De invloed van AI op centrale banken: monetair beleid en besluitvormingsprocessen

Kunstmatige intelligentie (AI) verandert de benadering van centrale banken van monetair beleid door middel van geavanceerde gegevensanalyse en voorspellende analyses. De Bank of England heeft machine learning gebruikt om economische voorspellingen te verbeteren (Bank van Engeland). Ook de Europese Centrale Bank maakt gebruik van AI om grote datasets te verwerken, waardoor de nauwkeurigheid van het beleid wordt verbeterd (ECB). De Bank for International Settlements benadrukt de rol van AI bij het ondersteunen van macro-economische analyses en beleidsbeslissingen.

Dit artikel gaat in op de invloed van AI op het monetaire beleid en de besluitvormingsprocessen van centrale banken, waaronder de rol van AI bij het verbeteren van het monetaire beleid, het beheer van digitale valuta en de echte toepassingen en uitdagingen waarmee centrale banken in dit door AI aangedreven tijdperk worden geconfronteerd.

Belangrijkste opmerkingen

• Kunstmatige intelligentie verandert de financiële sector door voorspellende analyses, geautomatiseerde handel en verbeterde klantenservice mogelijk te maken. Verwacht wordt dat AI-systemen in de financiële sector tegen 2027 een waarde van $97 miljard zullen bereiken.
• Centrale banken maken in toenemende mate gebruik van AI om het monetaire beleid te verbeteren, digitale valuta's van centrale banken (CBDC's) te beheren en de operationele efficiëntie te verbeteren, zoals wordt geïllustreerd door projecten zoals het AI-actieplan van de ECB en de BIS Innovation Hub-initiatieven.
• Hoewel AI tal van voordelen biedt voor centrale banken, waaronder meer efficiëntie, risicobeheer en aanzienlijke kostenbesparingen, brengt het ook uitdagingen met zich mee, zoals problemen met de kwaliteit van gegevens, vooringenomenheid, ethische bezwaren en risico's op het gebied van cyberbeveiliging.
• Robuuste kaders voor gegevensbeheer zijn essentieel om de kwaliteit en betrouwbaarheid te garanderen van gegevens die worden gebruikt in AI-modellen.

Inzicht in kunstmatige intelligentie in de financiële sector

Kunstmatige intelligentie is uitgegroeid van een futuristisch concept tot een realiteit die het financiële systeem in hoog tempo verandert. AI omvat een reeks technologieën, waaronder datagestuurde systemen voor machinaal leren en op regels gebaseerde benaderingen, waarmee machines menselijke intelligentie kunnen simuleren, zoals redeneren en problemen oplossen. In de financiële sector is AI vooral krachtig bij het analyseren van grote datasets om trends te voorspellen en weloverwogen beslissingen te nemen, waardoor het een hulpmiddel van onschatbare waarde is voor financiële instellingen en markten.

AI zet de voortdurende accumulatie van online gegevens om in producten met economische waarde door middel van geavanceerde analyse, wat een aanzienlijke invloed heeft op financiële en monetaire relaties.

De toepassing van AI-systemen in de financiële dienstverlening neemt aanzienlijk toe. De verkoop van AI-systemen in de financiële sector zal naar verwachting meer dan verdubbelen in 2027, tot maar liefst $97 miljard, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 29 procent. Deze groei onderstreept de toenemende afhankelijkheid van AI voor financiële bemiddeling en de transformerende impact die het heeft op de financiële sector. Van het verbeteren van de klantenservice tot het optimaliseren van handelsstrategieën, waaronder algoritmische handel, AI geeft het financiële landschap een nieuwe vorm.

AI in financiën

In de financiële sector is AI in opkomst als game-changer. Voorspellende analyses op basis van AI helpen financiële instellingen om markttrends en klantgedrag met ongekende nauwkeurigheid te voorspellen. Dit vermogen is cruciaal voor de financiële stabiliteit, omdat het instellingen in staat stelt proactieve beslissingen te nemen op basis van datagestuurde inzichten. Geautomatiseerde handel is een andere belangrijke toepassing van AI, waarbij algoritmes marktgegevens analyseren en transacties uitvoeren op basis van vooraf bepaalde criteria, waardoor handelsstrategieën worden geoptimaliseerd en menselijke fouten tot een minimum worden beperkt.

