'We want AI now': groeiende druk op IT- en dataprofessionals in de financiële dienstverlening
In dit artikel:
Consumenten en zakelijke klanten verwachten steeds vaker realtime en conversatie‑achtige toegang tot hun bankgegevens en dienstverlening. Elastic onderzocht de laatste maanden in gesprekken met leiders uit de financial services‑sector waarom de belofte van generatieve AI veelal niet snel genoeg tot concrete bedrijfsresultaten leidt. Twee tegengestelde krachten spelen een rol: directies willen “AI nu” en korte zichtbare resultaten, terwijl risk‑afdelingen en verouderde IT‑landschappen de implementatie afremmen.
IT‑ en dataprofessionals zien duidelijk de waarde van GenAI: 24/7 gepersonaliseerde klantondersteuning, versnelling van complexe onboardingprocessen en zelfs digitaal advies op maat. In de praktijk scheelt het echter veel tijd om geschikte use cases compleet te inventariseren en de benodigde data samen te brengen. De belangrijkste technische en organisatorische hindernissen zijn langdurige legacysystemen, verspreide datasilos, strenge GDPR‑ en nationale regels en ingewikkelde permissie‑vraagstukken rond gevoelige bankdata. Slechte datakwaliteit vergroot het risico op 'hallucinaties' door AI — “garbage in, disaster out”, zoals een productmanager het samenvatte.
Een concrete case uit het onderzoek toont een succesvolle aanpak binnen een grootbank die medewerkers sneller relevante informatie wil laten vinden. Een traditioneel keyword‑zoekplatform is doorontwikkeld naar een intelligent conversational search‑systeem met Elasticsearch als hart. De bank combineert klassieke zoekalgoritmes met semantische/vector‑technieken (hybride search): de zoeklaag fungeert als voorfilter en levert alleen de drie meest relevante documenten door aan een LLM (bijvoorbeeld Gemini) om conversatieantwoorden te genereren. Daardoor blijven latency en kosten beheersbaar en stijgt de relevantie van antwoorden.
Uit de pilot bleek echter dat gedragsverandering een bottleneck vormt: medewerkers blijven vaak instinctief op keywords zoeken, ondanks de nieuwe natuurlijke‑taalfunctie. Daarom startte de organisatie een interne bewustwordingscampagne. Ook bleken risk‑juristen soms sceptischer over keyword‑search op openbare informatie dan over AI‑agents met toegang tot klantdata — een aanwijzing dat beperkte technologische kennis binnen risk governance frictie kan veroorzaken.
Belangrijkste lessen: technologie (hybride search + LLM) kan veel mogelijk maken, maar is geen wondermiddel. Succes vereist schone, goed beheerde data, duidelijke permissie‑ en compliance‑regels, betrokkenheid van risk management én gerichte verandering in werkgedrag. Zonder die combinatie blijft de impact van GenAI beperkt.
Artikel door Rene van Haaster, Area Vice President EMEA North bij Elastic.