Snowflake-rapport onthult drie datatrends voor financiële dienstverleners

Volgens Snowflake is de sector van financiële dienstverleners een van de eerste bedrijfstakken die AI en ML adopteert. Het recente rapport Data Trends 2024: Financial Services laat zien hoe financiële dienstverleners omgaan met generatieve AI en andere datagedreven technologie.

Het rapport toont inzichten over gebruik van tools en functies binnen de Snowflake Data Cloud die bedrijfsstrategieën, planning en technologische investeringen binnen de sector het komende jaar kunnen transformeren. Snowflake onthult de drie datatrends voor de financiële sector.

Organisaties in de financiële dienstverlening maken twee keer zo snel gebruik van ongestructureerde data in vergelijking met andere sectoren
Over de hele linie is de verwerking van ongestructureerde data in de Snowflake Data Cloud met 123 procent toegenomen sinds de functies in Snowpark op 27 juni 2023 openbaar zijn. Binnen de financiële dienstverleningssector was dat nog veel hoger, namelijk 244 procent.
Dit komt onder meer doordat de sector meer ongestructureerde data produceert dan andere sectoren, vanwege de specifieke eisen voor het bijhouden van data. Daarnaast willen financiële dienstverleners de waarde van dergelijke data ontsluiten om nieuwe klantsegmenten te identificeren, betere diensten te verlenen en callcenter-activiteiten te stroomlijnen.

Het aanboren van ongestructureerde data versnelt niet alleen de vooruitgang in 360-graden klantoverzichten, marketinganalyses, fraudedetectie en gebruiksscenario's voor investeringsonderzoek, maar maakt ook generatieve AI-toepassingen mogelijk, waaronder het maken van gen-AI-copilots.

Data governance binnen de financiële sector wordt steeds verfijnder
De inspanningen op het gebied van data governance nemen toe. In de Snowflake Data Cloud is dit te zien in het toegenomen gebruik van tagging om gevoelige en beschermde data te identificeren en masking om de toegang tot beschermde data te beperken. Het aantal aanvragen voor toegang tot beschermde data assets steeg het afgelopen jaar in alle sectoren met 142 procent. Dit laat zien dat organisaties weloverwogen, goedgekeurd en correct gebruikmaken van hun data. De stijging in de financiële dienstverlening was echter nog groter: 375 procent.

Dit kan worden toegeschreven aan het feit dat financiële dienstverleners zowel uitzonderlijk datagedreven zijn als de ervaring, motivatie en vaardigheden hebben die nodig zijn om dit effectiever te doen dan organisaties in de meeste andere sectoren. Dit is zeer nuttig als financiële bedrijven hun gebruik van AI verder ontwikkelen.

Python-gebruik binnen de financiële dienstverlening is toegenomen met 585 procent
Python is net als in andere sectoren ook in de financiële sector de favoriete programmeertaal voor AI-ontwikkeling. Het gebruik van Python binnen klanten in de financiële sector is gestegen met 585 procent, en streeft hiermee Scala (gestegen met 387 procent) en Java (gestegen met 131 procent) voorbij.

Deze data laten zien dat IT-teams in de financiële dienstverlening zich in een goede positie bevinden om geavanceerde AI-initiatieven te lanceren, omdat ze hun teams al rond Python hebben georiënteerd.