Agensbaserad AI i finans: Hur dataledare skalar säkert

I hela Europa står dataledare inom finansiella tjänster inför en balansgång – angelägna om att implementera och skala upp AI-verktyg, men begränsade av regelefterlevnad, riskhantering och utmaningen att visa på tydliga värden. Enligt vår CDO Insights 2025-undersökning säger mer än 97% av globala dataledare att de har svårt att tydligt demonstrera generativ AI:s affärsvärde. Och, medan 87% planerar att öka investeringarna i AI, medger 67% att de har överfört färre än hälften av sina AI-piloter till fullskalig distribution.

En av de största hinderstenarna är att säkra ledningsengagemang. Över en tredjedel (35%) säger att att säkra stöd och visa värde är en nyckelutmaning som hindrar distributionen av AI. Detta innebär att många förblir i ett vänteläge, ovilliga att engagera sig i bredare distributioner utan mätbara bevispunkter.

Denna tvekan står i skarp kontrast till teknologins potential. McKinsey uppskattar att AI och analyser kan leverera upp till 1 biljon dollar i ytterligare årligt värde till global bankverksamhet, medan generativ AI ensam kan bidra med upp till 340 miljarder dollar till driftsöverskott. Det är en möjlighet som är för stor för att ignoreras – men en som måste närmas på ett sätt som säkerställer regelefterlevnad, bygger förtroende och genererar bevisade avkastningar.

Vägen framåt

Trots betydande motgångar finns det organisationer i hela Europa och resten av världen som främjar sin AI-distribution, undersöker hur de kan skörda fördelarna med AI-agenter. De som flyttar nålen gör det inte genom att dyka rakt in i komplexa, långsvansade distributioner. Istället antar de en måttfull approach: börjar smått, bygger förtroende, visar värde och skalar upp endast när teknologin visar sin effektivitet.

De mest framgångsrika AI-distributionerna sker inte över natten. De börjar med små, högimpaktverkningar som bygger förtroende och levererar resultat. Här är tre steg för att komma igång.

1. Använd AI för att rensa data innan du skalar upp

Även med regelefterlevnads godkännande är AI-system endast så starka som de data de byggs på. Dålig datakvalitet kommer att undergräva exakthet, effektivitet och förtroende. Faktum är att 43% av dataledare säger att dataproblem är deras största hinder för att skala upp generativ AI.

Uppmuntrande är att AI själv kan hjälpa till att lösa dessa dataproblem. Inom finansiella tjänster använder vissa företag till exempel AI-verktyg för att rensa data för fordringar, ta bort dubbletter, korrigera föråldrade poster och lösa felmatchade poster. När data är justerad och tillförlitlig kan företag automatisera uppföljningar, förbättra likviditet och verka med större förtroende för sina AI-drivna insikter. Detta är också en toppinvestering. 86% av dataledare planerar att öka utgifterna för datahantering, och nästan hälften anger att de gör data redo för AI som sin primära motivator.

2. Börja med fokuserade executor-agenter

Distribution av smala, specifika “executor”-agenter är ett av de snabbaste sätten att generera mätbara vinster. Dessa agenter är utformade för att hantera mycket specifika, väldefinierade uppgifter, såsom att sammanställa mötessummeringar, bearbeta standardtransaktioner eller kategorisera inkommande kundförfrågningar.

Eftersom executor-agenter är lätta att övervaka producerar de utdata som är tydligt spårbara och lättare att validera för exakthet. Detta minskar inte bara operativ risk, utan ger också tidiga bevispunkter för intressenter, vilket hjälper till att säkra engagemang för bredare antagande.

När framgång har demonstrerats med enstaka uppgiftsagenter kan organisationer introducera mer komplexa agensstrukturer, såsom planerare och orkestrerare, för att hantera flerstegsarbetsflöden.

3. Strömlinjeforma regelefterlevnadsrapportering genom automatisering

Regelefterlevnad är ett område som kräver stora resurser inom finansiella tjänster. Regleringsrapportering kräver ofta insamling och sammanställning av data från flera källor, ett förfarande som kan ta hundratals timmar och förlita sig på en liten grupp utbildade specialister. AI utmärker sig här, vilket ger en utmärkt startpunkt för att testa och skala upp tekniken.

När underliggande data är rensad och strukturerad kan AI ta över en del av det tunga arbetet. Till exempel kan generering av BCBS 239-kompatibla rapporter delvis automatiseras med hjälp av metadata-mappning i kombination med agensbaserade AI-modeller. Dessa system kan producera exakta första utkast som sedan granskas av regelefterlevnadschefer, vilket minskar omsättningstider samtidigt som kvalitetskontrollen upprätthålls.

Potentialen här är betydande. McKinsey betonar att en global bank uppnådde produktivitetsvinster på 200% till 2 000% i kundkännedomsprocesser (KYC) genom att anta en “AI-agentfabrik”-ansats. De behöll mänsklig tillsyn men automatiserade de mest tidskrävande stegen.

Lärdomar från en multinationell banks dataresa

En nederländsk multinationell bank insåg viktigheten av att bygga datafundament för AI-succes. Den insåg vikten av datahantering och gjorde det till en prioritet. Den investerade i rätt organisatoriska processer för att möjliggöra leverans i stor skala, och gjorde medvetna val för att ge team möjlighet att lyckas. Och den gav teamen tydlig riktning och starkt tvärsektoriellt samarbete för att lyckas. Denna kombination av tillförlitliga data, bemannade team och tydlig strategisk riktning är vad som möjliggör att AI levererar affärsvärde — inte bara tekniska resultat.

Att bygga momentum utan att förlora kontroll

Med 76% av finansiella tjänsteföretag som planerar att distribuera agensbaserade AI-lösningar inom de närmaste 12 månaderna, byggs momentum upp. Men det är tydligt att de mest framgångsrika organisationerna inte rusar in i fullskalig transformation. De distribuerar AI strategiskt, fokuserar på små, välavgränsade användningsfall som levererar mätbart värde och förbättrar operativ effektivitet. De inbäddar också styrning i varje skede, säkerställer att regelefterlevnadschefer är involverade tidigt och ofta.

Genom att anta denna inkrementella approach kan företag accelerera AI-antagandet utan att offra förtroende eller regelefterlevnad, och förvandla “att börja smått” från en upplevd begränsning till en medveten, beprövad tillväxtstrategi. I AI-antagande spelar hastighet roll, men säkerhet och skalbarhet spelar en ännu viktigare roll. Finansiella tjänsteföretag som börjar smått, visar värde och skalar upp med förtroende kommer att vara de som är bäst lämpade att låsa upp AI:s triljondollarpotential.