Sie den vollständigen Artikel hier.
Der Vorstoß in Richtung KI-gestütztes #Banking wird Banken und Finanzdienstleistungsinstitute mit starken digitalen Grundlagen, widerstandsfähigen Architekturen und kompromissloser Sicherheit belohnen. Dieser aufschlussreiche Bericht bietet einen fundierten Überblick darüber, wie weit die Branche bereits gekommen ist und welche wichtigen Aufgaben noch vor ihr liegen. Lesen Sie den vollständigen Bericht, um mehr zu erfahren:
epam.com/insights/research/how-financial-services-organizations-can-unlock-real-business-value-with-ai
