Northern Trust wdraża agenta AI, aby przyspieszyć proces wdrażania klientów

Northern Trust i Microsoft ogłosiły 9 listopada 2026 r., że opracowany wspólnie agent do wdrażania klientów skrócił czas przygotowania danych o 83% — z około dwóch i pół tygodnia do trzech dni. Wdrożenie rozpoczyna rozszerzoną współpracę w zakresie AI i obejmuje klientów korzystających z platformy Front Office Solutions firmy Northern Trust Asset Servicing.

System przekształca historyczne dane dotyczące inwestycji i transakcji, obejmujące wiele lat, do standardowej struktury danych Northern Trust wykorzystywanej do raportowania. Klienci instytucjonalni, tacy jak programy emerytalne, fundusze wieczyste, fundacje i duże biura rodzinne, korzystają z Front Office Solutions do analizy wyników inwestycyjnych. Odtworzenie historii wyników nowego klienta może wymagać od zespołów wdrożeniowych połączenia danych z kilku źródeł, a aktywa alternatywne dodatkowo komplikują to zadanie.

Pomiar wyników w środowisku produkcyjnym i testowanie jakości

Po wdrożeniu Northern Trust zmierzył oszczędność czasu w rzeczywistych scenariuszach wdrażania klientów. Analiza obejmowała przekształcanie danych, weryfikację przez analityków, obsługę wyjątków i końcową walidację. Porównano bazowy czas realizacji w poprzednim procesie ze średnim czasem realizacji przypadków produkcyjnych wspomaganych przez agenta. Pomiar obejmuje zatem również powiązaną z tym pracę analityków, a nie tylko sam zautomatyzowany etap konwersji.

Firmy podały również, że wynik jakości w pierwszym przebiegu, mierzony wskaźnikiem F1, wyniósł 96,5%. Wskaźnik ten łączy precyzję i czułość. Zestaw testowy obejmował siedem reprezentatywnych przypadków wybranych z rzeczywistych, historycznych skoroszytów transakcyjnych klientów, które Northern Trust udostępnił w formie zanonimizowanej.

Wartości wygenerowane przez agenta porównano z wynikami referencyjnymi przygotowanymi przez analityków, które nie były dostępne podczas jego działania. Wynik z pierwszego przebiegu zarejestrowano przed przekazaniem uwag przez analityków lub wprowadzeniem przez nich korekt, mierzy on więc początkowy rezultat pracy agenta, a nie jakość po weryfikacji przez człowieka. To rozróżnienie oddziela kontrolowany test jakości od pomiaru czasu w środowisku produkcyjnym, który obejmuje weryfikację i walidację przez analityków.

Architektura Azure i kontrola człowieka

Northern Trust opracował system we współpracy z zespołami inżynierii wdrożeniowej Microsoft Frontier Company. Microsoft Foundry zapewnia narzędzia AI dla przedsiębiorstw, a Microsoft Azure — podstawową platformę. Integracje z Excel, SharePoint i innymi narzędziami Microsoft 365 pozwalają analitykom sprawdzać, korygować i zatwierdzać wyniki. Azure obsługuje również zarządzaną warstwę wiedzy, w której zachowywana jest zatwierdzona wiedza dotycząca wdrażania klientów, dzięki czemu system może z czasem korzystać z doświadczenia instytucji.

Nadzór jest sprawowany na każdym etapie procesu. Analitycy mogą oceniać tok rozumowania agenta, rozstrzygać wyjątki i przekazywać eksperckie uwagi. Na etapie wdrożenia, zanim klient rozpocznie korzystanie z rozwiązania, mogą użyć agenta do wykrywania i uzgadniania błędów podczas weryfikacji początkowych danych klienta. Dzięki temu zespoły wdrożeniowe mogą sprawdzić zarówno otrzymane dane historyczne, jak i wyniki pracy agenta.

W procesie rozwoju Microsoft zastosował podejście określane przez firmy jako „bez wglądu w dane”. Microsoft optymalizował jakość w pierwszym przebiegu, mierzoną wskaźnikiem F1, oraz inne wyniki ewaluacji, korzystając wyłącznie z danych zanonimizowanych, podczas gdy dane klientów Northern Trust pozostawały pod kontrolą firmy i podlegały jej zasadom zarządzania. Rozwiązanie miało spełniać wymogi sektora usług finansowych dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i odpowiedzialnego zarządzania danymi, a jednocześnie umożliwiać wspólnemu zespołowi inżynierów doskonalenie systemu.

Pete Cherecwich, dyrektor operacyjny Northern Trust, powiedział, że agent skraca czas potrzebny na przygotowanie i walidację danych klientów „przy jednoczesnym zachowaniu nadzoru i mechanizmów kontroli, których oczekują nasi klienci”, dzięki czemu obie strony mogą skupić się na zadaniach przynoszących większą wartość. Zgodnie z szerszym podejściem firmy do inteligencji wspomaganej przez AI, sztuczna inteligencja rozszerza ludzką wiedzę, a osąd i odpowiedzialność pozostają po stronie ludzi.

Wdrożenie łączy mierzalne skrócenie czasu przygotowania danych z jasno określonym podziałem odpowiedzialności: AI zajmuje się konwersją danych, analitycy obsługują wyjątki i przeprowadzają walidację, a Northern Trust zachowuje kontrolę nad informacjami klientów. Pytanie dotyczące szerszego zastosowania rozwiązania brzmi, czy zmierzona oszczędność czasu i jakość w pierwszym przebiegu pozostaną na stałym poziomie w przypadku zróżnicowanych historii klientów, przy zachowaniu tych samych mechanizmów kontroli.