Agentic AI w finansach: Jak liderzy danych skalują bezpiecznie

W całej Europie, liderzy danych w usługach finansowych znajdują się na cienkiej linie – chcą wdrożyć i skalować narzędzia AI, ale są ograniczeni przez zgodność, zarządzanie ryzykiem i wyzwanie polegające na wykazaniu wymiernych korzyści. Zgodnie z naszym badaniem CDO Insights 2025, ponad 97% globalnych liderów danych twierdzi, że mają trudności z wykazaniem wartości biznesowej generatywnej AI. I, chociaż 87% planuje przyspieszyć inwestycje w AI, 67% przyznaje, że przerzuciło mniej niż połowę swoich pilotów AI do pełnej implementacji.

Jednym z największych przeszkód jest uzyskanie akceptacji kierownictwa. Ponad jedna trzecia (35%) twierdzi, że uzyskanie wsparcia i wykazanie wartości jest kluczowym wyzwaniem utrudniającym wdrożenie AI. Oznacza to, że wiele firm pozostaje w zawieszeniu, niechętnie angażując się w szersze wdrożenia bez miarodajnych punktów odniesienia.

Ta niechęć stoi w wyraźnym kontraście do potencjału techniki. McKinsey szacuje, że AI i analityka mogą dostarczyć do 1 biliona dolarów dodatkowej wartości rocznej dla globalnego sektora bankowego, podczas gdy sama generatywna AI może przyczynić się do do 340 miliardów dolarów do zysku operacyjnego. Jest to okazja zbyt znacząca, by ją zignorować – ale musi być podejściem w sposób, który zabezpiecza zgodność, buduje zaufanie i generuje udowodnione zwroty.

Ścieżka do przodu

Pomimo znaczących przeciwności, istnieją organizacje w całej Europie i na świecie, które rozwijają swoje wdrożenie AI, badając, jak mogą zebrać plony agentów AI. Te, które przesuwają się do przodu, nie robią tego, skacząc bezpośrednio w złożone, długie wdrożenia. Zamiast tego, przyjmują podejście stopniowe: zaczynają od małych kroków, budują zaufanie, wykazują wartość i skalują tylko wtedy, gdy technologia udowodni swoją skuteczność.

Najbardziej udane wdrożenia AI nie zachodzą w ciągu nocy. Zaczynają się od małych, wysoko wpływowych ruchów, które budują zaufanie i dostarczają wyniki. Oto trzy kroki, aby rozpocząć.

1. Użyj AI do oczyszczenia danych przed skalowaniem

Nawet zgodność z zatwierdzeniem, systemy AI są tylko tak silne, jak dane, na których są zbudowane. Zła jakość danych podważy dokładność, wydajność i zaufanie. W rzeczywistości 43% liderów danych twierdzi, że problemy z danymi są ich największą barierą w skalowaniu generatywnej AI.

Zachęcająco, sama AI może pomóc rozwiązać te problemy z danymi. W usługach finansowych, na przykład, niektóre firmy używają narzędzi AI do oczyszczenia danych otrzymania, usuwania duplikatów, korekcji przestarzałych wpisów i rozwiązywania niezgodnych rekordów. Gdy dane są wyrównane i niezawodne, firmy mogą zautomatyzować follow-up, poprawić przepływ gotówki i działać z większym zaufaniem do swoich wglądów AI. To jest również najwyższy priorytet inwestycyjny. 86% liderów danych planuje zwiększyć wydatki na zarządzanie danymi, a prawie połowa z nich wymienia jako główny motywator, aby uczynić dane odpowiednimi dla AI.

2. Zacznij od ukierunkowanych agentów wykonawczych

Wdrożenie wąskich, ukierunkowanych agentów wykonawczych jest jednym z najszybszych sposobów generowania mierzalnych zwycięstw. Agenci ci są zaprojektowani do obsługi bardzo konkretnych, dobrze zdefiniowanych zadań, takich jak kompilacja podsumowań spotkań, przetwarzanie standardowych transakcji lub kategoryzacja przychodzących zapytań klientów.

