AI inom finans och försäkring

Utmaningar

Den svenska finansbranschen har länge dominerats av fyra storbanker, men AI-satsningar och fintech-startups håller på att förändra detta. Enligt Citigroup riskerar storbankerna att förlora mark om de inte ökar takten i sin innovation (1). En stor utmaning är ostrukturerade data i gamla system. Kund- och transaktionsinformation finns ofta spridd över olika plattformar, ibland på papper, vilket gör att data först måste struktureras för att AI-initiativ ska lyckas (2). Dessutom krockar AI:s "black box"-logik med branschens krav på transparens. Banker måste enligt lag kunna förklara beslut, medan dagens AI-algoritmer ofta bygger på komplexa mönster som är svåra att tolka (3). En studie från augusti 2025 visar att 62% av bankerna saknar tillräcklig AI-kompetens internt (4). Finansinspektionen bekräftar brister i datakvalitet och dataskydd, två av de största hindren för AI-användning. Dålig eller partisk data kan ge felaktiga modeller, och att skydda känslig kunddata är avgörande i en reglerad sektor (5).

Trots dessa utmaningar ses AI som framtiden. Traditionella riskmodeller räcker inte längre för att hantera ökade klimatrelaterade risker, och vid bekämpning av ekonomisk brottslighet kan AI bidra till att sålla bort falska larm från verkliga fall (6, 7).

AI-lösningar

Experter förutspår att AI-assistenter snart sköter en majoritet av hushållens ekonomi. Redan 2030 beräknas AI-drivna agenter och chatbotar hantera cirka 60% av privatkunds finansiella ärenden, allt från sparande och betalningar till lån och försäkring (8). Rutiner inom till exempel transaktionshantering, riskanalys och kundservice kan i hög grad automatiseras av AI, vilket frigör tid för mer kvalificerade uppgifter hos personalen. AI kan vidare användas för att hyper-personalisera tjänster. I stället för gårdagens grova kundsegment har AI möjlighet att ge individanpassade råd och erbjudanden i rätt ögonblick. AI kan exempelvis ge råd om en valutaomväxling, reseförsäkring eller budgettips när din kalender indikerar en utlandsresa (9). Parametrisk försäkring med hjälp av AI kan eliminera behov av skadeutredningar och ge automatiska utbetalningar när fördefinierade villkor uppfylls, villkor som kan definieras av AI. Slutligen kan AI reducera kostnader hos banker och försäkringsbolag genom automation av processer som riskbedömning, skadereglering och administration. Enligt Swiss Re kan AI spara den europeiska försäkringsbranschen över 20 mdkr per år fram till 2030 (10).

Exempel på AI-tillämpningar

AI har redan idag gjort ett tydligt avtryck i finans- och försäkringsbranschen. Till exempel har Bank of Americas virtuella assistent "Erica" interagerat med över 40 miljoner kunder i mer än 2 miljarder ärenden. Erica hjälper till med allt från att kontrollera saldo och betala räkningar till att ge enkla råd, och visar hur chatbotar kan skala upp kundservice dygnet runt (9). Klarna har på liknande sätt en inbyggd AI-assistent som kan föra konversationer på 35 språk och hantera mängder av kundärenden autonomt (11). Bedrägeribekämpning är ett annat område där AI används flitigt. Kortnätverket Mastercard använder AI i sitt beslutsstödssystem för att analysera upp till en biljon datapunkter per transaktion för att bedöma risk. Detta har ökat upptäcktsgraden av fusktransaktioner med i genomsnitt 20% jämfört med tidigare regelbaserade system (11). Stora banker använder också AI internt för att effektivisera sina processer. JPMorgan Chase har exempelvis utvecklat plattformen COiN, som med hjälp av maskininlärning automatiskt läser och extraherar information ur juridiska dokument, något som sparar banken uppskattningsvis 360 000 arbetstimmar per år (12). Slutligen har robotrådgivare gjort förmögenhetsförvaltning tillgänglig för den breda allmänheten. Globalt förvaltade AI-baserade investeringsplattformar över 1,5 biljoner USD åt kunder redan 2023. Dessa plattformar erbjuder automatisk portföljbalansering och investeringsråd till en bråkdel av kostnaden jämfört med traditionell rådgivning (13).

