Agentic AI în Finanțe: Cum liderii datelor scalează în siguranță

În întreaga Europă, liderii datelor din serviciile financiare se află pe o sârmă subțire – dornici să implementeze și să scaleze instrumente AI, dar limitați de conformitate, managementul riscului și provocarea de a demonstra o valoare tangibilă. Conform sondajului CDO Insights 2025, mai mult de 97% dintre liderii globali ai datelor spun că au dificultăți în a demonstra clar valoarea comercială a inteligenței artificiale generative. Și, în timp ce 87% plănuiesc să accelereze investițiile în AI, 67% admit că au transformat mai puțin de jumătate din proiectele-pilot AI în implementări la scară largă.

Una dintre cele mai mari piedici este obținerea aprobării conducerii. Peste un sfert (35%) spun că obținerea sprijinului și demonstrarea valorii este o provocare cheie care împiedică implementarea AI. Ce înseamnă acest lucru este 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 într-un contrast puternic cu potențialul tehnologiei. McKinsey estimează că AI și analitica pot livra până la 1 trilion de dolari în valoare suplimentară anuală pentru sistemul bancar global, în timp ce inteligența artificială generativă singură poate contribui cu până la 340 de miliarde la profitul de exploatare. Este o oportunitate prea semnificativă pentru a fi ignorată – dar una care trebuie abordată într-un mod care să protejeze conformitatea, să construiască încrederea și să genereze randamente dovedite.

Calea înainte

În ciuda unor provocări semnificative, există organizații din întreaga Europă și din restul lumii care progresează în implementarea AI, explorând modurile în care pot culege roadele agenților AI. Cei care se deplasează înainte nu o fac prin a se arunca capul înainte în implementări complexe și pe termen lung. În schimb, adoptă o abordare măsurată: începând cu proiecte mici, construind încredere, demonstrând valoare și scalând doar atunci când tehnologia dovedește eficacitatea sa.

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

1. Utilizați AI pentru a curăța datele înainte de a scala

Chiar și cu aprobarea conformității, sistemele AI sunt la fel de puternice ca și datele pe care sunt construite. Calitatea slabă a datelor va submina acuratețea, eficiența și încrederea. De fapt, 43% dintre liderii datelor spun că problemele cu datele sunt cea mai mare barieră pentru scalarea inteligenței artificiale generative.

Încurajator, AI însuși poate ajuta la rezolvarea acestor probleme de date. 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 necorespunzătoare. 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 unul dintre principalele priorități de investiții. 86% dintre liderii datelor plănuiesc să crească cheltuielile pentru managementul datelor, aproape jumătate citând 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 categorizarea întrebărilor venite de la clienți.

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 s-a demonstrat succesul cu agenți cu o singură sarcină, organizațiile pot introduce structuri agențiale mai complexe, cum ar fi planificatorii și orchestratorii, pentru a gestiona fluxuri de lucru multietapă.

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 rapoartelor conforme cu BCBS 239 poate fi parțial automatizată utilizând mapping-ul de metadate combinat cu modelele AI agențiale. Aceste sisteme pot produce proiecte precise care sunt ulterior 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 de cunoaștere a clientului (KYC) prin adoptarea unei abordări “fabrică de agenți AI”. Ei au păstrat supravegherea umană, dar au automatizat pașii cei mai consumatori de timp.

Lecții din călătoria datelor unei bănci multinaționale

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

Construirea impulsului fără a pierde controlul

Cu 76% din firmele de servicii financiare planificând să implementeze soluții AI agențiale în următorii 12 luni, impulsul se construiește. Însă este clar că cele mai de succes organizații nu se grăbesc spre o transformare la scară largă. Ei implementează AI în mod strategic, concentrându-se pe cazuri de utilizare mici, bine delimitate, 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 mici” dintr-o limitare percepută într-o strategie de creștere dovedită și intenționată. În adoptarea AI, viteza contează, dar siguranța și scalabilitatea contă și mai mult. Instituțiile de servicii financiare care încep de mici, demonstrează valoare și scalează cu încredere vor fi cele mai bine poziționate pentru a debloca potențialul de un trilion de dolari al AI.