Bankvirksomheter sin forberedthet for implementering av genKI

Abstract

GenKI er siste fremskrittet innenfor kunstig intelligens (KI) og er i ferd med å disrupte arbeidsprosesser i mange ulike bransjer (Sun et al., 2024). Forskning viser et stort behov for å se hvordan denne teknologien er med på å påvirke, men svært få forstår hva det betyr å være forberedt for KI (Avanade, 2023). Gjennom samtaler forskeren har gjort med bedrifter i markedet, og undersøkelser mot eksisterende litteratur er det avdekket et gap i forskningen mot forberedthet og genKI. Tidligere studier fremmet et behov mot å utvide forskningen mot nye forretningsområder der genKI og forberedthet stod sentralt (Jöhnk et al., 2020). Denne masteroppgaven retter derfor søkelyset mot forberedthet for genKI blant bankvirksomheter, der studien ønsker å respondere til tidligere forskning sitt behov, gjennom å besvare følgende problemstilling: Hvordan kan bankvirksomheter best mulig forberede seg på å ta i bruk genKI? Studien ble videre gjennomført som en flercasestudie, der syv informanter fra ulike bankvirksomheter ble intervjuet. På den måten kunne forskeren søke dypere forståelse gjennom å intensivt analysere hver av bankene opp mot deres forberedthet for genKI.

Studien utdyper, fem ulike kategorier fra analysen, som benyttes for å diskutere betydningen av forberedtheten for genKI blant bankvirksomhetene. De fem kategoriene var strategi, kompetanse, implementering, teknologi og omgivelser. Hver av disse diskuteres opp mot eksisterende forskning på temaet, for å fremheve funnene som er viktig inn mot bankenes forberedthet. Det diskuteres ulike sider av kategoriene tilknyttet hva det innebærer å være forberedt, samt hvordan utfordringene til teknologien kan håndteres. Studien konkluderer med at bidraget til forskningen både utvider gyldigheten til eksisterende litteratur, men og avdekker funn som ikke er diskutert tidligere. Spesielt fremheves viktigheten av en bred forståelse for teknologien og å bruke reguleringer som muligheter for differensiering. Studien fant og at data må behandles med mer kvalitet og sikkerhet enn tidligere der et langsiktig perspektiv for hvordan bankene tilpasser seg for å respondere raskt i forhold til omgivelsene, er avgjørende mot deres forberedthet for genKI.

Generative artificial intelligence (genAI) is the latest advancement within artificial intelligence (AI) and is anticipated to disrupt work processes in many different industries (Sun et al., 2024). Current research highlights the need to explore how this technology will affect the market, however very few understand what it means to be AI-ready (Avanade, 2023). Through conversations the researcher conducted with businesses in today’s market and review towards existing literature, the researcher explored a gap in recent studies regarding readiness and genAI. Prior research on the field of readiness for genAI suggested the need to expand the literature to include new organizational contexts (Jöhnk et al., 2020). In response, this dissertation aims to explore readiness for genAI by answering the following problem statement: How can banking institutions best prepare their readiness for adopting genAI? This is investigated through a multiple case study, were seven informants from various banking institutions conducted semi-structured interviews. This approach allowed the researcher to gain an in-depth understanding of the phenomena, by intensively analyzing each bank to explore their readiness for genAI.

The study elaborates on five different empirical categories derived from the analysis, used to discuss the significance of readiness among banking institutions for genAI. The five categories discovered are strategy, competency, implementation, technology and business environment. Each of these categories is discussed in relation to current research on the topic, to bring attention to the findings important for the bank institutions’ readiness. Furthermore, the study discusses multiple aspects regarding what it involves being ready, and how challenges regarding the technology can be managed. In conclusion, the study showcase how it contributes to expand the validity of existing literature, additionally, it exposes new empirical findings absent in the existing research field. Especially the importance of wide understanding of the technology and leveraging regulatory measures for differentiation is emphasized. The study also revealed that data should be handled with higher quality and security than before. In which a long-term perspective on how the banks should adapt to respond quickly to the changing business environment is essential for their readiness for genAI.