Agentic AI în Finanțe: Cum conducătorii de date scalează în siguranță

În întreaga Europă, conducătorii de date din serviciile financiare se află pe o sârmă subțire – dornici să implementeze și să scaleze instrumentele AI, dar limitați de conformitate, gestionarea riscurilor și provocarea de a demonstra valoarea tangibilă. Conform sondajului nostru CDO Insights 2025, mai mult de 97% dintre conducătorii de date la nivel global spun că au dificultăți în a demonstra clar valoarea afacerii a inteligenței artificiale generative. Și, în timp ce 87% plănuiesc să accelereze investițiile în AI, 67% admit că au trecut mai puțin de jumătate din proiectele-pilot de AI în implementare la scară largă.

Una dintre cele mai mari obstacole este obținerea aprobării conducerii. Peste un sfert (35%) spun că obținerea sprijinului și demonstrarea valorii este o provocare cheie care împiedică implementarea AI. Ceea ce înseamnă că mulți rămân blocați într-un model de așteptare, ezitând să se angajeze în implementări mai largi fără puncte de referință măsurabile.

Această ezitare se află în contrast puternic cu potențialul tehnologiei. McKinsey estimează că AI și analitica pot aduce până la 1 trilion de dolari în valoare suplimentară anuală pentru sistemele bancare globale, în timp ce inteligența artificială generativă singură poate contribui cu până la 340 de miliarde de dolari 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 obstacole semnificative, există organizații din întreaga Europă și din restul lumii care progresează în implementarea AI, explorând cum pot recolta beneficiile agenților AI. Cele care se mișcă în direcția cea bună nu o fac prin salturi mari și complexe în implementări pe termen lung. În schimb, adoptă o abordare măsurată: începând de la mic, construind încredere, demonstrând valoare și scalând doar atunci când tehnologia dovedește eficacitatea sa.

Cele mai de succes implementări de AI nu se întâmplă peste noapte. Ele încep cu mișcări mici, cu impact ridicat, care construiesc încredere și aduc rezultate. Iată trei pași pentru a începe.

1. Utilizați AI pentru a curăța datele înainte de scalare

Chiar și cu aprobarea conformității, sistemele AI sunt la fel de puternice precum datele pe care sunt construite. Calitatea slabă a datelor va submina acuratețea, eficiența și încrederea. De fapt, 43% dintre conducătorii de date spun că problemele cu datele sunt principala barieră în calea scalării inteligenței artificiale generative.

Încurajator, AI însuși poate ajuta la rezolvarea acestor probleme cu datele. În serviciile financiare, de exemplu, unele firme utilizează instrumente AI pentru a curăța datele conturilor de încasat, eliminând duplicatele, corectând intrările învechite și rezolvând înregistrările incompatibile. Odată ce datele sunt aliniate și fiabile, companiile pot automatiza urmăririle, îmbunătăți fluxul de numerar și opera cu mai multă încredere în insight-urile conduse de AI. Acesta este și un obiectiv principal de investiții. 86% dintre conducătorii de date plănuiesc să crească cheltuielile pentru gestionarea datelor, aproape jumătate dintre ei menționând faptul că fac datele potrivite pentru AI ca principal motivator.

2. Începeți cu agenți executori focalizați

Implementarea agenților “executor” cu scop îngust este unul dintre cele mai rapide moduri de a genera victorii măsurabile. Acești agenți sunt proiectați pentru a gestiona sarcini foarte specifice și bine definite, cum ar fi compilarea rezumatelor de ședințe, procesarea tranzacțiilor standard sau categorisirea întrebărilor clienților.

Deoarece agenții executori sunt ușor de monitorizat, ei produc ieșiri care sunt clar urmăribile și mai ușor de validat pentru acuratețe. Acest lucru nu numai că reduce riscul operațional, dar oferă și puncte de referință timpurii pentru stakeholderi, ajutând la obținerea aprobării pentru adoptarea mai largă.

Odată ce succesul a fost demonstrat cu agenți cu o singură sarcină, organizațiile pot introduce structuri agențice mai complexe, cum ar fi planificatorii și orchestratorii, pentru a gestiona fluxuri de lucru cu mai multe etape.

3. Simplificați raportarea conformității prin automatizare

Conformitatea este o zonă foarte intensivă din punct de vedere al resurselor în serviciile financiare. Raportarea regulamentară necesită adesea colectarea și reconcilierea datelor din multiple surse, un proces care poate consuma sute de ore și se bazează pe un grup mic de specialiști instruiți. AI excelează aici, oferind un punct de plecare excelent pentru a testa și scala tehnologia.

Odată ce datele subiacente sunt curățate și structurate, AI poate prelua o parte din munca grea. De exemplu, generarea de rapoarte conforme cu BCBS 239 poate fi parțial automatizată utilizând mapping-ul de metadate combinat cu modelele AI agențice. Aceste sisteme pot produce proiecte precise care sunt apoi revizuite de ofițerii de conformitate, reducând timpul de răspuns și menținând controlul calității.

Potențialul aici este semnificativ. McKinsey subliniază un banc global care a obținut creșteri de productivitate de 200% până la 2.000% în procesele KYC (cunoașterea clienților) prin adoptarea unei abordări “fabrică de agenți AI”. Ei au păstrat supravegherea umană, dar au automatizat cele mai consumatoare de timp etape.

Învățăminte din călătoria datelor unei bănci multinaționale

O bancă multinațională olandeză a recunoscut importanța construirii fundațiilor de date pentru succesul AI. A înțeles importanța gestionării datelor, făcând-o o prioritate. A investit în procesele organizaționale corecte pentru a permite livrarea la scară, făcând alegeri deliberate pentru a împuternici echipele. Și a dat echipelor direcții clare și o colaborare puternică transfuncțională pentru a reuși. Această combinație de date de încredere, echipe împuternicite și direcție strategică clară este ceea ce permite AI să livreze valoare de afaceri — nu doar rezultate tehnologice.

Construirea impulsului fără a pierde controlul

Cu 76% din firmele de servicii financiare planificând să implementeze soluții AI agențice în următorii 12 luni, impulsul se construiește. Cu toate acestea, este clar că organizațiile cele mai de succes nu se grăbesc în transformarea la scară largă. Ei implementează AI în mod strategic, concentrându-se pe cazuri de utilizare mici, bine conținute, care livrează valoare măsurabilă și îmbunătățesc eficiența operațională. Ei încorporează, de asemenea, guvernanța în fiecare etapă, asigurându-se că echipele de conformitate sunt implicate devreme și frecvent.

Prin adoptarea acestei abordări incrementale, firmele pot accelera adoptarea AI fără a sacrifica încrederea sau alinierea regulamentară, transformând “începerea de la mic” dintr-o limitare percepută într-o strategie de creștere dovedită și deliberată. În adoptarea AI, viteza contează, dar siguranța și scalabilitatea contează și mai mult. Instituțiile de servicii financiare care încep de la mic, demonstrează valoare și scalează cu încredere vor fi cele mai bine plasate pentru a debloca potențialul de un trilion de dolari al AI.