AI-bureaus in de financiële dienstverlening: van acceptatiemodellen tot transactiemonitoring

Kunstmatige intelligentie is in de financiële wereld allang geen bijzaak meer. Het is geïntegreerd in kredietsystemen, transactiemonitoring, treasurytools en de dashboards die risicoteams 's ochtends als eerste raadplegen. Achter al die modewoorden schuilt een vrij nuchter doel: rommelige data en trage processen omzetten in beslissingen die risico's en klanten met meer zorg behandelen.

Dit artikel brengt een aantal bedrijven samen die financiële instellingen al helpen bij het gebruik van AI voor kredietverlening, risicobeheer, fraudebestrijding en operationele processen. Sommige bedrijven richten zich op brede platformen, andere op projecten op maat en adviesdiensten. Deze mix maakt het gemakkelijker om te zien welke samenwerkingsvorm het beste past bij een specifieke toepassing en de manier waarop een intern team het liefst werkt.

1. AI Superieur

Bij AI Superior zien we onszelf als partner voor financiële instellingen die AI willen inzetten op een praktische, begrijpelijke en op hun eigen data gebaseerde manier. We ontwikkelen en beheren AI-applicaties, van het eerste proof-of-concept tot productiesystemen die geïntegreerd zijn in kredietverlening, risicobeheer, financiën en operationele processen. De meeste van onze projecten beginnen met een simpele, maar complexe situatie: te veel spreadsheets, verouderde systemen die niet met elkaar communiceren en beslissingen die nog steeds afhankelijk zijn van handmatige controles. Van daaruit ontwerpen we modellen, datapipelines en software die daadwerkelijk in die omgeving functioneren, in plaats van er alleen maar goed uit te zien in een presentatie. We bieden AI-diensten aan banken, verzekeraars, fintechbedrijven en andere financiële organisaties die verder willen gaan dan experimenten en AI willen integreren in hun dagelijkse werkzaamheden.

Een belangrijk deel van onze focus ligt op use cases waarbij AI vaak genoeg correct en transparant moet zijn om te voldoen aan zowel zakelijke als wettelijke verwachtingen. Dit omvat kredietrisicomodellen, fraude- en anomaliedetectie, AI-ondersteunde boekhouding, forecasting en klantanalyses voor verschillende financiële producten. In veel gevallen werken we met teams die al modellen of tools hebben, maar hulp nodig hebben om deze om te zetten in robuuste services met versiebeheer, monitoring en duidelijke verantwoordelijkheid. We brengen data scientist, software engineer en domeinexperts samen, zodat modelontwerp, implementatie en compliance geen drie afzonderlijke gesprekken zijn. Op de lange termijn levert dit onze klanten AI-systemen op die gecontroleerd, afgestemd en uitgebreid kunnen worden, in plaats van opgesloten te zitten in een black box.

Hoofdzaken:

• Focus op complete AI-oplossingen, van de eerste verkenning en afbakening tot de implementatie en monitoring van systemen in productie.
• Ervaring met het werken met financiële instellingen aan projecten op het gebied van kredietrisico, fraudeanalyse, AI-boekhouding en klantinzichten.
• Sterke aandacht voor databeheer, interpreteerbaarheid van modellen en afstemming met risico- en compliancekaders.
• Een combinatie van expertise op onderzoeksgebied en praktische engineering, gericht op het integreren van AI in de dagelijkse financiële bedrijfsvoering.

Diensten:

• AI-advies voor banken, verzekeraars en andere financiële organisaties die AI-initiatieven willen identificeren en prioriteren.
• Ontwikkeling op maat van machine learning-modellen en beslissingssystemen voor kredietscoreberekening, prijsbepaling en incassostrategieën.
• Fraudebestrijding en analyse van financiële criminaliteit met behulp van transactiegegevens, gedragspatronen en geavanceerde modelleringstechnieken.
• AI-gestuurde oplossingen voor boekhouding en financieel beheer, waaronder geautomatiseerde boekhouding, kostenbeheersing en realtime rapportage.
• Klantanalysediensten op het gebied van segmentatie, personalisatie, churnmodellering en schatting van de levenslange klantwaarde voor financiële producten.
• Data- en MLOps-ondersteuning, van architectuur en datapijplijnen tot implementatie, monitoring en continue verbetering van AI-oplossingen.

Contactgegevens:

• Website: aisuperior.com
• Telefoon: +49 6151 3943489
• E-mailadres: info@aisuperior.com
• Adres: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Duitsland
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/ai-superior
• Facebook: www.facebook.com/aisuperior
• Twitter: x.com/aisuperior
• Instagram: www.instagram.com/ai_superior

2. FICO

FICO ontwerpt analyse- en beslissingsplatformen die kredietverstrekkers, kaartuitgevers en betaalproviders helpen bepalen wie krediet krijgt, onder welke voorwaarden en hoe transacties in realtime moeten worden verwerkt. De tools verbinden scoringsmodellen, optimalisatieroutines en bedrijfsregels, zodat prijzen, limieten, goedkeuringen en afwijzingen kunnen worden aangepast naarmate er nieuwe gegevens binnenkomen. Wat vaak lijkt op een enkele klik bij een kredietaanvraag of kaartbetaling, is meestal het resultaat van vele kleine, modelgestuurde controles die op de achtergrond draaien. Risicoteams gebruiken het platform om strategieën voor verliesbeheersing en winstgevendheid te vergelijken, terwijl ze de wettelijke vereisten en het interne beleid in de gaten houden. Fraudespecialisten vertrouwen op patroonherkenningsmodellen die de dagelijkse activiteiten monitoren, ongebruikelijk gedrag signaleren en proberen legitieme klanten te onderscheiden van verdacht verkeer zonder het normale gebruik te vaak te verstoren.

Hoogtepunten:

• Ruime ervaring in kredietrisicoanalyse en besluitvormingsondersteuning voor retail- en zakelijke financiering.
• Het gebruik van AI-modellen, regels en optimalisatie in één omgeving om de dagelijkse krediet- en fraudebestrijding te verbeteren.
• Het integreren van aanvraagverwerking, accountbeheer, incasso en fraudebestrijding in consistente werkprocessen.