Ponieważ agenci wykonawczy są proste do monitorowania, produkują dane wyjściowe, które są łatwe do śledzenia i łatwiejsze do zweryfikowania pod względem dokładności. To nie tylko redukuje operacyjne ryzyko, ale także zapewnia wczesne punkty odniesienia dla stakeholderów, pomagając zabezpieczyć akceptację dla szerszego wdrożenia.

Gdy sukces zostanie udowodniony z agentami o pojedynczym zadaniu, organizacje mogą wprowadzić bardziej złożone struktury agenticzne, takie jak planiści i koordynatorzy, do obsługi wieloetapowych przepływów pracy.

3. Uprość raportowanie zgodności za pomocą automatyzacji

Zgodność jest obszarem, który wymaga dużych nakładów w usługach finansowych. Raportowanie regulacyjne często wymaga gromadzenia i uzgadniania danych z wielu źródeł, proces, który może pochłonąć setki godzin i polegać na małej grupie wyszkolonych specjalistów. AI doskonale nadaje się do tego, zapewniając doskonały punkt startu do testowania i skalowania techniki.

Gdy dane podstawowe są oczyszczone i ustrukturyzowane, AI może przejąć część ciężkiej pracy. Na przykład, generowanie raportów zgodnych z BCBS 239 może być częściowo zautomatyzowane za pomocą mapowania metadanych w połączeniu z modelami AI agenticznymi. Te systemy mogą produkować dokładne pierwsze szkice, które są następnie przeglądane przez urzędników ds. zgodności, redukując czas realizacji, jednocześnie utrzymując kontrolę jakości.

Potencjał tutaj jest znaczący. McKinsey podkreśla jeden globalny bank, który osiągnął zyski produktywności od 200% do 2000% w procesach KYC, przyjmując podejście „fabryki agentów AI”. Utrzymali nadzór ludzki, ale zautomatyzowali najbardziej czasochłonne kroki.

Lekcje z podróży danych wielonarodowego banku

Jeden holenderski bank wielonarodowy uznał wagę budowania fundamentów danych dla sukcesu AI. Zrozumiał wagę zarządzania danymi, uczynił to priorytetem. Zainwestował w odpowiednie procesy organizacyjne, aby umożliwić dostarczanie na dużą skalę, podejmując świadome decyzje, aby umocnić zespoły. I dał zespołom wyraźne kierunki i silną współpracę międzyfunkcyjną, aby odnieść sukces. To połączenie zaufanych danych, umocnionych zespołów i wyraźnych strategicznych kierunków jest tym, co umożliwia AI dostarczanie wartości biznesowej — a nie tylko wyników technicznych.

Budowanie impetu bez utraty kontroli

Z 76% firm usług finansowych planujących wdrożenie rozwiązań AI agenticznych w ciągu najbliższych 12 miesięcy, impet rośnie. Jednak jest jasne, że najbardziej udane organizacje nie spieszą się z pełną transformacją. Wdrożenie AI strategicznie, koncentrując się na małych, dobrze zawartych przypadkach użycia, które dostarczają mierzalną wartość i poprawiają wydajność operacyjną. Wbudowują również zarządzanie w każdym etapie, zapewniając, że zespoły ds. zgodności są zaangażowane wcześnie i często.

Przyjmując to stopniowe podejście, firmy mogą przyspieszyć wdrożenie AI bez poświęcania zaufania ani zgodności regulacyjnej, zmieniając „rozpoczęcie od małych kroków” z postrzeganej ograniczenia w celowe, udowodnione strategie wzrostu. W adopcji AI, prędkość ma znaczenie, ale bezpieczeństwo i skalowalność mają większe znaczenie. Instytucje usług finansowych, które zaczynają od małych kroków, wykazują wartość i skalują z zaufaniem, będą najlepiej przygotowane do odblokowania potencjału AI o wartości bilionów dolarów.