Vrijwel alle genodigden zijn gekomen voor het KPMG Alumni Event AI & ChatGPT. Bij binnenkomst is meteen merkbaar dat ze er zin in hebben. Er wordt begroet, omhelst en gelachen. De aanwezigen hebben allemaal ervaring opgedaan bij KPMG en inmiddels hun sporen verdiend als FS-professional. Bij allerlei verschillende financiële dienstverleners zijn ze nu CFO, Director Finance Operations, Senior Auditor of Private Equity expert Of ze zijn verantwoordelijk voor bijvoorbeeld data-analyse, innovatie of governance.
AI-expert wordt quizmaster
Vanmiddag gaat het over misschien wel het meest besproken onderwerp van dit moment: de impact van (generatieve) AI. De vorm waarin het onderwerp wordt opgediend zorgt in de zaal voor reuring en energie: een pub-quiz. In zijn welkomstwoord zegt Camiel van Steekelenburg, KPMG’s Head of Financial Services, dat AI natuurlijk enorme veranderingen gaat brengen én een enorm dilemma vormt. We staan nog maar aan het begin, maar duidelijk is dat betrouwbaarheid en het vertrouwensaspect bij AI cruciaal zijn. KPMG heeft daarom een compleet AI-team klaarstaan voor haar klanten, geleid door KPMG Director en AI-expert Frank van Praat, die vandaag ook de quizmaster is.
Wat weten we wel en niet?
“Het wordt lekker analoog,” roept Van Praat, die nauwelijks boven het geroezemoes uitkomt. “Met antwoordformulieren van papier!” Zodra de tien quizteams zijn geformeerd gaat hij van start. “Wat weten jullie, financiële professionals, op dit moment van AI? Hoe goed hebben jullie het nieuws en de ontwikkelingen gevolgd? We gaan het zien.” Van Praat gaat in flink tempo langs de multiple-choicevragen en twee bonusvragen. Het fanatisme bij de teams is voelbaar, er is druk overleg bij elke vraag. Alle antwoorden worden na de vragenronde met de zaal doorgenomen.
De kracht van (un)supervised learning
Echt interessant wordt het als het gaat om voorspellingen door AI en de kenmerken van ‘supervised’ en ‘unsupervised learning’. Zo blijkt uit een vraag dat geslacht de beste voorspeller is van shopgedrag. Zelfs als je persé niet wilt discrimineren op geslacht, kan een systeem dat op basis van gedrag toch doen. En ‘unsupervised learning’ in de vorm van clustering is het meest waardevolle wapen tegen fraude, iets wat drie teams blijken te weten. Bij fraude weet je niet wat je niet weet en normaal gesproken stop je bekende, dus supervised ‘fraude-data’ in je systeem om fraude op te sporen. Bij ‘unsupervised learning’ leert een AI-model nog onbekende patronen en structuren ontdekken te op basis van niet-gelabelde datasets. Hier gaan de capaciteiten van AI de menselijke capaciteiten echt voorbij.
Bias elimineren
Ook kan AI goed helpen bij het elimineren van ‘bias’, wat zeker wenselijk is voor bijvoorbeeld zorgverzekeraars, de Belastingdienst of de politie. Bias is onvermijdelijk als ontwikkelingsteams niet genoeg diversiteit hebben, als er onvoldoende data beschikbaar zijn en er, onbedoeld, vooroordelen in datasets sluipen. Met hulp van AI kunnen we bias opsporen en echt voorkomen. De quizvragen voeren verder langs neurale netwerken, de nieuwe AI-wet die eraan komt en de wirwar aan systemen en data bij banken, die ‘Spaghetti’ wordt genoemd - een antwoord dat alle teams goed hebben.