Agenteellinen tekoäly rahoituksessa: Miten datajohtajat skaalautuvat turvallisesti

Ympäri Eurooppaa, rahoituspalvelujen datajohtajat kävelevät tiukalla köydellä – haluten toteuttaa ja skaalata tekoälytyökaluja, mutta rajoitettuina sääntelyllä, riskienhallinnalla ja haasteella osoittaa konkreettista arvoa. Sen mukaan, mitä CDO Insights 2025 -tutkimus sanoo, yli 97 %:ia maailmanlaajuisista datajohtajista kertoo kamppailevansa selkeän generatiivisen tekoälyn liiketoimintarvon osoittamisessa. Ja, vaikka 87 % aikoo kiihdyttää tekoälysijoituksia, 67 % myöntää siirtäneensä vähemmän kuin puolet tekoälykokeista täysimittaiseen käyttöön.

Yksi suurimmista esteistä on johtajuuden saaminen. Yli kolmannes (35 %) sanoo, että johtajuuden saaminen ja arvon osoittaminen on avainhaaste, joka estää tekoälyn käyttöönoton. Tämä tarkoittaa, että monet ovat jumiutuneet odottamaan, epäröiden sitoutua laajempiin käyttöönottoihin ilman mitattavissa olevia todisteita.

Tämä epäröinti on terävää vastakohtaa teknologian potentiaalille. McKinsey arvioi, että tekoäly ja analytiikka voivat tuottaa jopa 1 biljoonan dollarin lisäarvoa vuodessa maailman pankkisektorille, kun taas generatiivinen tekoäly yksin voi tuottaa jopa 340 miljardia dollaria liikevoittoon. Se on mahdollisuus, jota ei voida jättää huomiotta – mutta se on lähestyttävä tavalla, joka turvaa sääntelyn, rakentaa luottamusta ja tuottaa todistettuja tuloksia.

Tie eteenpäin

Huolimatta merkittävistä vastatuulesta, on organisaatioita ympäri Eurooppaa ja muualla maailmassa, jotka edistävät tekoälynsä käyttöönottoa, tutkien, miten he voivat hyödyntää tekoälyagenttien hyödyt. Ne, jotka liikuttavat asiaa eteenpäin, eivät tee sitä syöksymällä monimutkaisiin, pitkiin käyttöönottoihin. Sen sijaan he ovat omaksuneet mitattavan lähestymistavan: aloittamalla pienestä, rakentamalla luottamusta, osoittamalla arvoa ja skaalautumalla vain silloin, kun teknologia osoittaa tehokkuutensa.

Onnistuneimmat tekoälykäyttöönotot eivät tapahdu yhdessä yössä. Ne alkavat pienistä, suurvaikutteisista siirroista, jotka rakentavat luottamusta ja tuottavat tuloksia. Tässä on kolme askelta aloittamiseksi.

1. Käytä tekoälyä datasta puhdistamiseen ennen skaalautumista

Vaikka sääntelyhyväksyntä on saatavissa, tekoälyjärjestelmät ovat vain yhtä vahvoja kuin niiden perustana oleva data. Huonolaatuinen data heikentää tarkkuutta, tehokkuutta ja luottamusta. Tosiasiallisesti, 43 %:ia datajohtajista sanoo, että dataongelmat ovat heidän suurin esteensä generatiivisen tekoälyn skaalautumiselle.

Rohtimaisesti, tekoäly itsessään voi auttaa korjaamaan nämä dataongelmat. Rahoituspalveluissa esimerkiksi jotkut yritykset käyttävät tekoälytyökaluja puhdistamaan saatavien tietoja, poistamaan duplikaatit, korjaamaan vanhentuneet merkinnät ja ratkaisemaan epäsovittaiset tiedot. Kun data on kohdennettu ja luotettava, yritykset voivat automatisoida seurantaa, parantaa rahavirtoja ja toimia suuremmalla luottamuksella tekoälyohjatuissa havainnoissaan. Tämä on myös ylin sijoitusprioriteetti. 86 %:ia datajohtajista aikoo lisätä datahallintamenoa, ja lähes puolet mainitsee tekoälyyn soveltamiskelpoisen datan tekemisen päämotivaattoriksi.

2. Aloita kohdennetuilla toteuttajagentteillä

Kapean tarkoituksen “toteuttajagenttien” käyttöönotto on yksi nopeimmista tavoista saada mitattavissa olevia voittoja. Nämä agentit on suunniteltu käsittelemään erittäin tarkkaan määriteltyjä tehtäviä, kuten kokousyhteenvetojen kokoamista, standarditransaktioiden prosessointia tai asiakirjojen luokittelua.