Kernaanbod:

• Kredietscores en beslissingsstrategieën voor leningen, creditcards en andere kredietproducten.
• Fraudeanalyse voor kaartbetalingen, digitale kanalen en nieuwe betaalprocessen.
• Optimalisatie van collecties en terugwinning met behulp van voorspelde gedrags- en reactiepatronen
• Beslissingen op klantniveau met betrekking tot prijzen, limieten en gerichte aanbiedingen op basis van voorspellende modellen.

Contactgegevens:

• Website: www.fico.com
• Facebook: www.facebook.com/FICODecisions
• Twitter: x.com/fico
• Linkedin: www.linkedin.com/company/fico
• Instagram: www.instagram.com/fico_corp
• Adres: FICO – Hoofdkantoor 5 West Mendenhall, Suites 105 Bozeman, MT 59715 VS.
• Telefoon: +1 (406) 982-7276

3. GegevensRobot

DataRobot biedt een platform waar financiële instellingen AI-modellen en -agents kunnen bouwen, testen en beheren die direct geïntegreerd zijn in de workflows voor risicobeheer, financiën en operationele processen. De omgeving combineert geautomatiseerd machine learning, generatieve AI-componenten en samenwerkingstools, waardoor datawetenschappers, analisten en business owners aan dezelfde projecten kunnen werken zonder in aparte systemen te hoeven werken. Datasets, features en modelversies worden centraal beheerd, wat de gebruikelijke chaos van spreadsheets en verspreide scripts vermindert. Dit betekent dat modellen in een risico- of financiële afdeling op een normale werkdag sneller kunnen worden bijgewerkt, vergeleken en in productie genomen met minder handmatige aanpassingen.

In de financiële sector wordt het platform vaak gebruikt voor kredietbeoordeling, portfolioprognoses, fraudedetectie, liquiditeitsplanning en klantanalyses. Teams kunnen beginnen met vooraf opgestelde blauwdrukken of use-case-sjablonen en deze vervolgens aanpassen aan hun eigen data, beleid en beperkingen. Monitoring-, driftdetectie- en governance-tools zijn geïntegreerd in de modelleringsfuncties, waardoor modelrisicobeheer geen bijzaak is. Na verloop van tijd beschikken instellingen over een catalogus van AI-middelen die hergebruikt kunnen worden in verschillende bedrijfsonderdelen, in plaats van een verzameling eenmalige experimenten.

Belangrijkste punten:

• Een platform dat zowel voorspellende als generatieve AI ondersteunt in een gedeelde interface voor financiële teams.
• Een workflow waarmee specialisten op het gebied van risico, financiën en analyses modellen kunnen bouwen, vergelijken en documenteren.
• Monitoring- en governancefuncties afgestemd op strikt toezicht in de bank-, krediet- en verzekeringssector.
• Bibliotheken en blauwdrukken voor veelvoorkomende toepassingen zoals fraudebestrijding, kredietbeslissingen en vraagvoorspellingen.

Hun diensten omvatten:

• Ontwerp van AI-oplossingen voor kredietbeoordeling, risicoscoring en blootstellingsbeheer.
• Ontwikkeling van modellen voor fraudedetectie, transactiebewaking en analyse van financiële criminaliteit
• Voorspellings- en planningsmodellen voor inkomsten, liquiditeit, financieringsbehoeften en kapitaalgebruik.
• MLOps, governance en ondersteuning van de levenscyclus van modellen voor financiële organisaties die het platform op grote schaal gebruiken.

Contact:

• Website: www.datarobot.com
• E-mail: support@datarobot.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/datarobot

4. H2O.ai

H2O.ai ontwikkelt een reeks tools die automatische machine learning, modelinterpretatie en nieuwere generatieve technieken combineren rondom de eigen data van een organisatie. De stack omvat open source-bibliotheken, platforms voor het bouwen en implementeren van modellen en omgevingen voor het uitvoeren van taalmodellen in gecontroleerde omstandigheden. Financiële instellingen kiezen er vaak voor wanneer ze al data science-expertise in huis hebben, maar sneller van experimenten naar werkende systemen willen overstappen. De technologie is ontworpen om dicht bij gevoelige data te blijven, wat belangrijk is wanneer kredietdossiers, transactiegeschiedenissen of compliance-documenten een beveiligde omgeving niet mogen verlaten.

Binnen de financiële sector wordt H2O.ai gebruikt voor kredietrisicoscoring, prijsbepaling, fraude- en oplichtingsdetectie, anti-witwasanalyses en klantinzichtprojecten. Teams gebruiken geautomatiseerde machine learning om grote sets potentiële modellen en kenmerken te doorzoeken en maken vervolgens gebruik van verklaarbaarheidstools om te begrijpen waarom bepaalde patronen relevant zijn voor het risico op wanbetaling of fraude. Dit helpt risico- en compliance-medewerkers te controleren of de output logisch is voordat een model in productie wordt genomen. Na goedkeuring kunnen modellen worden geïntegreerd in beslissingssystemen, realtime monitoring of batchrapportage zonder de omliggende infrastructuur volledig opnieuw te hoeven opbouwen.

Een ander terugkerend thema is de flexibiliteit in implementatie. De software kan draaien in een private cloud, on-premises of in streng gecontroleerde omgevingen waar externe toegang beperkt of volledig afgesloten is. Dit is ideaal voor instellingen met strikte regels over waar data mag worden opgeslagen en hoe tools worden gecontroleerd. Omdat een groot deel van de stack open en uitbreidbaar is, kunnen interne teams deze combineren met hun eigen code, in plaats van vast te zitten aan een gesloten systeem.

Waarom mensen dit platform bekijken:

• Sterke nadruk op voorspellende modellen en verklaarbaarheid voor gereguleerde financiële toepassingen.
• Gebruik het voor kredietrisico, fraudeanalyse, AML en klantmodellering met één technische basis.
• Implementatiepatronen die ondersteuning bieden voor privé-, on-premises- en beperkte omgevingen voor gevoelige gegevens.

