IA agentială în finanțe: Cum se scalează liderii în domeniul datelor în siguranță

În întreaga Europă, liderii în domeniul datelor din domeniul serviciilor financiare se află pe o sârmă întinsă – dornici să implementeze și să scaleze instrumente de inteligență artificială, dar constrânși de conformitate, managementul riscurilor și provocarea de a demonstra o valoare tangibilă. Conform raportului nostru... Sondaj CDO Insights 2025, peste 97% dintre liderii globali în domeniul datelor spun că se luptă să demonstreze clar valoarea comercială a inteligenței artificiale generative. Și, în timp ce 87% intenționează să accelereze investițiile în inteligență artificială, 67% recunosc că au implementat la scară largă mai puțin de jumătate din proiectele lor pilot de inteligență artificială.

Unul dintre cele mai mari obstacole este asigurarea susținerii conducerii. Peste o treime (35%) spun că asigurarea sprijinului și demonstrarea valorii reprezintă o provocare cheie care împiedică implementarea inteligenței artificiale. Aceasta înseamnă că mulți rămân blocați într-un tipar de așteptare, ezitând să se angajeze în implementări mai ample fără dovezi măsurabile.

Această ezitare contrastează puternic cu potențialul tehnologiei. McKinsey estimează că inteligența artificială și analiza analitică ar putea aduce o valoare anuală suplimentară de până la 1 trilion de dolari sistemului bancar global, în timp ce inteligența artificială generativă ar putea contribui singură până la $ 340 miliarde la profitul operațional. Este o oportunitate prea semnificativă pentru a fi ignorată – dar una care trebuie abordată într-un mod care să protejeze conformitatea, să construiască încredere și să genereze randamente dovedite.

Calea înainte

În ciuda unor dificultăți semnificative, există organizații din Europa și din restul lumii care progresează în implementarea inteligenței artificiale, explorând modalitățile prin care pot culege beneficiile agenților de inteligență artificială. Cele care își schimbă ritmul nu o fac aruncându-se direct în implementări complexe, cu coadă lungă. În schimb, adoptă o abordare măsurată: încep cu proiecte mici, consolidează încrederea, demonstrează valoarea și extind proiectele doar după ce tehnologia își dovedește eficacitatea.

Cele mai reușite implementări de inteligență artificială nu se întâmplă peste noapte. Ele încep cu mișcări mici, cu impact puternic, care construiesc încredere și dau rezultate. Iată trei pași pentru a începe.

1. Folosește inteligența artificială pentru a curăța datele înainte de scalare

Chiar și cu aprobarea conformității, sistemele de inteligență artificială sunt la fel de puternice ca datele pe care sunt construite. O calitate slabă a datelor va submina acuratețea, eficiența și încrederea. De fapt, 43% dintre liderii în domeniul datelor spun că problemele legate de date reprezintă cel mai mare obstacol în calea scalării inteligenței artificiale generative.

În mod încurajator, însăși inteligența artificială poate ajuta la remedierea acestor probleme legate de date. În domeniul serviciilor financiare, de exemplu, unele firme utilizează instrumente de inteligență artificială pentru a curăța datele privind creanțele, a elimina duplicatele, a corecta intrările învechite și a rezolva înregistrările nepotrivite. Odată ce datele sunt aliniate și fiabile, companiile pot automatiza urmărirea, pot îmbunătăți fluxul de numerar și pot opera cu o încredere mai mare în informațiile lor bazate pe inteligența artificială. Aceasta este, de asemenea, o prioritate de investiții de top. 86% dintre liderii în domeniul datelor intenționează să crească cheltuielile pentru gestionarea datelor, aproape jumătate dintre aceștia menționând adaptarea datelor la inteligența artificială drept principalul lor factor motivator.

2. Începeți cu agenți executori concentrați

Implementarea de agenți „executori” cu scop precis este una dintre cele mai rapide modalități de a genera câștiguri măsurabile. Acești agenți sunt concepuți pentru a gestiona sarcini foarte specifice și bine definite, cum ar fi compilarea rezumatelor întâlnirilor, procesarea tranzacțiilor standard sau clasificarea solicitărilor primite de la clienți.