AI zorgt op verschillende manieren voor een revolutie in de klantenservice in de financiële dienstverlening:

• AI-gestuurde chatbots bieden 24 uur per dag klantondersteuning, stroomlijnen klantinteracties en verbeteren de algehele klantervaring.
• AI speelt een cruciale rol in risicobeheer door potentiële risico's te identificeren en strategieën voor risicobeperking voor te stellen, waardoor het financiële systeem wordt beschermd.
• De integratie van AI in de financiële sector verbetert niet alleen de efficiëntie, maar draagt ook bij aan de stabiliteit en robuustheid van financiële markten.
• AI verbetert de financiële bemiddeling door de processen te verbeteren waarmee financiële instellingen de geldstroom tussen spaarders en leners faciliteren, wat zorgt voor een efficiëntere toewijzing van middelen.

De rol van AI in centrale banken

Centrale banken maken gebruik van AI om verschillende aspecten van hun activiteiten uit te breiden, variërend van het verbeteren van het monetaire beleid tot het beheren van digitale valuta van de centrale bank (CBDC's). Het vermogen van AI om grote datasets te verwerken en de kwaliteit van gegevens te waarborgen door middel van real-time analyses maakt het een hulpmiddel van onschatbare waarde voor centrale banken. De Europese Centrale Bank (ECB) gebruikt AI bijvoorbeeld om de kwaliteit van datasets te verbeteren en statistische processen te verbeteren, waardoor meer accurate en tijdige beleidsbeslissingen kunnen worden genomen. Het gebruik van machine learning-modellen voor taken als inflatievoorspellingen en nowcasting wordt steeds gebruikelijker bij centrale banken.

AI voegt economische waarde toe door gegevens om te zetten in waardevolle inzichten voor centrale banken, die de financiële en monetaire verhoudingen aanzienlijk kunnen beïnvloeden.

De integratie van AI in centraal bankieren gaat verder dan het formuleren van beleid. Initiatieven zoals Aurora en Raven onder leiding van de BIS Innovation Hub onderzoeken de toepassing van AI bij het beheren van digitale transacties en het versterken van de cyberweerbaarheid. Deze initiatieven onderstrepen het potentieel van AI om de digitale economie te transformeren door transacties veiliger en efficiënter te maken.

De volgende subparagrafen gaan dieper in op hoe AI het monetaire beleid verbetert, de rol van AI in CBDC's en praktijkcases van centrale banken die AI gebruiken.

Monetair beleid verbeteren

AI heeft de benadering van centrale banken ten aanzien van monetair beleid veranderd. Door patronen in economische gegevens effectiever te identificeren dan met traditionele methoden, vergroot AI de nauwkeurigheid van monetaire beleidsbeslissingen en genereert het significante economische waarde door de mogelijkheden van gegevensanalyse. Doordat economische indicatoren in realtime kunnen worden geanalyseerd, kunnen centrale banken tijdiger en beter geïnformeerde beleidsbeslissingen nemen op het gebied van monetaire economie. Modellen voor machinaal leren zijn bijzonder goed in het verwerken van niet-lineaire gegevens, wat essentieel is voor taken als inflatievoorspellingen en voorspellingen van de wereldhandel.

AI wordt bijvoorbeeld gebruikt door ECB-medewerkers om de inflatie te voorspellen, waarbij technieken worden gebruikt als web-scraping van prijsgegevens en het gebruik van grote taalmodellen voor dataclassificatie. Deze realtime analyse helpt bij het nemen van beleidsbeslissingen die inspelen op de huidige economische omstandigheden, waardoor de efficiëntie en effectiviteit van centralebanktransacties toeneemt. Het gebruik van AI in statistische processen verbetert de kwaliteit en betrouwbaarheid van economische gegevens en ondersteunt robuustere beleidskaders.

