Agentic AI i finans: Sådan skalerer dataledere sikkert

Over hele Europa oplever dataledere inden for finansielle tjenester, at de er på en balancegang – ivrige efter at implementere og skalere AI-værktøjer, men begrænset af compliance, risikostyring og udfordringen med at bevise håndgribelig værdi. Ifølge vores CDO Insights 2025-undersøgelseMere end 97 % af globale dataledere siger, at de kæmper med tydeligt at demonstrere forretningsværdien af generativ AI. Og mens 87 % planlægger at accelerere investeringer i AI, indrømmer 67 %, at de har omstillet færre end halvdelen af deres AI-pilotprojekter til fuldskala implementering.

En af de største hindringer er at sikre ledelsens opbakning. Over en tredjedel (35%) siger, at det at sikre støtte og demonstrere værdi er en central udfordring, der hæmmer udrulningen af AI. Det betyder, at mange forbliver fastlåste i et ventemønster og tøver med at forpligte sig til bredere udrulninger uden målbare beviser.

Denne tøven står i skarp kontrast til teknologiens potentiale. McKinsey anslår, at AI og analyser kan levere op til 1 billion dollars i yderligere årlig værdi til global bankvirksomhed, mens generativ AI alene kan bidrage op til $ 340 mia til driftsresultatet. Det er en mulighed, der er for betydelig til at ignorere – men en, der skal gribes an på en måde, der sikrer compliance, opbygger tillid og genererer dokumenterede afkast.

Stien frem

Trods betydelig modvind er der organisationer i hele Europa og resten af verden, der fortsætter deres AI-udrulning og undersøger, hvordan de kan høste frugterne af AI-agenter. De, der sætter skub i udviklingen, gør det ikke ved at kaste sig hovedkulds ud i komplekse, langdistancede implementeringer. I stedet anvender de en afmålt tilgang: starter småt, opbygger tillid, beviser værdi og skalerer først op, når teknologien har bevist sin effektivitet.

De mest succesfulde AI-udrulninger sker ikke natten over. De starter med små, effektive træk, der opbygger tillid og leverer resultater. Her er tre trin til at komme i gang.

1. Brug AI til at rense data før skalering

Selv med compliance-godkendelse er AI-systemer kun så stærke som de data, de er bygget på. Dårlig datakvalitet vil underminere nøjagtighed, effektivitet og tillid. Faktisk siger 43 % af dataledere, at dataproblemer er deres største barriere for at skalere generativ AI.

Det er opmuntrende, at AI i sig selv kan hjælpe med at løse disse dataproblemer. Inden for finansielle tjenester bruger nogle virksomheder f.eks. AI-værktøjer til at rense debitordata, fjerne dubletter, rette forældede posteringer og løse uoverensstemmelser. Når dataene er justeret og pålidelige, kan virksomheder automatisere opfølgninger, forbedre pengestrømmen og operere med større tillid til deres AI-drevne indsigter. Dette er også en topprioritet inden for investeringer. 86 % af dataledere planlægger at øge udgifterne til datastyring, hvor næsten halvdelen nævner at gøre data egnede til AI som deres primære motivation.

2. Start med fokuserede eksekutorer

Implementering af smalle "eksekutor"-agenter er en af de hurtigste måder at generere målbare gevinster på. Disse agenter er designet til at håndtere meget specifikke, veldefinerede opgaver, såsom at udarbejde mødereferater, behandle standardtransaktioner eller kategorisere indgående kundeforespørgsler.

Fordi eksekutoragenter er nemme at overvåge, producerer de output, der er tydeligt sporbare og nemmere at validere for nøjagtighed. Dette reducerer ikke kun den operationelle risiko, men giver også tidlige bevispunkter for interessenter, hvilket hjælper med at sikre opbakning til bredere implementering.

Når succes med agenter med én opgave er blevet påvist, kan organisationer introducere mere komplekse agentstrukturer, såsom planlæggere og orkestratorer, til at håndtere arbejdsgange med flere trin.

3. Strømlin compliance-rapportering gennem automatisering

Compliance er et meget ressourcekrævende område inden for finansielle tjenester. Regulatorisk rapportering kræver ofte indsamling og afstemning af data fra flere kilder, en proces, der kan tage hundredvis af timer og er afhængig af en lille pulje af uddannede specialister. AI udmærker sig her og giver et fremragende udgangspunkt for at teste og skalere teknologien.

Når de underliggende data er renset og struktureret, kan AI overtage noget af det hårde arbejde. For eksempel kan generering af BCBS 239-kompatible rapporter delvist automatiseres ved hjælp af metadatakortlægning kombineret med agentiske AI-modeller. Disse systemer kan producere nøjagtige første udkast, som derefter gennemgås af compliance-ansvarlige, hvilket reducerer ekspeditionstiderne og samtidig opretholder kvalitetskontrollen.

Potentialet her er betydeligt. McKinsey fremhæver en global bank, der opnåede produktivitetsgevinster på 200 % til 2,000 % i kend-din-kunde (KYC)-processer ved at anvende en "AI-agentfabrik"-tilgang. De beholdt menneskeligt tilsyn, men automatiserede de mest tidskrævende trin.

Lektioner fra en multinational banks datarejse

En hollandsk multinational bank anerkendte vigtigheden af at opbygge datagrundlaget for AI-succes... Den indså vigtigheden af datahåndtering og prioriterede det. Den investerede i de rigtige organisatoriske processer for at muliggøre levering i stor skala og traf bevidste valg for at styrke teams. Og den gav teams klar retning og stærkt tværfunktionelt samarbejde for at få succes. Denne kombination af pålidelige data, styrkede teams og klar strategisk retning er det, der gør det muligt for AI at levere forretningsværdi – ikke kun teknologiske resultater.

Opbygning af momentum uden at miste kontrollen

Med 76 % af finansielle servicevirksomheder Med planer om at udrulle agentiske AI-løsninger i løbet af de næste 12 måneder, er momentumet stigende. Det er dog tydeligt, at de mest succesrige organisationer ikke haster ind i en fuldskala transformation. De implementerer AI strategisk med fokus på små, velafgrænsede use cases, der leverer målbar værdi og forbedrer den operationelle effektivitet. De integrerer også governance i alle faser og sikrer, at compliance-teams involveres tidligt og ofte.

Ved at anvende denne trinvise tilgang kan virksomheder accelerere implementeringen af AI uden at ofre tillid eller lovgivningsmæssig tilpasning, og dermed forvandle "at starte i det små" fra en opfattet begrænsning til en bevidst, dokumenteret vækststrategi. I forbindelse med implementering af AI er hastighed vigtig, men sikkerhed og skalerbarhed er endnu vigtigere. Finansielle serviceinstitutter, der starter småt, beviser værdi og skalerer med tillid, vil være dem, der bedst kan frigøre AI's potentiale på billioner dollars.