Koska toteuttajagentit ovat suoraviivaisia seurata, ne tuottavat tuloksia, jotka ovat selvästi jäljittävissä ja helpommin validoitavissa tarkkuudelle. Tämä ei ainoastaan vähennä operatiivista riskiä, vaan tarjoaa myös varhaisia todisteita sidosryhmille, auttaen johtajuuden saamisessa laajemmalle omaksumiselle.

Kun onnistumista on osoitettu yksittäisillä agentteilla, organisaatiot voivat esitellä monimutkaisempia agenteja, kuten suunnittelijoita ja orkestraattoreita, käsittelemään monivaiheisia työnkulkuja.

3. Suoraviivainen sääntelyraportointi automaation kautta

Sääntely on voimakkaasti resursseja vaativa alue rahoituspalveluissa. Sääntelyraportointi usein edellyttää tietojen keräämistä ja sovittamista useista lähteistä, prosessi, joka voi kuluttaa satoja tunteja ja riippua pienestä joukosta koulutettuja asiantuntijoita. Tekoäly erinomaisesti tarjoaa erinomaisen lähtökohteen testata ja skaalata teknologiaa.

Kun perustava data on puhdistettu ja kohdennettu, tekoäly voi ottaa osan raskaasta työstä. Esimerkiksi BCBS 239 -sääntelyn mukaisen raportin luominen voidaan osittain automatisoida metadata-mappingin ja agenteellisen tekoälymallin yhdistelmällä. Nämä järjestelmät voivat tuottaa tarkat ensimmäiset luonnokset, jotka sitten tarkistetaan sääntelyviranomaisilla, vähentäen käsittelyaikoja samalla kun ylläpidetään laadunvalvontaa.

Potentiaali on merkittävä. McKinsey korostaa yhtä maailmanlaajuista pankkia, joka saavutti 200 %:n – 2 000 %:n tuottavuusparannuksen asiakastietojen tuntemisessa (KYC) ottamalla “tekoälyagenttitehtaan” lähestymistavan. He säilyttivät ihmisen valvonnan, mutta automatisoivat vaativimmat vaiheet.

Oppitunteja monikansallisen pankin datasta

Yksi hollantilainen monikansallinen pankki tunnisti datan perustan rakentamisen tärkeyden tekoälymenestykselle. Se ymmärsi datan hallinnan tärkeyden ja teki siitä prioriteetin. Se panosti oikeisiin organisaatioprosesseihin, jotta voisi toimia laajamittaisesti, ja teki tietoista valintoja tiimien valtuuttamiseksi. Ja se antoi tiimille selkeän suunnan ja vahvan monialaisen yhteistyön onnistumiseksi. Tämä datan, tiimien ja strategisen suunnan yhdistelmä on se, mikä mahdollistaa tekoälyn tuottaa liiketoimintaa – ei vain teknologisia tuloksia.

Rakentamalla vauhtia ilman hallinnan menettämistä

76 %:ia rahoituspalvelujen yrityksistä aikoo käyttöönottaa agenteellisia tekoälyratkaisuja seuraavien 12 kuukauden aikana, vauhti on kasvamassa. On kuitenkin selvää, että onnistuneimmat organisaatiot eivät ryntää täysimittaiseen muutokseen. He käyttöönottoivat tekoälyä strategisesti, keskittyen pieniin, hyvin määriteltyihin käyttötapauksiin, jotka tuottavat mitattavissa olevaa arvoa ja parantavat operatiivista tehokkuutta. He myös upottavat hallinnon jokaiseen vaiheeseen, varmistaen, että sääntelytiimit ovat mukana aikaisin ja usein.

Omaksumalla tämän asteittaisen lähestymistavan, yritykset voivat kiihdyttää tekoälyn omaksumista uhraamatta luottamusta tai sääntelyynsovittumista, muuttaen “aloittamisen pienestä” koettuna rajoituksena tarkoituksenmukaiseksi kasvustrategiaksi. Tekoälyn omaksumisessa nopeus on tärkeää, mutta turvallisuus ja skaalautuvuus ovat tärkeämpää. Rahoituspalvelujen laitokset, jotka aloittavat pienestä, osoittavat arvon ja skaalautuvat luottamuksella, ovat parhaiten asemoituneet lukitsemaan tekoälyn triljoonan dollarin potentiaalin.