AI en digitale valuta van centrale banken (CBDC's)

De ontwikkeling en het beheer van digitale valuta van centrale banken (CBDC's) en digitale transacties brengen nieuwe uitdagingen en kansen met zich mee voor centrale banken, waarbij AI een centrale rol speelt op dit gebied. Projecten zoals Aurora en Raven van de BIS Innovation Hub maken gebruik van AI om problemen met CBDC's en digitale transacties aan te pakken en zorgen voor veilige en efficiënte digitale economieën.

Het gebruik van AI in deze projecten toont aan dat het potentieel heeft om:

• De veiligheid en efficiëntie van digitale transacties verbeteren
• De nauwkeurigheid en snelheid van transactieverwerking verbeteren
• Frauduleuze activiteiten opsporen en voorkomen
• Real-time monitoring en analyse van digitale transacties bieden

AI speelt een cruciale rol bij het vormgeven van de toekomst van CBDC's en digitale economieën en biedt nieuwe mogelijkheden voor centrale banken om veiligere en efficiëntere financiële systemen te creëren.

Beschikbaarheid van gegevens en governance zijn belangrijke factoren voor een effectief gebruik van AI bij het beheer van CBDC's. Centrale banken moeten zorgen voor robuuste kaders voor gegevensbeheer om het volledige potentieel van AI op dit gebied te benutten. Centrale banken moeten zorgen voor robuuste kaders voor gegevensbeheer om het volledige potentieel van AI op dit gebied te benutten. Naarmate digitale valuta steeds meer ingang vinden, zal de integratie van AI essentieel zijn om de complexiteit van digitale transacties te beheren en de stabiliteit van het financiële systeem te waarborgen.

Casestudies

Praktische casestudies bieden waardevolle inzichten in hoe centrale banken AI inzetten om hun activiteiten te verbeteren. De Europese Centrale Bank (ECB) heeft een AI-actieplan ontwikkeld gericht op het faciliteren van de invoering van AI-tools en -infrastructuur ter ondersteuning van verschillende taken, waaronder gegevensclassificatie, economische analyse en communicatie. De ECB gebruikt AI bijvoorbeeld voor het automatiseren van de classificatie van gegevens, het schrapen van websites voor realtime productprijzen en het helpen van banktoezichthouders bij het vinden en ontleden van nieuwsberichten en bedrijfsdossiers.

Machine-learningmodellen die door ECB-medewerkers worden gebruikt om de inflatie in het eurogebied te voorspellen, hebben veelbelovende resultaten laten zien en presteren vaak beter dan conventionele voorspellingsmethoden. Daarnaast wordt AI gebruikt om ongestructureerde gegevens op te schonen, zodat deze voor mensen beter te begrijpen en te analyseren zijn. Deze voorbeelden illustreren de significante invloed van AI op centralebanktransacties, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie van economische analyses en besluitvormingsprocessen worden vergroot.

Voordelen van AI voor centrale banken

Het omarmen van AI biedt centrale banken talloze voordelen, met name een boost voor hun operationele efficiëntie, risicobeheer en kosteneffectiviteit. Met AI kunnen centrale banken enorme hoeveelheden gegevens snel verwerken, waardoor beter geïnformeerde en tijdige besluitvormingsprocessen mogelijk worden. Door repetitieve taken te automatiseren, stelt AI human resources in staat zich te richten op complexere en strategische activiteiten, waardoor de productiviteit toeneemt.

AI zet gegevens ook om in bruikbare inzichten, waardoor aanzienlijke economische waarde wordt gecreëerd voor centralebanktransacties.

AI speelt een cruciale rol bij het verbeteren van de financiële stabiliteit door:

• Risicobeoordelingen en kapitaalplanning verbeteren
• Analyseren van grote datasets en identificeren van potentiële risico's
• Centrale banken in staat stellen proactieve maatregelen te nemen om het financiële stelsel te beschermen
• Operationele kosten verlagen door de behoefte aan

Verhoogde efficiëntie

Een van de grootste voordelen van AI voor centrale banken is de verbetering van de operationele efficiëntie. AI verbetert de efficiëntie van de statistische processen van centrale banken door de kwaliteit van datasets te verbeteren en een snelle verwerking van grote hoeveelheden gegevens mogelijk te maken. Grote taalmodellen (LLM's) helpen centrale banken bijvoorbeeld bij het snel en effectief beheren en analyseren van enorme hoeveelheden gegevens.

