Ledende aktører fra FE fundinfo, Franklin Templeton, Ocorion og Amundi sier at datamodenhet, målbare arbeidsflyter og styring er forutsetninger for å realisere verdi fra kunstlig intelligens (KI) i kapital- og wealth-management.
I en serie på Emerj-podcasten, presentert som AI-nyheter, deltok Paul Ronan (FE fundinfo), Deep Srivastav (Franklin Templeton), Frank Hattann (Ocorian) og Robert Kubin (Amundi) for å drøfte implementering. De samlet seg om tre prioriter: etablere datamodenhet som forutsetning, designe arbeidsflyter knyttet til målbar ROI, og sammenkoble data med kommersiell vekst. Ronan understreket at verdien starter med struktur og integritet i data, og at en «single source of truth», datastewardship og tverrfaglig eierskap må være på plass før storskala automasjon. McKinsey peker på at 60–80 prosent av teknologibudsjettene ofte brukes til vedlikehold av legacy-systemer, noe som hemmer transformasjon.
Bransjen vokser, med verdens 500 største forvaltere som forvaltet 139,9 billioner USD ved utgangen av 2024 og global AUM anslått til cirka 147 billioner USD midt i 2025. Columbia Business School anslår at finanssektoren brukte rundt 35 milliarder dollar på AI i 2023, med prognose til 97 milliarder i 2027, og en EY-undersøkelse viser at over halvparten mener risikostyringen for ny AI er utilstrekkelig.
Dette er relevant for Norge og AI Norge: norske kapitalforvaltere står overfor tilsvarende krav om kostnadseffektivitet, datastyring og regulatorisk etterlevelse.
Kilde: https://emerj.com/building-ai-ready-asset-management-with-leaders-from-fe-fundinfo-franklin-templeton-ocorion-and-amundi | Sammendraget er KI-generert med OpenAI API og kvalitetssikret av redaksjonen i Ainy.no