Wat ze aanbieden:

• Kredietrisico- en prijsmodellen voor leningen, creditcards en andere balansproducten
• Modellen voor het detecteren van fraude en oplichting bij betalingen, overboekingen en digitale bankkanalen.
• Antiwitwas- en compliance-analyses gebouwd op uitlegbare machine learning-pipelines.
• Modelleren van klantgedrag, klantverloop en waarde met behulp van zowel voorspellende als generatieve technieken.

Contactgegevens:

• Website: h2o.ai
• E-mail: sales@h2o.ai
• Facebook: www.facebook.com/h2oai
• Twitter: x.com/h2oai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/h2oai
• Instagram: www.instagram.com/h2o.ai
• Adres: 2307 Livorno St Mountain View, CA 94043
• Telefoonnummer: +1 (650) 227-4572

5. SAS

SAS fungeert als een soort ruggengraat voor banken en andere financiële instellingen die hun risico- en compliancebeslissingen willen baseren op data in plaats van gewoontes. Het platform brengt klantgegevens, transacties, netwerkrelaties en watchlists samen, zodat verdacht gedrag kan worden beoordeeld, gegroepeerd en op een gestructureerde manier naar onderzoekers kan worden gestuurd. De focus ligt vaak op financiële criminaliteit – fraude, witwassen, sancties – waar regels alleen niet volstaan en modellen moeten leren van eerdere waarschuwingen en uitkomsten van zaken. Analisten kunnen nieuwe scenario's testen, drempelwaarden aanpassen en de prestaties van modellen vergelijken zonder telkens alles helemaal opnieuw te hoeven opbouwen. Dezelfde omgeving ondersteunt doorgaans ook kredietrisico en wettelijke rapportage, waardoor risico- en compliance-teams niet in volledig gescheiden werelden werken. Na verloop van tijd geeft dit instellingen een beter geïntegreerd beeld van wie hun klanten zijn, hoe geld tussen hen stroomt en waar de zwakke punten in de controles zich voordoen.

Opvallende eigenschappen:

• Sterke focus op fraude-, witwas- en sanctieanalyses als onderdeel van een breder risico- en compliance-systeem.
• Het gebruik van machine learning in combinatie met regels zorgt ervoor dat waarschuwingen prioriteit krijgen op basis van daadwerkelijke patronen, en niet alleen op basis van statische drempelwaarden.
• De mogelijkheid om klant- en tegenpartijnetwerken te verkennen om verborgen verbanden tussen accounts, apparaten en transacties bloot te leggen.

Kerndiensten op het gebied van financiële AI:

• Door AI aangedreven transactiemonitoring voor fraude- en antiwitwasprogramma's.
• Risicoscores voor klanten en accounts bij onboarding, periodieke evaluaties en continue monitoring.
• Sancties, screening van politiek prominente personen en negatieve mediaberichten, inclusief workflows voor het afhandelen van waarschuwingen.
• Ondersteuning van compliance- en onderzoeksteams bij het beheer en de analyse van financiële misdrijven.

Contactgegevens:

• Website: www.sas.com
• E-mail: support@sas.com
• Facebook: www.facebook.com/SASsoftware
• Twitter: x.com/SASsoftware
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/sas
• Adres: 100 SAS Campus Drive Cary, NC 27513-2414, VS
• Telefoonnummer: +1-800-727-0025

6. Capgemini

Capgemini is een partner voor financiële instellingen die hun aanpak van risico, compliance en financiële criminaliteit willen moderniseren met behulp van data en AI, maar niet alles volledig opnieuw willen opbouwen. Het bedrijf helpt bij het in kaart brengen van processen zoals KYC, klantonderzoek en transactiemonitoring, en herontwerpt deze vervolgens met automatisering en analyses. Dit kan betekenen dat de manier waarop documenten worden vastgelegd en gecontroleerd, de manier waarop klantprofielen worden samengesteld of de manier waarop meldingen uit verschillende systemen worden verwerkt, opnieuw moet worden bekeken. Het doel is op papier vaak eenvoudig, maar in de praktijk complex: minder blinde vlekken, een betere detectiekwaliteit en minder repetitief werk voor compliance-teams.

Naast het ontwerp neemt Capgemini vaak ook de implementatie en het beheer op zich. Teams werken met transactiemonitoringsplatformen, sanctiescreeningstools en risicomodellen, en stemmen deze af op lokale regelgeving en intern beleid in plaats van de standaardinstellingen te behouden. Dankzij managed services kunnen sommige instellingen delen van hun financiële criminaliteitsbestrijding uitbesteden, waarbij Capgemini analisten, processen en AI-accelerators levert onder één dak. Voor banken en verzekeraars die te maken hebben met een hoog aantal meldingen en steeds veranderende regelgeving, kan deze combinatie van consultancy, technologie en operationele ondersteuning praktischer aanvoelen dan een puur adviserende rol.

Waarom klanten opletten:

• Een combinatie van advieswerk, technologie-integratie en beheerde diensten op het gebied van risico, compliance en financiële criminaliteit.
• Praktische ervaring met KYC-, klantonderzoek- en transactiemonitoringprogramma's die aan strenge toezichtseisen moeten voldoen.
• Het inzetten van AI-agenten en automatisering om repetitieve beoordelingstaken over te nemen, terwijl belangrijke beslissingen bij menselijke specialisten blijven.
• De mogelijkheid om cloudplatformen, dataomgevingen en analysetools met elkaar te verbinden, zodat risicoteams een uniform overzicht hebben van klanten en risico's.

De diensten omvatten:

• Ontwerp en uitrol van KYC- en onboardingprocessen, ondersteund door AI-gebaseerde controles en documentverwerking.
• Configuratie en afstemming van oplossingen voor transactiemonitoring en sanctiescreening ter bestrijding van fraude en financiële criminaliteit.
• Analytische diensten op het gebied van risico en compliance, waaronder modelkalibratie, validatie en continue prestatiebeoordeling.
• Beheer van financiële criminaliteit en compliance-activiteiten waarbij menselijke onderzoekers worden gecombineerd met geautomatiseerde workflows en tools.

