В останні роки фінансові компанії активно інвестують у технології штучного інтелекту (ШІ), і вже зараз можна говорити про справжню революцію в цій сфері. Однак на тлі розширеного застосування генеративного ШІ, агентний ШІ (agentic AI) обіцяє стати наступним великим кроком, який трансформує банківський і страховий сектори. Відоме видання Forbes описало його потенціал, і ми підготували для вас ключові аспекти та рекомендації щодо правильного впровадження цієї технології.Агентний ШІ — це система автономних агентів, здатних діяти в рамках складної екосистеми, виконувати завдання, взаємодіяти між собою та з навколишнім середовищем. Ці агенти можуть приймати рішення, планувати свої дії, спілкуватися з іншими агентами та навіть адаптувати свої здібності під нові умови.Агентна архітектура складається з кількох ключових елементів:Оркестратор — головний керівник, який координує взаємодію агентів. Суперагенти — агенти, що виконують складні завдання і координують підлеглих агентів. Утилітарні агенти — більш вузькоспеціалізовані й багаторазового використання.Ці агенти працюють разом,
як "вулик", виконуючи завдання, починаючи від банківських операцій до вдосконалення розробки програмного забезпечення. Вони можуть обробляти великі обсяги даних і адаптувати свої алгоритми в реальному часі, покращуючи ефективність і точність роботи.Одним із найбільш очевидних напрямків використання агентного ШІ є автоматизація рутинних операцій. Агенти можуть значно знизити навантаження на працівників, виконуючи завдання з обробки транзакцій, відповіді на запити клієнтів або навіть перевірку кредитних заявок.Проте, це не лише про автоматизацію. Агентний ШІ має потенціал до покращення якості обслуговування клієнтів завдяки персоналізованим рекомендаціям. Наприклад, банки можуть використовувати таких агентів для надання індивідуальних фінансових порад, заснованих на історії витрат та інвестиційних уподобаннях клієнтів.Один з найбільш вражаючих прикладів застосування агентного ШІ в банківському секторі — це досвід одного з провідних роздрібних банків, який використовував цю технологію для прискорення процесів міграції даних та заміни застарілих технологій. Банк розробив екосистему агентів,
що значно підвищило ефективність і зменшило час, необхідний для виконання складних завдань, таких як перенесення даних та розробка нового програмного забезпечення.В рамках цього процесу банк створив кілька типів агентів:Агент для написання коду автоматично генерував необхідний код для нової платформи. Агенти для перевірки якості коду виконували рев'ю і перевіряли його на наявність помилок, забезпечуючи високий рівень якості. Агенти зворотного зв'язку регулярно взаємодіяли з розробниками для корекції та поліпшення результатів.Це дозволило банку досягти 30% підвищення ефективності у розробці програмного забезпечення, значних заощаджень та скорочення часу на ручну роботу.Агентний ШІ працює автономно, але фінансові компанії повинні мати можливість розуміти, чому агент приймає певні рішення. Прозорість прийняття рішень дозволяє забезпечити довіру до системи, що надзвичайно важливо в індустрії фінансів, де кожен крок має бути обґрунтований і контрольований.Щоб забезпечити довгострокову ефективність агентного ШІ, системи повинні бути гнучкими і здатними до оновлення.
Технології повинні легко адаптуватися до нових умов і змінюватися на основі зворотного зв'язку від користувачів та змін у бізнес-середовищі.Для ефективної роботи агентного ШІ необхідно, щоб компанії мали добре структуровані і якісні дані. Це включає в себе як традиційні, так і неструктуровані дані, які можуть використовуватися агентами для прийняття рішень.Оскільки агентний ШІ працює з великими масивами даних і має можливість автономно приймати рішення, безпека є критичним аспектом. Потрібно забезпечити надійний захист даних та впровадити програми моніторингу для своєчасного виявлення зловмисних дій.Агентний ШІ змінює роль працівників у фінансових компаніях. Замість того щоб витрачати час на рутинні завдання, працівники можуть зосередитись на більш важливих аспектах роботи, таких як стратегічне планування чи розв'язання складних проблем. Вони також беруть активну участь у навчанні агентів, задаючи цілі, коригуючи їх роботу та надаючи зворотний зв'язок.З клієнтами ситуація також змінюється: за даними Accenture, 62% споживачів готові використовувати ШІ для управління своїми фінансами.
Це показує, що клієнти все більше довіряють технологіям для отримання фінансових порад і підтримки.Окрім великих технологічних компаній, стартапи також активно працюють над впровадженням агентного ШІ. Наприклад:Lyzr розробила платформу, яка автоматизує робочі функції та обробку даних. Multimodal навчає агентів працювати з корпоративними даними, знижуючи ризики "галюцинацій" агентів. DeepSee розробляє інструменти для моніторингу агентів, що забезпечують прозорість, безпеку та ефективність.Ці технології допомагають компаніям більш ефективно використовувати агентів, знижуючи ризики помилок та підвищуючи ефективність процесів.Агентний ШІ здатний забезпечити безперервну і масштабовану підтримку в межах компанії, однак не можна просто додавати його до існуючих процесів. Організаціям потрібно значно змінити підхід до бізнес-процесів, технологічних платформ і даних перед тим, як інтегрувати агентів у свою роботу. Це включає не лише технологічні зміни, а й переосмислення підходів до управління, контролю та взаємодії з клієнтами.Агентний ШІ має потенціал не тільки для підвищення ефективності, але й для глобальних змін у фінансовій індустрії. Якщо фінансові установи правильно впровадять цю технологію, вона може стати потужним інструментом для зниження витрат, покращення обслуговування клієнтів та оптимізації процесів. Однак для цього необхідно грамотно побудувати основи — правильні дані, ефективна безпека і прозорі процеси.
