Vi skal til at tale meget mere om en særlig type data

Af  Kristian Mikkelsen, Head of Digital Banking, Sydbank.

It-perspektiverne er alene et udtryk for forfatterens synspunkter.

De seneste måneder har jeg fortalt om Sydbanks bestræbelser på at integrere AI i organisationen på en måde, så det på sigt kan gøre en positiv forskel for vores forretning.

Vi er smerteligt bevidste om, at der er tale om en meget tidlig, udforskende fase, hvor vi høster de lavthængende frugter og tester løs på flere use cases.

Det er to skridt frem, ét tilbage, og nogle gange er det omvendt - sådan er vilkårene. 

Hvilke typer data er værdifulde?

Men vi bliver hele tiden klogere, og en af de ting, vi kan konstatere, er, at vi markant skal have udvidet vores opfattelse af hvilke typer af data, der er værdifulde.

I en bank som vores har vi traditionelt haft stort fokus på kvantitative data, altså numeriske data som indkomst, renter, saldooplysninger mv., som grundlag for at træffe beslutninger.

Dem er vi igennem årene blevet rigtig gode til at arbejde med, og vi sørger for at opbevare dem struktureret, og vi kvalitetssikrer mange af dem løbende.

Men i en AI-drevet verden, som vi må antage, vi er godt på vej ind i, er det ikke længere tilstrækkeligt.

Ustrukturerede, kvalitative data

Vi skal i langt højere grad omfavne og dyrke ustrukturerede, kvalitative data, fx data på måden, hvorpå vi rådgiver vores kunder, og vores ekspertviden indenfor en lang række områder.

I dag kan det snildt være sådan noget, der ender i en intern politik eller vejledning – og hånden på hjertet, så er der en tendens til, at meget af den slags dokumentation ender med at samle støv på et fællesdrev.

Det er ofte tavs viden, som er blevet formidlet mellem mennesker eller i oplæg på interne konferencer og møder.

Nu er den type data afgørende for, at vi kan tage det næste skridt og udnytte de teknologiske muligheder til fulde.