Contactgegevens:

• Website: www.capgemini.com
• Facebook: www.facebook.com/CapgeminiUK
• Instagram: www.instagram.com/capgemini_uk
• Linkedin: www.linkedin.com/company/capgemini
• Adres: Brits hoofdkantoor, Capgemini Services, 40 Holborn Viaduct, Londen, EC1N 2PB
• Telefoon: 0330 588 8000

7. Accenture

Accenture werkt samen met financiële instellingen die de overstap willen maken van theoretische presentaties over AI naar systemen die daadwerkelijk geïntegreerd zijn in hun dagelijkse risico- en financiële werkzaamheden. Het bedrijf besteedt tijd aan het vertalen van brede doelstellingen – beter inzicht in risico's, snellere besluitvorming, minder handmatige controles – naar concrete toepassingen op het gebied van krediet-, markt-, liquiditeits- en operationeel risico. Dat begint vaak met de datafundamenten, omdat gefragmenteerde klantgegevens en verouderde rapportages het voor elk model moeilijk maken om goed te presteren. Zodra de data betrouwbaarder zijn, kunnen AI-modellen en besluitvormingstools worden geïntegreerd in processen zoals kredietverlening, incasso, limietbepaling of onderpandbewaking, zonder dat dit als een losse toevoeging aanvoelt.

Tegelijkertijd helpt Accenture banken en verzekeraars hun bedrijfsvoering te herzien wanneer AI en automatisering de standaard worden in plaats van experimenteel. Dit kan betrekking hebben op intelligente documentverwerking voor onboarding en kredietdossiers, AI-ondersteunde kwaliteitscontroles of workflow-engines die dossiers routeren op basis van voorspelde risico's en complexiteit. Risico- en financiële afdelingen worden aangemoedigd om AI te beschouwen als onderdeel van hun controlekader, en niet slechts als een apart innovatieproject. Governance, modelrisicomanagement en audit trails worden daarom ingebouwd in de manier waarop oplossingen worden ontworpen, met duidelijke rollen voor risico-, compliance- en technologieteams.

De laatste tijd is er veel aandacht voor het gebruik van nieuwere vormen van AI – waaronder generatieve modellen en agents – in zorgvuldig gecontroleerde financiële omgevingen. Accenture helpt instellingen te bepalen waar dergelijke tools taken zoals beleidsinterpretatie, scenarioanalyse of het opstellen van rapportages veilig kunnen versnellen, en waar traditionele modellen beter geschikt blijven. Het bedrijf werkt ook aan operationele modellen, training en controles, zodat AI in de financiële dienstverlening de menselijke kennis van de risico's die het introduceert niet overstijgt. Kortom, de focus ligt minder op flitsende demonstraties en meer op hoe risico-, financiële en compliancefuncties daadwerkelijk veranderen zodra AI in hun tools en routines is geïntegreerd.

Wat hier opvalt:

• Een combinatie van strategieontwikkeling, systeemontwerp en grootschalige implementatie van data en AI in de bank-, verzekerings- en kapitaalmarkt.
• De nadruk ligt duidelijk op het integreren van AI in risico-, financiële en complianceprocessen, in plaats van het als een losstaand experiment te beschouwen.
• Ervaring met het herstructureren van kernprocessen met behulp van de cloud, moderne dataplatformen en automatisering, naast traditionele controlemechanismen.

Wat ze doen:

• Strategie en routekaart voor kunstmatige intelligentie (AI) voor instellingen in de retailbanksector, zakelijke banksector, verzekeringssector en kapitaalmarkt.
• Ontwerp en implementatie van data- en AI-platformen ter ondersteuning van kredietbeslissingen, fraudedetectie en wettelijke rapportage.
• Transformatie van bank- en verzekeringsactiviteiten met behulp van workflowautomatisering, intelligente documentverwerking en analyses.
• Adviesdiensten op het gebied van risico, financiën en compliance, waarbij voorspellende en generatieve AI wordt geïntegreerd in de dagelijkse besluitvorming.

Contact:

• Website: www.accenture.com
• Facebook: www.facebook.com/AccentureUS
• Instagram: www.instagram.com/accentureus
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/accenture
• Adres: Börsegebäude, Schottenring 16, Wenen, Oostenrijk, 1010
• Telefoon: +431205020

8. Deloitte

Deloitte werkt samen met banken, verzekeraars en aanbieders van marktinfrastructuur die AI willen integreren in hun risico- en compliancefuncties, in plaats van het als een experiment los te laten staan. Veel van het werk draait om fraude en financiële criminaliteit, waarbij machine learning en analyses worden gebruikt om transacties te beoordelen, ongebruikelijk gedrag te clusteren en gestructureerde waarschuwingen te genereren voor onderzoeksteams, zodat de ruis afneemt in plaats van toeneemt. Tegelijkertijd helpt het bedrijf risicomanagers na te denken over hoe modellen de krediet-, markt- en operationele risicoprofielen veranderen, en welke controles nodig zijn wanneer beslissingen dichter bij realtime moeten worden genomen. Gesprekken over AI zijn bijna altijd gekoppeld aan governancekaders, wettelijke verwachtingen en hoe toezichthouders ervan overtuigd kunnen worden dat modellen zich gedragen zoals bedoeld. Na verloop van tijd ontstaat hierdoor een omgeving waarin fraudebewaking, risicomanagement en AI-controles worden behandeld als één samenhangend systeem in plaats van drie afzonderlijke projecten.

Belangrijkste punten:

• Sterke betrokkenheid bij het gebruik van AI en analyses voor programma's ter detectie van financiële criminaliteit, fraude en wangedrag.
• Focus op het integreren van risicomanagement en governance in AI-gestuurde processen binnen gereguleerde instellingen.
• Het gebruik van enquêtes, raamwerken en praktische handleidingen om financiële organisaties te helpen de risico's en belemmeringen van AI te begrijpen.

De diensten omvatten:

• Advieswerk op het gebied van door AI mogelijk gemaakte fraude-, financiële misdaad- en wangedragmonitoring in de bank- en verzekeringssector.
• Ontwerp van risicomanagementbenaderingen voor AI-modellen die worden gebruikt bij beslissingen over krediet-, markt- en operationeel risico.
• Ondersteuning bij AI-governancekaders, validatieprocedures en documentatie voor toezichtsbeoordeling.
• Adviseren over data, technologie en operationele modellen waarmee risico- en compliance-teams AI in hun dagelijkse werk kunnen inzetten.