Door routinetaken te automatiseren helpt AI centrale banken op de volgende manieren:

• Foutenpercentages verlagen
• Operationele nauwkeurigheid verbeteren
• Mensen in staat stellen zich te concentreren op complexere en creatievere activiteiten

Kostenbesparingen

Het kostenbesparingspotentieel van AI is een ander belangrijk voordeel voor centrale banken. Door verschillende taken te automatiseren, vermindert AI de noodzaak voor handmatige interventies, waardoor de operationele kosten dalen. Automatisering via AI helpt bij het optimaliseren van routinematige en repetitieve taken, wat leidt tot aanzienlijke kostenbesparingen. AI kan bijvoorbeeld gegevensverzamelings- en -verspreidingsprocessen automatiseren, waardoor de behoefte aan menselijke tussenkomst aanzienlijk afneemt.

Het implementeren van AI-gestuurde automatisering in centrale banken kan leiden tot een aanzienlijke verlaging van de operationele kosten. Het vermogen om de kosten van handmatige processen te minimaliseren en activiteiten te stroomlijnen maakt AI een waardevol hulpmiddel voor het verbeteren van de kosteneffectiviteit van centrale bankactiviteiten. Deze kostenbesparingen kunnen worden ingezet voor meer strategische initiatieven, wat verder bijdraagt aan de algehele efficiëntie en effectiviteit van centrale banken.

Risico's en uitdagingen van AI in centrale banken

Ondanks de vele voordelen brengt de integratie van AI in centrale banken ook een aantal risico's en uitdagingen met zich mee. Een belangrijk punt van zorg is de kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt in AI-modellen. Gegevens van slechte kwaliteit kunnen leiden tot misleidende of schadelijke voorspellingen, waardoor robuuste kaders voor gegevensbeheer nodig zijn om de betrouwbaarheid van gegevens te garanderen. Daarnaast vergroot de afhankelijkheid van een paar AI-modelaanbieders de risico's van afhankelijkheid van derden voor financiële instellingen.

Een andere belangrijke uitdaging is de kans op vooroordelen en ethische bezwaren bij de inzet van AI. AI-modellen kunnen vooroordelen die aanwezig zijn in de trainingsgegevens weerspiegelen en bestendigen, wat het risico van onrechtvaardige beslissingen en algoritmische discriminatie met zich meebrengt. Bovendien vergroot de ‘black box’-aard van AI-modellen, waarbij het besluitvormingsproces niet transparant is, de ethische bezorgdheid en bemoeilijkt het de verantwoordingsplicht.

Cyberbeveiligingsrisico's, waaronder systeemrisico's als gevolg van AI, vormen ook een aanzienlijke bedreiging, aangezien AI nieuwe kwetsbaarheden introduceert, zoals prompt injection attacks en data poisoning attacks.

Problemen met gegevenskwaliteit

De kwaliteit van gegevens is van cruciaal belang voor AI-toepassingen in centrale banken. Modellen die zijn getraind op gegevens van slechte kwaliteit kunnen misleidende of schadelijke voorspellingen opleveren. Centrale banken moeten de kwaliteit en betrouwbaarheid van gegevens die worden gebruikt in AI-modellen waarborgen om potentiële valkuilen te vermijden. Machine-learningmodellen blinken uit in het aanbrengen van structuur in ongestructureerde gegevens, wat cruciaal is voor AI-toepassingen van centrale banken.

Om problemen met de gegevenskwaliteit aan te pakken, moeten centrale banken investeren in robuuste kaders voor gegevensbeheer die de nauwkeurigheid, volledigheid en betrouwbaarheid garanderen van de gegevens die worden gebruikt in AI-modellen. Deze investering is van vitaal belang om de integriteit van AI-gestuurde besluitvormingsprocessen te behouden en ervoor te zorgen dat de gegenereerde inzichten betrouwbaar en bruikbaar zijn.