Deoarece agenții executori sunt ușor de monitorizat, aceștia produc rezultate care sunt ușor de urmărit și mai ușor de validat pentru acuratețe. Acest lucru nu numai că reduce riscul operațional, dar oferă și puncte de dovadă timpurii pentru părțile interesate, contribuind la asigurarea acceptării pentru o adoptare mai largă.

Odată ce succesul a fost demonstrat cu agenți cu o singură sarcină, organizațiile pot introduce structuri agențice mai complexe, cum ar fi planificatori și orchestratori, pentru a gestiona fluxuri de lucru în mai mulți pași.

3. Optimizați raportarea conformității prin automatizare

Conformitatea este un domeniu care necesită multe resurse în serviciile financiare. Raportarea de reglementare necesită adesea colectarea și reconcilierea datelor din mai multe surse, un proces care poate consuma sute de ore și se bazează pe un număr mic de specialiști instruiți. Inteligența artificială excelează în acest domeniu, oferind un punct de plecare excelent pentru testarea și scalarea tehnologiei.

Odată ce datele subiacente sunt curățate și structurate, inteligența artificială poate prelua o parte din munca grea. De exemplu, generarea de rapoarte conforme cu BCBS 239 poate fi parțial automatizată folosind maparea metadatelor combinată cu modele de inteligență artificială agentială. Aceste sisteme pot produce primele schițe precise, care sunt apoi revizuite de către ofițerii de conformitate, reducând timpii de execuție, menținând în același timp controlul calității.

Potențialul aici este semnificativ. McKinsey evidențiază o bancă globală care a obținut creșteri ale productivității de 200% până la 2,000% în procesele de cunoaștere a clientului (KYC) prin adoptarea unei abordări de tip „fabrică de agenți AI”. Au păstrat supravegherea umană, dar au automatizat etapele cele mai consumatoare de timp.

Lecții din parcursul unei bănci multinaționale prin intermediul datelor

O bancă multinațională olandeză a recunoscut Importanța construirii bazelor de date pentru succesul IAA realizat importanța gestionării datelor, făcând din aceasta o prioritate. A investit în procesele organizaționale potrivite pentru a permite livrarea la scară largă, făcând alegeri deliberate pentru a oferi echipelor putere de decizie. Și a oferit echipelor o direcție clară și o colaborare interfuncțională puternică pentru a reuși. Această combinație de date de încredere, echipe puternic dezvoltate și o direcție strategică clară este ceea ce permite inteligenței artificiale să ofere valoare pentru afaceri - nu doar rezultate tehnologice.

Construirea impulsului fără a pierde controlul

cu 76% dintre firmele de servicii financiare Planificând să implementeze soluții de inteligență artificială (IA) în următoarele 12 luni, avântul este în creștere. Cu toate acestea, este clar că cele mai de succes organizații nu se grăbesc să adopte o transformare la scară largă. Acestea implementează IA strategic, concentrându-se pe cazuri de utilizare mici, bine definite, care oferă valoare măsurabilă și îmbunătățesc eficiența operațională. De asemenea, integrează guvernanța în fiecare etapă, asigurându-se că echipele de conformitate sunt implicate din timp și des.

Prin adoptarea acestei abordări incrementale, firmele pot accelera adoptarea inteligenței artificiale fără a sacrifica încrederea sau alinierea reglementărilor, transformând „începerea de la scară mică” dintr-o limitare percepută într-o strategie de creștere deliberată și dovedită. În adoptarea inteligenței artificiale, viteza contează, dar siguranța și scalabilitatea contează mai mult. Instituțiile de servicii financiare care încep de la scară mică, își dovedesc valoarea și se scalează cu încredere vor fi cele mai bine plasate pentru a debloca potențialul de trilioane de dolari al inteligenței artificiale.