Contactgegevens:

• Website: www.deloitte.com
• Facebook: www.facebook.com/deloitte
• Twitter: x.com/deloitte
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/deloitte
• Adres: Rruga e Kavajës, Ish parku i mallrave, Kompleksi Delijorgji, Godina L, Kati 1, 2 dhe 3, Tirana, Albanië, 1010
• Telefoon: +355(4) 451 7920

9. EY

EY besteedt veel tijd aan het helpen van financiële instellingen bij het bepalen waar AI daadwerkelijk waarde toevoegt en waar het ongemerkt nieuwe risico's introduceert. Het bedrijf bekijkt gebruiksscenario's zoals klantenservice, handelsondersteuning, sanctiescreening en kredietprocessen, en brengt vervolgens de risico's in kaart die aan elk systeem verbonden zijn, in plaats van AI als één uniform geheel te beschouwen. Dit is waar verantwoorde AI-concepten concreter worden, met risicobeoordelingen, controles en monitoring die zijn gebaseerd op specifieke modellen en datastromen. Daarnaast werkt EY aan het transparanter maken van AI-systemen, zodat interne risico- en compliance-teams kunnen zien waarom een model zich op een bepaalde manier gedraagt, in plaats van het als een black box te beschouwen.

Een andere tak van het bedrijf is meer praktisch van aard en richt zich op financiële criminaliteit, sancties en bredere compliance-activiteiten. AI en automatisering worden gebruikt om patronen in transactiegegevens te herkennen, de kwaliteit van screenings te verbeteren en het aantal valse positieven te verminderen dat de wachtrijen voor dossiers verstopt. Het bedrijf ontwikkelt ook tools en platforms die instellingen helpen de betrouwbaarheid van AI-systemen in de loop van de tijd te monitoren, van modelafwijkingen en vertekeningen tot cyberbeveiliging en veerkracht. In de praktijk betekent dit dat technologische keuzes worden gekoppeld aan beleid, training en governance, zodat AI in de financiële sector minder aanvoelt als een ongecontroleerd experiment en meer als een beheerd onderdeel van het risicobeheer.

Waar ze zich op richten:

• Verantwoorde AI-benaderingen, specifiek afgestemd op de financiële sector, met aandacht voor risico-, compliance- en governancevraagstukken.
• Beoordeling van AI-toepassingen op gebieden zoals kredietverlening, handel en klantenservice om specifieke risico's en beheersmaatregelen in kaart te brengen.
• Ontwerp van raamwerken die modelrisico's, cyberbeveiliging en operationele veerkracht voor AI-systemen met elkaar verbinden.
• Ondersteuning voor financiële instellingen die AI op grote schaal willen inzetten en tegelijkertijd willen voldoen aan de nieuwe regelgeving.

Hun aandachtsgebieden:

• Ontwerp en evaluatie van verantwoorde AI-frameworks voor banken, verzekeraars en andere financiële organisaties.
• Risicobeoordelingen en ontwerp van beheersmaatregelen voor AI-systemen die worden gebruikt bij de monitoring van kredietverlening, handel, sancties en financiële criminaliteit.
• Advies- en implementatiewerkzaamheden met betrekking tot platforms die de betrouwbaarheid, vooringenomenheid en prestaties van AI in de loop van de tijd monitoren.
• Ondersteuning bij naleving van sancties, programma's ter bestrijding van financiële criminaliteit en wettelijke rapportage met behulp van AI en automatisering.

Contact:

• Website: www.ey.com
• Facebook: www.facebook.com/EY
• Twitter: x.com/EYnews
• Linkedin: www.linkedin.com/company/ernstandyoung
• Adres: Al Faisaliah Office Tower – 14e verdieping, King Fahad Road, Saoedi-Arabië, Riyadh 11461
• Telefoon: +966 11 215 9898

10. IBM

IBM opereert op het snijvlak van AI-platforms en de dagelijkse processen van financiële instellingen, waardoor de gesprekken vaak technisch en operationeel van aard zijn. De WatsonX-familie van het bedrijf en aanverwante tools worden gebruikt om modellen te bouwen en uit te voeren die geïntegreerd zijn in fraudebestrijdingssystemen, kredietworkflows, dashboards voor de financiële afdeling en klantenservicekanalen. Financiële instellingen gebruiken deze platforms om gestructureerde data, documenten en ongestructureerde signalen te verzamelen en vervolgens modellen uit te voeren die risico's beoordelen, vragen beantwoorden of acties suggereren. Een terugkerend thema is controle: wie is de eigenaar van de modellen, waar draaien ze, hoe wordt met data omgegaan en hoe worden de resultaten uitgelegd aan interne en externe belanghebbenden.

Bij fraude en financiële criminaliteit wordt IBM-technologie vaak ingezet om betalingsstromen, kaarttransacties en overboekingen vrijwel in realtime te analyseren. Modellen zoeken naar patronen die wijzen op oplichting, geldtransacties via tussenpersonen of ander ongebruikelijk gedrag, terwijl feedback van onderzoekers wordt gebruikt in trainingsroutines. Dezelfde platforms kunnen worden ingezet ter ondersteuning van programma's tegen witwassen en sancties, waarbij het een voortdurende uitdaging is om gelijke tred te houden met veranderende typologieën en wettelijke eisen. Financiële instellingen met complexe omgevingen gebruiken IBM-tools soms om de manier waarop AI-modellen worden beheerd, geregistreerd en gecontroleerd binnen verschillende bedrijfsonderdelen te standaardiseren.

Klant- en financiële functies komen ook vaak voor in IBM's werk met deze sector. AI wordt gebruikt ter ondersteuning van callcentermedewerkers, het genereren van samenvattingen van lange dossiers en het geven van suggesties tijdens klantinteracties, zonder het menselijk oordeel te vervangen. Aan de financiële kant helpen modellen bij prognoses, balansanalyses en scenarioanalyses die vaker moeten worden bijgewerkt dan met oude processen mogelijk is. IBM legt in al deze gebieden de nadruk op tools waarmee instellingen kunnen kiezen tussen vooraf gebouwde modellen en hun eigen modellen, waarbij rekening wordt gehouden met governance- en compliance-vereisten, zodat AI binnen het controlekader blijft.