Vooringenomenheid en ethische bezwaren

Belangrijke uitdagingen bij het inzetten van AI in centraal bankieren zijn onder meer vooringenomenheid en ethische bezwaren. AI-modellen kunnen vooroordelen weerspiegelen en bestendigen die aanwezig zijn in de gegevens waarop ze zijn getraind. Dit brengt het risico van onrechtvaardige beslissingen en algoritmische discriminatie met zich mee, wat bestaande ongelijkheden kan verergeren. Centrale banken moeten waakzaam zijn voor de mogelijke vooroordelen in hun AI-systemen en streven naar eerlijkheid en gelijkheid in hun besluitvormingsprocessen.

De ‘black box’ aard van AI-modellen, waarbij het besluitvormingsproces niet transparant is, maakt deze ethische bezwaren nog ingewikkelder. Het gebrek aan uitlegbaarheid van AI-modellen kan het moeilijk maken om AI-systemen verantwoordelijk te houden voor hun beslissingen. Om deze problemen aan te pakken, moeten centrale banken prioriteit geven aan transparantie en mechanismen ontwikkelen om te begrijpen en uit te leggen hoe AI-modellen tot hun conclusies komen. Deze transparantie is cruciaal om het vertrouwen van het publiek te behouden en te zorgen voor een ethisch verantwoorde inzet van AI in centrale banken.

Cyberbeveiligingsrisico's

De integratie van AI in centrale banken brengt ook nieuwe cyberbeveiligingsrisico's met zich mee. AI-modellen zijn bijvoorbeeld kwetsbaar voor prompt injection-aanvallen, waarbij aanvallers input creëren die ervoor zorgt dat modellen zich onbedoeld gedragen. Daarnaast vormen data-poisoningaanvallen, waarbij kwaadwillenden knoeien met trainingsgegevens, een aanzienlijke bedreiging voor de integriteit van AI-systemen. Deze cyberbeveiligingsrisico's onderstrepen de noodzaak van robuuste beveiligingsmaatregelen om AI-modellen en -gegevens te beschermen.

AI kan ook de veerkracht van cyberspace vergroten door frauduleuze activiteiten vroegtijdig op te sporen. Project Aurora van de BIS Innovation Hub onderzoekt bijvoorbeeld het gebruik van AI om witwaspraktijken op te sporen uit betalingsgegevens. Ook Project Raven maakt gebruik van AI om de cyberweerbaarheid van centrale banken te vergroten. Hoewel AI nieuwe risico's voor cyberbeveiliging met zich meebrengt, biedt het ook krachtige hulpmiddelen om de verdediging tegen cyberbeveiliging te versterken en het financiële systeem te beschermen.

De toekomst van AI in centrale banken

Generatieve AI heeft een veelbelovende toekomst voor centrale banken, met potentiële overeenkomsten met historische technologische ontwikkelingen zoals de stoommachine en elektriciteit wat betreft de transformerende impact. Het vermogen van AI om de productiviteit te verhogen, de arbeidsmarkt te beïnvloeden en de financiële stabiliteit te verbeteren, maakt het een cruciaal instrument voor centrale banken. De snelheid waarmee AI wordt ingevoerd en verspreid over de sectoren zal echter van grote invloed zijn op de algehele impact op de productiviteit.

Het potentieel van AI om menselijke arbeid te vervangen en aan te vullen, brengt onzekerheid met zich mee over de algehele impact op de werkgelegenheid. Hoewel AI de productiviteit aanzienlijk kan verhogen, moeten de bredere implicaties ervan voor de arbeidsmarkten en de financiële stabiliteit zorgvuldig worden overwogen. In de volgende subparagrafen wordt ingegaan op de technologische vooruitgang op het gebied van AI en de bredere implicaties daarvan voor het centrale bankwezen.