Trender och regelverk

AI inom finans- och försäkringsbranschen påverkas starkt av nya regelverk och ökade krav på ansvarstagande. EU:s AI Act, som antogs 2024, inför ett riskbaserat ramverk där tillämpningar som kreditbedömning och försäkringspremiesättning klassas som hög risk. Dessa måste uppfylla strikta krav på transparens, riskhantering och mänsklig kontroll (14). Samtidigt skapar befintliga regelverk som GDPR, banksekretess och konsumentskydd utmaningar eftersom AI-system ofta fungerar som "black boxes". För att möta kraven investerar banker och försäkringsbolag därför i förklarbar AI (3). Utöver lagstiftning växer också fokus på etik och dataskydd. Fackförbundet Forena varnar för risker kring kund- och medarbetarintegritet och efterlyser gemensamma branschriktlinjer. Samtidigt uppger 9 av 10 fackliga företrädare i försäkringsbranschen att det finns ett stort behov av kompetensutveckling för att möta AI-eran (15). Sammanfattningsvis behöver framtidens finans- och försäkringssektor komplettera snabb teknikutveckling med tydlig regel- och etikstyrning, för att bygga förtroende och stabilitet i en ny era.

Källor

(1) Aftonbladet (2024). AI utmanar svenska storbanker. https://www.aftonbladet.se/minekonomi/a/Ppvp6p/ai-utmanar-svenska-storbanker

(2) Iron Mountain (2025). Framtidens bank är AI-driven – men är din data AI-redo? https://resources.ironmountain.com/sv/blogs-and-articles/t/the-bank-of-the-future-is-ai-driven-but-is-your-data-ai-ready

(3) Computer Sweden (2019). AI kan revolutionera finansbranschen – men regelverket en utmaning. https://computersweden.se/article/1284673/ai-kan-revolutionera-finansbranschen-men-regelverket-en-utmaning.html

(4) Voister (2025). Finanssektorn dåliga på att använda AI i kampen mot penningtvätt. https://www.voister.se/artikel/2025/08/finanssektorn-daliga-pa-att-anvanda-ai-i-kampen-mot-penningtvatt/

(5) Finansinspektionen (FI) (2024). AI-användningen i den svenska finanssektorn. https://www.fi.se/contentassets/084ebc13d6364a28a87a37c9a557ec9c/rapport-ai-svenska-finanssektorn.pdf

(6) Sak & Liv (2025). Så kan försäkringsbranschen hantera klimatrisker med AI. https://sakochliv.se/2025/03/13/sa-kan-forsakringsbranschen-hantera-vaderrelaterade-risker-med-ai/

(7) Dagens Juridik (2025). Bristande AI-kompetens i svenska finansbranschen. https://www.dagensjuridik.se/nyheter/bristande-ai-kompetens-i-svenska-finansbranschen

(8) Springs (2025). The 2025 Guide to Chatbots in Banking. https://springsapps.com/knowledge/the-2024-guide-to-chatbots-in-banking

(9) ISG (2025). Invisible Banking: How AI Will Silently Manage 60% of Your Financial Life by 2030. https://isg-one.com/articles/invisible-banking--how-ai-will-silently-manage-60--of-your-financial-life-by-2030

(10) Seamless Insure (2024). Transforming insurance with AI: Driving operational excellence and elevating customer engagement. https://seamless.insure/sv/transforming-insurance-with-ai-driving-operational-excellence-and-elevating-customer-engagement

(11) Dynamiq (2025). Generative AI and LLMs in Banking: Examples, Use Cases, Limitations, and Solutions. https://www.getdynamiq.ai/post/generative-ai-and-llms-in-banking-examples-use-cases-limitations-and-solutions

(12) Digital Defynd (2025). 10 Ways JP Morgan is Using AI. https://digitaldefynd.com/IQ/jp-morgan-using-ai-case-study

(13) Coinlaw (2025). Robo Advisors Market Statistics 2025: Market Size, Trends, and Opportunities. https://coinlaw.io/robo-advisors-market-statistics

(14) Finansinspektionen (2024). AI increasingly common in the financial sector, but risk management is lagging behind. https://www.fi.se/en/published/reports/reports/2024/ai-increasingly-common-in-the-financial-sector-but-risk-management-is-lagging-behind

(15) Forena (2024). Uttalande om AI och försäkringsbranschen. https://www.forena.se/om-forena/det-har-tycker-forena/ai-och-automation-i-forsakringsbranschen/uttalande-om-ai-och-forsakringsbranschen