Waarom mensen naar IBM kijken:

• De nadruk ligt op AI-platformen die integreren met bestaande bank- en verzekeringssystemen in plaats van geïsoleerd te functioneren.
• Focus op het opsporen van financiële criminaliteit, fraude, witwaspraktijken en sancties met behulp van realtime en bijna realtime analyses.
• Aandacht voor AI-governance, modellevenscyclusbeheer en naleving van regelgeving binnen financiële instellingen.
• Ondersteuning voor het combineren van voorspellende modellen en conversationele assistenten in klantenservice- en financiële workflows.

Wat ze aanbieden:

• Platformen voor het bouwen en uitvoeren van AI-modellen die worden gebruikt voor fraudedetectie, risicoscoring en compliance-monitoring.
• Oplossingen voor de bestrijding van witwassen, sanctiescreening en analyse van financiële criminaliteit met behulp van transactiegegevens.
• Instrumenten ter ondersteuning van prognoses, balansanalyses en planningsactiviteiten binnen financiële en treasuryteams.
• AI voor klantenservice en contactcenters die menselijke medewerkers ondersteunt met begeleiding, samenvattingen en vervolgstappen.

Contactgegevens:

• Website: ibm.com
• Twitter: x.com/ibm
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/ibm
• Instagram: www.instagram.com/ibm
• Adres: 1 New Orchard Road, Armonk, New York 10504-1722, Verenigde Staten
• Telefoon: 1-800-426-4968

11. KPMG

KPMG werkt samen met banken, verzekeraars en marktpartijen die AI willen integreren in risico-, financiële en compliancefuncties in plaats van het als nevenproject te gebruiken. Het bedrijf helpt bij het ontwerpen en valideren van modellen die worden gebruikt voor kredietbeslissingen, het opsporen van financiële criminaliteit, stresstests en financiële processen, en stelt tegelijkertijd richtlijnen op voor de ontwikkeling en monitoring van deze modellen. Er wordt veel aandacht besteed aan governancekaders, lifecyclemanagement en controles, zodat AI-besluitvorming kan worden uitgelegd aan raden van bestuur, toezichthouders en interne assurance-teams, en niet alleen aan datawetenschappers. Risicospecialisten en technologen van KPMG brengen vaak in kaart waar AI op de balans van een klant verschijnt en voeren gerichte beoordelingen uit van modelrisico's, datakwaliteit en operationele veerkracht. Daarbij biedt het bedrijf advies over opkomende AI-regelgeving, industriestandaarden en verwachtingen voor verantwoord gebruik, zodat financiële instellingen AI kunnen opschalen zonder de verantwoordelijkheid uit het oog te verliezen.

Belangrijkste punten:

• Ondersteuning voor door AI mogelijk gemaakte risico-, financiële en compliance-initiatieven in plaats van geïsoleerde pilotprojecten.
• Focus op modelborging, levenscyclusbeheer en controlemechanismen voor AI die wordt gebruikt bij gereguleerde besluitvorming.
• Werkzaamheden op het gebied van financiële criminaliteit, kredietrisico en financiële bedrijfsvoering, waar AI de werkprocessen nu al verandert.

De diensten omvatten:

• Advies over AI-strategie voor risico-, financiële en compliance-teams in banken en andere financiële instellingen.
• Ontwerp van AI-governance, controlekaders en processen voor risicobeheer van modellen.
• Beoordeling en validatie van AI-modellen die worden gebruikt bij kredietverlening, kapitaalplanning en stresstesten.
• Ondersteuning voor de inzet van AI en automatisering in programma's voor financiële criminaliteit, gedragsregels en naleving van regelgeving.

Contact:

• Website: kpmg.com
• Facebook: www.facebook.com/KPMG
• Twitter: x.com/kpmg
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/kpmg
• Adres: SENATOR Business Center 32/2 Kniaziv Ostrozkykh-straat
• Telefoon: +380 44 490 5507

12. Napier AI

Napier AI richt zich op de naleving van regelgeving rondom financiële criminaliteit en beschouwt AI als een middel om ruis te verminderen in plaats van simpelweg meer waarschuwingen te genereren. Het platform combineert transactiemonitoring, screening, klantrisicobeoordeling en casemanagement in één omgeving, waarbij machine learning wordt gebruikt om waarschuwingen te rangschikken en zich aan te passen aan nieuwe patronen. Compliance-teams werken met tools waarmee ze scenario's kunnen aanpassen, regels kunnen testen en het gedrag van modellen kunnen beoordelen zonder uitsluitend afhankelijk te zijn van statische drempelwaarden. Het algemene idee is om mensen de beslissingen te laten nemen, terwijl het systeem het zware werk doet van het doorzoeken van grote hoeveelheden betalingen, transacties en klantgegevens.

In de dagelijkse praktijk wordt Napier AI vaak ingezet voor programma's tegen witwassen, terrorismefinanciering en bredere financiële criminaliteit. De modellen en regels van het platform werken samen om ongebruikelijk gedrag te signaleren, gerelateerde gebeurtenissen aan elkaar te koppelen en zaken te identificeren die nader onderzoek vereisen, terwijl tegelijkertijd valse positieven en gemiste risico's worden voorkomen. Rapportage, audit trails en configuratiegeschiedenis maken deel uit van de opzet, wat belangrijk is wanneer toezichthouders vragen hoe een bepaalde waarschuwing is gegenereerd of waarom een specifieke zaak is afgesloten. Na verloop van tijd worden feedback van onderzoekers en nieuwe typologieën in het systeem verwerkt, zodat detectiestrategieën zich ontwikkelen in plaats van te blijven stagneren na implementatie.

