Northern Trust tar i bruk KI-agent for å effektivisere kundeetableringen

Northern Trust og Microsoft kunngjorde 9. november 2026 at en fellesutviklet agent for kundeetablering hadde redusert tiden til dataforberedelse med 83 %, fra omtrent to og en halv uke til tre dager. Utrullingen markerer starten på et utvidet KI-samarbeid og betjener kunder på Northern Trust Asset Servicings plattform Front Office Solutions.

Systemet tar investerings- og transaksjonsopplysninger fra flere år tilbake og omformaterer dem til Northern Trusts standardiserte datastruktur for rapportering. Institusjonelle kunder som pensjonskasser, legater, stiftelser og store familieformueskontorer bruker Front Office Solutions til å følge med på investeringsresultater og få analyser. Når historikken over en ny kundes investeringsresultater skal rekonstrueres, kan implementeringsteam måtte samle opplysninger fra flere kilder. Alternative investeringer gjør arbeidet mer komplekst.

Måling i produksjon og kvalitetstesting

Etter utrullingen målte Northern Trust tidsbesparelsen i reelle scenarioer for kundeetablering. Analysen omfattet datatransformasjon, analytikernes gjennomgang, håndtering av avvik og endelig validering. Den sammenlignet utgangspunktet for den tidligere arbeidsflyten med gjennomsnittlig gjennomføringstid for produksjonssaker der agenten var tatt i bruk. Målingen omfatter dermed også arbeidet analytikerne utfører rundt prosessen, i stedet for bare å se på det automatiserte konverteringstrinnet.

Selskapene rapporterte også en F1-score på 96,5 % for kvalitet ved første gjennomkjøring. Målingen kombinerer presisjon og gjenfinning. Testsettet besto av sju representative saker fra reelle, historiske arbeidsbøker med kundetransaksjoner som Northern Trust hadde levert i anonymisert form.

Verdiene agenten genererte, ble sammenlignet med referanseresultater utarbeidet av analytikere, som ikke var tilgjengelige under kjøringen. Resultatet fra første gjennomkjøring ble registrert før analytikerne ga tilbakemeldinger eller foretok rettelser. Det måler derfor agentens første resultat, ikke kvaliteten etter menneskelig gjennomgang. Dette skillet skiller den kontrollerte kvalitetstesten fra tidsmålingen i produksjon, som omfatter analytikernes gjennomgang og validering.

Azure-arkitektur og menneskelig kontroll

Northern Trust utviklet systemet sammen med teamene for Forward Deployed Engineering i Microsoft Frontier Company. Microsoft Foundry leverer KI-verktøyene for bedriftsmarkedet, mens Microsoft Azure utgjør den underliggende plattformen. Integrasjoner med Excel, SharePoint og andre Microsoft 365-verktøy gjør det mulig for analytikere å kontrollere, justere og godkjenne resultatene. Azure støtter også et styrt intelligenslag som tar vare på godkjent kunnskap om kundeetablering, slik at systemet kan dra nytte av institusjonens kompetanse over tid.

Menneskelig oppfølging skjer gjennom hele arbeidsflyten. Analytikere kan vurdere agentens resonnement, håndtere avvik og gi faglige tilbakemeldinger. Under implementeringen, før en kunde settes i drift, kan de bruke agenten til å finne og avstemme feil mens de validerer kundens opprinnelige data. Dette gir implementeringsteamene en måte å kontrollere både historikken de mottar, og agentens resultater på.

Microsofts utviklingsprosess bygget på det selskapene omtaler som en «eyes-off»-tilnærming. Microsoft optimaliserte F1-kvaliteten ved første gjennomkjøring og andre evalueringsmål utelukkende ved hjelp av anonymiserte data, mens Northern Trusts kundedata fortsatt var underlagt selskapets styring og kontroll. Ordningen var utformet for å ivareta finansnæringens krav til personvern, sikkerhet og ansvarlig dataforvaltning, samtidig som det felles utviklingsteamet kunne forbedre systemet.

Northern Trusts driftsdirektør Pete Cherecwich sa at agenten reduserer tiden det tar å klargjøre og validere kundedata «samtidig som den ivaretar kontrollen og oppfølgingen kundene våre forventer», og dermed frigjør kapasitet hos begge parter til å fokusere på arbeid som skaper større verdi. I tråd med selskapets bredere tilnærming med forsterket intelligens utvider KI menneskelig ekspertise, mens mennesker fortsatt står for vurderinger og ansvar.

Utrullingen knytter en målbar reduksjon i tiden til dataforberedelse til en tydelig ansvarsfordeling: KI håndterer datakonverteringen, analytikerne tar seg av avvik og validering, og Northern Trust beholder kontrollen over kundeopplysningene. Spørsmålet ved en eventuell bredere bruk er om de målte tidsbesparelsene og kvaliteten ved første gjennomkjøring holder seg på samme nivå på tvers av ulike kundehistorikker, når de samme kontrollene gjelder.