Show simple item record

dc.contributor.authorFagna, Jenny Helland
dc.contributor.authorThorsvik, Sofie Ingebrigtsen
dc.contributor.authorWiig, Julie
dc.date.accessioned2024-07-10T11:45:13Z
dc.date.available2024-07-10T11:45:13Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/3139691
dc.descriptionMaster i innovasjon og ledelse. Høgskulen på Vestlandet, campus Bergenen_US
dc.description.abstractI denne oppgaven undersøker vi hvilke drivkrefter og barrierer finansinstitusjoner møter ved implementeringen av kunstig intelligens. Etter lanseringen av GTP-modeller i slutten av 2022 har kunstig intelligens fått økt oppmerksomhet i mediebildet. Formålet med denne oppgaven er å undersøke hvilke drivere og barrierer Norges største finanskonsern, DNB, møter ved implementering av KI. Studien er derfor utformet som en enkel casestudie. Vårt datagrunnlag baserer seg på ti dybdeintervjuer av nøkkelinformanter ved DNBs kontorlokaler i Solheimsviken og Bjørvika. De sentrale driverne for implementering av KI i DNB er tilpasning til markedsendringer og konkurranse, menneskelige ressurser og operasjonell effektivitet. Dette driver implementeringen av KI ved muligheten til å forbedre kundeopplevelsene, risikostyringen og effektivisere interne prosesser. Et viktig funn er “hypen” rundt generative modeller, og hvilke muligheter nye teknologier kan tilby finanssektoren. Våre funn viser også at arbeidsstyrkeallokering til høyverdiområder, kompetansefokus og muligheter for økt jobbtilfredshet er drivere. Automatiserte prosesser for å forbedre beslutningsgrunnlag og etterlevelse er også viktige aspekter som driver implementering av KI i DNB. På den andre siden ser vi at sentrale barrierer for implementering av KI i DNB er etterlevelsesfaktorer, menneskelige ressurser, og organisasjonsdynamikk. Våre funn tyder på at konkurransedyktigheten i et nasjonalt- og internasjonalt perspektiv er utfordrende som følge av etterlevelseskrav. Videre er det et viktig funn at DNB er risikoavers i møte med ny teknologi. Dette skyldes potensialet for å bryte med kundens tillit, og risikere tap av konkurransefortrinn. I likhet med drivere, viser våre funn at menneskelige ressurser også er en barriere for implementeringen av KI i DNB. Dette begrunnes med at det er mangel på IT-ekspertise og kompetanse om KI i banken. Et annet funn er at økt bruk av KI-løsninger kan redusere de ansattes kreative evner. DNB er ikke organisert som en tech bedrift, noe som skaper utfordringer ved implementering av teknologi og kulturelle barriereen_US
dc.language.isonoben_US
dc.publisherHøgskulen på Vestlandeten_US
dc.rightsNavngivelse 4.0 Internasjonal*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.no*
dc.subjectinnovasjonen_US
dc.subjectledelseen_US
dc.subjectKIen_US
dc.subjectDNBen_US
dc.subjectimplementeringsprosesseren_US
dc.subjectfinansinstitusjoneren_US
dc.subjectkundeforventningeren_US
dc.subjectIT-infrastrukturen_US
dc.subjectdataprosesseringen_US
dc.subjectteknologien_US
dc.titleImplementering av kunstig intelligens i finanssektoren: En enkel casestudie om drivkrefter og barrierer av KI-implementering i DNBen_US
dc.title.alternativeIntegration of Artificial Intelligence in the Financial Sector: A Case Study of Driving Forces and Barriers of AI Implementation in DNBen_US
dc.typeMaster thesisen_US
dc.description.localcodeMOØ300en_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Navngivelse 4.0 Internasjonal
Except where otherwise noted, this item's license is described as Navngivelse 4.0 Internasjonal