Opvallende eigenschappen:

• Duidelijke focus op het gebruik van AI om de kwaliteit van de detectie van financiële criminaliteit te verbeteren, in plaats van alleen maar het aantal meldingen te verhogen.
• Een combinatie van regels, machine learning en netwerkweergaven om ongebruikelijk klant- en transactiegedrag te signaleren.
• Een tool waarmee compliance-medewerkers controle krijgen over scenario's, modellen en beoordelingen zonder dat diepgaande programmeerkennis vereist is.
• De nadruk ligt op controleerbaarheid en documentatie, zodat de alarmeringslogica en casusbeschrijvingen aan leidinggevenden kunnen worden uitgelegd.

Wat het platform biedt:

• Transactiemonitoring met behulp van AI voor de bestrijding van witwassen en aanverwante risico's op financiële criminaliteit.
• Screening van klanten, transacties en andere gegevens aan de hand van sancties, observatielijsten en risico-indicatoren.
• Instrumenten voor risicobeoordeling van cliënten en tegenpartijen die statische gegevens, gedrag en externe informatie combineren.
• Mogelijkheden voor casemanagement en workflowbeheer voor het onderzoeken, escaleren en rapporteren van verdachte activiteiten.

Contactgegevens:

• Website: napier.ai
• E-mailadres: info@napier.ai
• Twitter: x.com/napier_ai
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/15197985/admin
• Adres: 7e verdieping, 30 Churchill Place, Londen E14 5RE, Verenigd Koninkrijk

13. FundGuard

FundGuard bevindt zich in een iets andere hoek van de financiële dienstverlening en concentreert zich op beleggingsadministratie voor vermogensbeheerders, vermogenseigenaren en dienstverleners. Het platform maakt gebruik van AI en cloudtechnologie om meerdere boekhoudsystemen in één systeem te beheren, met realtime inzicht in portefeuilles, grootboekposten en netto-activa. In plaats van te vertrouwen op batchprocessen en handmatige afstemmingen, voert de software continu controles uit, signaleert afwijkingen en suggereert waar problemen zich in de gegevens kunnen bevinden. De teams voor boekhouding, operations en toezicht zien dezelfde onderliggende informatie, wat de vaak bestaande kloof tussen verschillende systemen en spreadsheets verkleint.

Voor bedrijven die complexe portefeuilles beheren, kan FundGuard's AI-gestuurde reconciliatie en foutafhandeling de tijd die nodig is voor handmatig onderzoek aanzienlijk verkorten. Het platform zoekt naar patronen in afwijkingen, terugkerende dataproblemen en procesvertragingen, en helpt teams vervolgens om controles of workflows hierop aan te passen. Dit is met name relevant wanneer publieke en private activa, verschillende waarderingsmethoden en meerdere boekhoudkundige perspectieven naast elkaar moeten bestaan zonder tegenstrijdige resultaten te creëren. Veel instellingen beschouwen het als een manier om oudere systemen geleidelijk uit te faseren, terwijl de rapportage- en fiduciaire verantwoordelijkheden intact blijven.

Een ander belangrijk aspect van het product is de ondersteuning van toezicht- en risicofuncties. Door data te consolideren en de boekhoudkundige weergave transparanter te maken, biedt het platform risico- en compliance-teams een beter inzicht in risico's, waarderingseffecten en operationele knelpunten. Op AI gebaseerde inzichten worden niet alleen gebruikt voor automatisering, maar ook om afwijkingen in prijsstelling, posities of procesprestaties te signaleren die extra aandacht vereisen. In die zin is FundGuard gepositioneerd als de infrastructuur voor beleggingsboekhouding die op subtiele wijze vormgeeft hoe financiële instellingen activa volgen, controleomgevingen beheren en reageren op nieuwe producten of regelgeving.

Waarom mensen dit bedrijf opmerken:

• Focus op beleggingsboekhouding en -administratie, waar AI en automatisering de kwaliteit van de interne controle direct beïnvloeden.
• Het gebruik van realtime data, continue controles en AI-ondersteunde reconciliatie om fouten en handmatig herstelwerk te verminderen.
• Ondersteuning voor meerdere activatypes en boekhoudkundige weergaven op één platform voor operationele en toezichtteams.

Belangrijkste servicelijnen:

• Cloud-native beleggingsboekhoudplatform met mogelijkheden voor meerdere boekhoudingen voor fondsen en mandaten.
• AI-ondersteunde afstemming, uitzonderingsbeheer en workflowautomatisering binnen boekhoudprocessen.
• Een data- en rapportagelaag die de financiële, risico- en toezichtteams consistente informatie over de portefeuille en de netto-activa biedt.
• Ondersteuning voor integratie met handels-, bewaar- en rapportagesystemen in vermogensbeheer en -serviceverlening.

Contactgegevens:

• Website: fundguard.com
• E-mail: erika.alter@fundguard.com
• Twitter: x.com/FundGuard
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/fundguard
• Facebook: www.facebook.com/FundGuardPlatform
• Instagram: www.instagram.com/fundguard_life
• Adres: 488 Madison Avenue, Ste. 1103, New York, NY 10022, VS
• Telefoon: +1 212-540-5561

14. Kasisto

Kasisto bouwt een AI-platform dat geïntegreerd is in digitale bankkanalen en op de achtergrond een groot deel van de communicatie tussen financiële instellingen en hun klanten overneemt. De technologie is gebaseerd op conversationele agenten die de banktaal goed genoeg begrijpen om te helpen bij alledaagse vragen, complexere financiële kwesties en interne verzoeken van medewerkers met betrekking tot producten, beleid of transacties.

Dezelfde technologie combineert natuurlijke taalverwerking, generatieve modellen en domeinspecifieke logica, waardoor de assistent niet alleen vragen kan beantwoorden, maar ook acties kan initiëren zoals het betalen van rekeningen, het beheren van kaarten of het controleren van saldo's, indien toegestaan. Voor financiële instellingen betekent dit een manier om grote aantallen routinematige verzoeken af te handelen, fusies of systeemwijzigingen te ondersteunen en de serviceniveaus stabiel te houden zonder constant het personeelsbestand van het contactcentrum te hoeven uitbreiden. Tegelijkertijd gebruiken interne teams het platform om hun eigen kennisbanken te doorzoeken, procedures te vinden en antwoorden te standaardiseren, wat van groot belang is in gereguleerde omgevingen waar inconsistente antwoorden snel een risico kunnen vormen.