Technologische vooruitgang

Technologische ontwikkelingen op het gebied van AI, zoals generatieve AI en grote taalmodellen, betekenen een grote stap voorwaarts op dit gebied. Generatieve AI, die op mensen lijkende inhoud creëert, heeft het potentieel om verschillende aspecten van centraal bankieren te revolutioneren. Grote taalmodellen worden nu gebruikt om niet-traditionele gegevensbronnen zoals tekst, afbeeldingen en audio te verwerken, waardoor de mogelijkheden van AI-systemen verder toenemen.

Deze technologische vooruitgang kan de productiviteit aanzienlijk verhogen door te fungeren als codeerassistenten, autonome slimme fabrieken te laten draaien en realtime economische analyses te leveren. De integratie van deze nieuwe tools in centraal bankieren kan innovatie en efficiëntie stimuleren, waardoor AI een onmisbare troef wordt voor toekomstige centrale bankactiviteiten.

Bredere implicaties

De bredere implicaties van AI voor de productiviteit, de arbeidsmarkt en de financiële stabiliteit zijn ingrijpend. AI kan een neerwaartse druk op de prijzen uitoefenen door arbeid te vervangen en de productiviteit te verhogen. Dit betekent echter ook dat ongeveer 25% van de banen in Europa in hoge mate zijn blootgesteld aan door AI ondersteunde automatisering, wat zou kunnen leiden tot aanzienlijke verschuivingen op de arbeidsmarkt.

Daarnaast kan de toenemende rekenkracht die nodig is voor AI de energiekosten opdrijven. Centrale banken moeten deze bredere implicaties in overweging nemen bij het integreren van AI in hun activiteiten en ervoor zorgen dat de voordelen van AI worden afgewogen tegen de potentiële uitdagingen en gevolgen voor de economie en samenleving.

InvestGlass: De juiste oplossing voor AI-integratie

InvestGlass onderscheidt zich als de perfecte oplossing voor het integreren van AI in centraal bankieren. Het biedt een Zwitsers cloudgebaseerd AI-CRM-platform dat is afgestemd op de unieke behoeften van financiële instellingen. Met zijn suite van krachtige functies, waaronder:

• Digitaal inwerken
• CRM
• Portfoliomanagement
• Automatisering zonder code

InvestGlass biedt een uitgebreide oplossing voor centrale banken die AI willen inzetten voor meer efficiëntie en productiviteit.

De focus van het platform op gegevensbeveiliging en naleving van de Zwitserse regelgeving zorgt ervoor dat centrale banken hun gevoelige gegevens aan InvestGlass kunnen toevertrouwen. Met geavanceerde versleutelingstechnieken en multi-factor authenticatie garandeert InvestGlass de hoogste niveaus van gegevensbeveiliging.

De volgende subparagrafen geven een gedetailleerd overzicht van InvestGlass, de voordelen voor centrale banken en een hypothetische casestudy die de impact illustreert.

Overzicht van InvestGlass

InvestGlass is een Zwitsers cloudgebaseerd platform dat een reeks verkoopautomatiseringstools en een CRM biedt, ontworpen voor professionals die op zoek zijn naar een niet-Amerikaanse Cloud Act-oplossing. Het platform bevat functies zoals:

• Digitaal inwerken
• CRM
• Verkoopautomatisering
• Geautomatiseerd portefeuillebeheer
• Marketing automatisering
• Portaal voor klantenservice

InvestGlass ondersteunt snelle installatie met AI, waardoor gebruikers leads en contactpersonen snel kunnen importeren met behulp van een CSV-importtool.

Het platform is in hoge mate aanpasbaar, waardoor centrale banken het kunnen afstemmen op hun specifieke behoeften. De focus van InvestGlass op samenwerking tussen afdelingen en teams zorgt ervoor dat technologie en workflows op elkaar zijn afgestemd, waardoor de algehele operationele efficiëntie wordt verbeterd. Met zijn uitgebreide pakket functies en focus op gegevensbeveiliging is InvestGlass goed uitgerust om centrale banken te ondersteunen bij hun reis naar AI-integratie.

