Agensbasert AI i finans: Hvordan dataledere skalerer trygt

I hele Europa står dataledere i finanssektoren overfor en utfordring – de ønsker å implementere og skalerer AI-verktøy, men er begrenset av krav til overholdelse, risikostyring og utfordringen med å vise konkrete resultater. Ifølge vår CDO Insights 2025-undersøkelse sier over 97% av verdens dataledere at de sliter med å vise generativ AI’s forretningsverdi. Og, selv om 87% planlegger å øke investeringene i AI, innrømmer 67% at de har overført færre enn halvparten av sine AI-piloter til fullskala utrulling.

En av de største hindringene er å sikre ledelsens støtte. Over en tredjedel (35%) sier at å sikre støtte og vise verdi er en nøkkelutfordring som hindrer rulleringen av AI. Dette betyr at mange blir stående i en venteposisjon, nølende til å binde seg til videre utrullinger uten målbare bevis.

Denne nølen står i skarp kontrast til teknologiens potensiale. McKinsey estimerer at AI og analyser kan levere opp til 1 billion dollar i ekstra årlig verdi til global banking, mens generativ AI alene kan bidra med opp til 340 milliarder dollar til driftsfortjeneste. Dette er en mulighet som er for stor til å ignorere – men den må tilnærmes på en måte som sikrer overholdelse, bygger tillit og genererer beviste avkastninger.

Vei fremover

Til tross for betydelige motvinder, finnes det organisasjoner over hele Europa, og resten av verden, som fremmer sin AI-utrulling, og utforsker hvordan de kan høste AI-agenter. De som flytter nålene, gjør det ikke ved å dykke headfirst inn i komplekse, lang-halede utrullinger. I stedet adopterer de en målrettet tilnærming: starter smått, bygger tillit, viser verdi og skalerer opp kun når teknologien viser sin effikasitet.

De mest suksessfulle AI-utrullinger skjer ikke over natten. De begynner med små, høy-impaktbevegelser som bygger tillit og leverer resultater. Her er tre steg for å komme i gang.

1. Bruk AI til å rense data før skaleringsfasen

Selv med overholdelsesgodkjenning, er AI-systemer bare like sterke som dataene de er bygget på. Dårlig datakvalitet vil undergrave nøyaktighet, effisiens og tillit. Faktisk sier 43% av datalederne at dataproblemer er deres største hindring for å skalerer generativ AI.

Oppmuntrende er det at AI selv kan hjelpe med å fikse disse dataproblemene. I finanssektoren, for eksempel, bruker noen firmaer AI-verktøy til å rense kontonavn-data, fjerne duplikater, korrigere utdaterte poster og løse sammenfallende poster. Når dataene er alignert og pålitelige, kan selskapene automatisere oppfølgning, forbedre kontantstrøm og operere med større tillit til sine AI-drevne innsikter. Dette er også et toppinvesteringprioritet. 86% av datalederne planlegger å øke datastyringsutgiftene, med nesten halvparten som nevner å gjøre data klar for AI som deres primære motivator.

2. Begynn med fokuserte executor-agenter

Utrulling av smale formål “executor”-agenter er en av de raskeste måtene å generere målbare seirer. Disse agentene er designet for å håndtere svært spesifikke, veldefinerte oppgaver, som å sammenstille møtesammendrag, prosessere standardtransaksjoner eller kategorisere innkommende kunde-spørsmål.

Fordi executor-agenter er enkle å overvåke, produserer de utdata som er tydelig sporbar og enklere å validere for nøyaktighet. Dette reduserer ikke bare operasjonell risiko, men gir også tidlige bevis for interessenter, og hjelper med å sikre støtte for videre utrullinger.

Når suksess er demonstrert med enkelt-oppgave-agenter, kan organisasjonene introdusere mer komplekse agens-strukturer, som planleggere og orkestratorer, for å håndtere flertrinnsarbeidsflyter.

3. Strømlinje overholdelsesrapportering gjennom automatisering

Overholdelse er et tungt ressurskrevende område i finanssektoren. Reguleringsrapportering krever ofte samling og sammenstilling av data fra multiple kilder, en prosess som kan forbruke hundrevis av timer og avhenge av en liten gruppe trenede spesialister. AI utmerker seg her, og gir en utmerket startpunkt for å teste og skalerer teknologien.

Når underliggende data er rengjort og strukturert, kan AI overta en del av det tungeste arbeidet. For eksempel kan generering av BCBS 239-kompatible rapporter delvis automatiseres ved hjelp av metadata-mapping kombinert med agens AI-modeller. Disse systemene kan produsere nøyaktige første utkast som deretter gjennomgås av overholdelsesoffiserer, og reduserer omgangstider samtidig som kvalitetskontrollen opprettholdes.

Potensialet her er betydelig. McKinsey fremhever en global bank som oppnådde produktivitetsgevinster på 200% til 2 000% i know-your-customer (KYC)-prosesser ved å adoptere en “AI-agent-fabrikk”-tilnærming. De beholdt menneskelig tilsyn, men automatiserte de mest tidkrevende stegene.

Lærdommer fra en multinasjonal banks data-reise

En nederlandsk multinasjonal bank erkjente viktigheten av å bygge data-grunnlag for AI-suksess. Den innsett viktigheten av datastyring, og gjorde det til en prioritet. Den investerte i riktige organisatoriske prosesser for å muliggjøre levering i skala, og tok bevisste valg for å befale teamene. Og den gav teamene tydelig retning og sterk tverrfaglig samarbeid for å lykkes. Denne kombinasjonen av pålitelige data, befalte team og tydelig strategisk retning er hva som muliggjør at AI kan levere forretningsverdi — ikke bare teknologiske resultater.

Bygging momentum uten å tape kontroll

Med 76% av finanssektorens selskaper som planlegger å rulle ut agens AI-løsninger i de neste 12 månedene, bygges momentum. Det er imidlertid tydelig at de mest suksessfulle organisasjonene ikke rusjer inn i fullskala transformasjon. De deployer AI strategisk, fokuserer på små, innholdsfylte brukstilfeller som leverer målbare verdi og forbedrer operasjonell effisiens. De innbygger også styring i hver fase, og sikrer at overholdelses-teamene er involvert tidlig og ofte.

Ved å adoptere denne inkrementelle tilnærmingen, kan selskapene akselerere AI-adoptsjon uten å ofre tillit eller regulatorisk harmoni, og omdanner “starter smått” fra en oppfattet begrensning til en bevisst, bevist vekststrategi. I AI-adoptsjon, teller hastighet, men sikkerhet og skalerbarhet teller mer. Finansinstitusjoner som starter smått, viser verdi og skalerer med tillit, vil være de best plasserte til å låse opp AI’s trillion-dollar-potensiale.