Belangrijkste punten:

• Een conversationeel AI-platform ontworpen rondom de klantreis voor zowel klanten als medewerkers.
• Een combinatie van generatieve en taakgerichte agenten die vragen, transacties en vervolgprompts kunnen afhandelen.
• Gebruik van domeinspecifieke taalmodellen die zijn afgestemd op financiële terminologie en producten.
• Omnichannel-configuratie zodat dezelfde assistent kan verschijnen in mobiele apps, internetbankieren, berichten en andere digitale contactpunten.

Kernaanbod:

• AI-gestuurde virtuele assistenten voor klanten in de detailhandel, het bedrijfsleven en vermogensbeheer.
• Medewerkersassistenten die interne procedures, beleidsregels en productinformatie opzoeken.
• Conversatiegerichte workflows die verbinding maken met kernsystemen voor bankieren, betalingen en kaarten voor zelfbedieningstaken.
• Analyse- en configuratietools voor financiële instellingen om intenties te ontwerpen, gesprekken te beoordelen en AI-gedrag te verfijnen.

Contact:

• Website: kasisto.com
• Twitter: x.com/kasistoinc
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/kasisto-inc
• Adres: 37 W 20th St, Ste 906, New York, NY 10011

15. Opkomende

Upstart fungeert als een AI-laag binnen de consumentenkredietverlening die kredietrisico's voor banken en kredietunies beoordeelt, met behulp van een bredere dataset dan traditionele scorekaarten. De modellen gebruiken gegevens over opleiding, werkgelegenheid, inkomen en andere gedragspatronen, naast standaard kredietdossierinformatie, om een gedetailleerder beeld te schetsen van wie waarschijnlijk zal terugbetalen. Het platform wordt door kredietverstrekkers gebruikt om persoonlijke leningen, autoleningen, hypothecaire leningen en andere consumentenproducten te prijzen en goed te keuren, vaak met een beslissing binnen enkele seconden. Voor leners lijkt het een eenvoudig online proces, maar op de achtergrond berekent het systeem duizenden kleine factoren en stuurt het een aanbeveling door naar de eigen processen van de kredietverstrekker.

Voor financiële instellingen is Upstart minder een directe kredietverstrekker en meer een AI-gestuurde kredietengine die in bestaande programma's kan worden geïntegreerd. Partners gebruiken de modellen en cloudtools om hun kredietportefeuilles uit te breiden, hun risicobereidheid aan te passen en nieuwe segmenten te testen, terwijl ze formeel eigenaar blijven van de leningen en de bijbehorende compliance-verantwoordelijkheden behouden. Monitoring, rapportage en modelupdates maken deel uit van de dienstverlening, zodat risicoteams de prestaties kunnen volgen, groepen kunnen vergelijken en inzicht krijgen in de invloed van economische veranderingen op wanbetalingen en vervroegde aflossingen. Na verloop van tijd ontstaat er een feedbacklus waarbij daadwerkelijke aflossingsgegevens worden teruggekoppeld naar de modellen, waardoor het kredietbeleid kan worden bijgesteld in plaats van vast te staan.

Opvallende eigenschappen:

• Focus op AI-gestuurde kredietbeoordeling die naast klassieke kredietgegevens ook rekening houdt met veel niet-traditionele variabelen.
• De rol van platform voor leningen en technologiepartner die consumenten verbindt met banken en kredietunies.
• Hoge mate van automatisering in de besluitvorming, terwijl het toch voldoet aan de eisen van gereguleerde kredietverleningsprogramma's.
• Er blijft steeds meer nadruk liggen op modelprestaties, risico-uitkomsten en toegang tot krediet, in plaats van alleen op het aantal aanvragen.

De diensten omvatten:

• Op AI gebaseerde kredietrisicomodellen worden door kredietverstrekkers gebruikt voor persoonlijke leningen, autokredieten en andere consumentenproducten.
• Digitale kredietverleningsworkflows die de aanvraagverwerking, besluitvorming en overdracht naar partnerservicesystemen omvatten.
• Analyses, rapportages en prestatiedashboards voor risico-, financiële en productteams binnen kredietinstellingen.
• Ondersteuning voor portfolio-experimenten, beleidsaanpassingen en uitbreiding naar nieuwe kredietnemerssegmenten met behulp van modelinzichten.

Contactgegevens:

• Website: www.upstart.com
• E-mail: support@upstart.com
• LinkedIn: www.linkedin.com/company/upstart
• Adres: 2950 S. Delaware Street, San Mateo, CA 94403
• Tel: 650-204-1000

 

Conclusie

Wanneer financiële instellingen AI in de financiële dienstverlening overwegen, is de verleiding groot om zich te concentreren op wat de technologie kan en een aantal fundamentele vragen over het hoofd te zien. Wie is de eigenaar van de data, hoe worden modellen behandeld na de implementatie, wat gebeurt er als een toezichthouder vraagt waarom een bepaalde beslissing is genomen? Daarom voelt de keuze voor een leverancier in deze sector veel meer aan als het kiezen van een langetermijnpartner dan het simpelweg installeren van weer een stukje software.

De bedrijven die in dit artikel worden besproken, laten zien hoe verschillend de toepassing van AI eruit kan zien in sectoren zoals kredietverlening, financiële criminaliteit, compliance en interne bedrijfsvoering. Sommige bedrijven vertrouwen op krachtige platforms, andere brengen diepgaande domeinexpertise en advieswerk mee, en een paar concentreren zich op specifiekere gebieden zoals beleggingsadministratie of conversationeel bankieren voor klanten en medewerkers.

In de praktijk betekent dit dat het de moeite waard is om verder te kijken dan alleen de functielijsten en aandacht te besteden aan hoe een leverancier omgaat met risico's, data en samenwerking met uw teams. Wanneer rollen, verwachtingen en verantwoordelijkheden vanaf het begin duidelijk zijn, houden AI-oplossingen op een bron van extra stress te zijn en worden ze een integraal onderdeel van de dagelijkse routine – gewoon een tool waar risico-, financiële en compliance-teams op kunnen vertrouwen.