Voordelen voor centrale banken

InvestGlass biedt tal van voordelen voor centrale banken, met name op het gebied van digitale onboarding en gegevensbeveiliging. Het platform verbetert digitale onboardingprocessen en zorgt voor een soepele en efficiënte klantervaring. Deze verbetering is cruciaal voor centrale banken die hun klanttevredenheid willen vergroten en hun activiteiten willen stroomlijnen.

Bovendien biedt InvestGlass de volgende functies om gegevensbeveiliging te garanderen:

• Geavanceerde versleutelingstechnieken
• Multi-factor verificatie
• Hosting van gegevens in Zwitserland om te voldoen aan de Zwitserse regelgeving en om afhankelijkheid van Amerikaanse en Chinese clouds te vermijden

Deze focus op gegevensbeveiliging maakt InvestGlass een ideale partner voor centrale banken die hun gevoelige informatie willen beschermen en tegelijkertijd AI willen inzetten voor een verbeterde operationele efficiëntie.

Casestudie

Beschouw een hypothetisch scenario waarin een centrale bank InvestGlass in haar activiteiten opneemt om financiële inclusie voor marktdeelnemers te bevorderen. De bank zou de volgende voordelen kunnen zien:

• Aanzienlijke verkorting van onboarding-tijden bij klanten
• Hogere klanttevredenheid
• Gestroomlijnde activiteiten
• Verbeterde algehele efficiëntie van klantinteracties

InvestGlass is met zijn uitgebreide pakket tools en focus op gegevensbeveiliging de juiste oplossing voor centrale banken die hun digitale onboarding-processen willen verbeteren en de operationele efficiëntie willen vergroten. Door InvestGlass in te zetten kunnen centrale banken zorgen voor een naadloze integratie van AI in hun activiteiten, waardoor innovatie wordt gestimuleerd en de klanttevredenheid wordt verbeterd.

Samenvatting

AI transformeert het centrale bankwezen en biedt tal van voordelen, zoals verhoogde efficiëntie, verbeterd risicobeheer en kostenbesparingen, maar brengt ook uitdagingen met zich mee, zoals risico's voor de financiële stabiliteit, problemen met de gegevenskwaliteit, vooringenomenheid en risico's op het gebied van cyberbeveiliging. De toekomst van AI in centrale banken is veelbelovend, met technologische vooruitgang en bredere implicaties voor productiviteit en arbeidsmarkten. InvestGlass is de ideale oplossing voor AI-integratie en biedt een uitgebreid en veilig platform voor centrale banken. In de toekomst is het van cruciaal belang om het potentieel van AI te omarmen en tegelijkertijd de uitdagingen aan te pakken voor de verdere evolutie van centraal bankieren.

Veelgestelde vragen

Wat is InvestGlass?

InvestGlass is een Zwitsers cloudgebaseerd platform dat tools voor verkoopautomatisering en CRM biedt voor professionals die op zoek zijn naar een Cloud Act-oplossing voor niet-Amerikaanse bedrijven.

Hoe helpt InvestGlass bij verkoopefficiëntie?

InvestGlass helpt bij verkoop efficiëntie door outreach, engagement en automatisering te verenigen in een eenvoudig, flexibel Swiss Sovereign CRM, waardoor verkoopteams uiteindelijk efficiënter kunnen verkopen.

Wat zijn de functies van InvestGlass?

InvestGlass biedt functies zoals snelle AI-setup, alles-in-één verkoop, geautomatiseerde outreach met AI, digitale onboarding, CRM, portfoliobeheer, no-code automatisering, marketingautomatisering, aanpasbare functies, goedkeuringsproces en on-prem of Swiss Cloud hosting.

Voor wie is InvestGlass geschikt?

InvestGlass is geschikt voor bedrijven die geopolitieke onafhankelijkheid nastreven en willen profiteren van moderne hulpmiddelen zoals digitaal inwerken en kunstmatige intelligentie, maar ook voor banken die hun digitale onboardingactiviteiten en klanttevredenheid willen verbeteren.

Waar worden de gegevens voor InvestGlass gehost?

De gegevens voor InvestGlass worden gehost in Zwitserland.