Finansmanda Agentic AI: Veri Liderlerinin Güvenle Ölçeklendirme Şekilleri

Avrupa genelinde, finansal hizmetlerdeki veri liderleri kendilerini bir tightrope – AI araçlarını uygulamak ve ölçeklendirmek için hevesli, ancak uyum, risk yönetimi ve somut değerin kanıtlanmasının zorluğuyla sınırlı buluyorlar. CDO Insights 2025 anketimize göre, global veri liderlerinin %97’den fazlası, generatif AI’nın iş değerini net bir şekilde göstermede mücadele ettiğini söylüyor. Ve, %87’si AI’ye yatırımını hızlandırma planlarını mientras, %67’si AI pilotlarının yarısından azını tam ölçekli dağıtıma geçirdiğini kabul ediyor.

Birçok büyük engel, liderlik onayını güvence altına almak. %35’den fazlası, onayını güvence altına almak ve değeri göstermenin AI’nin devreye alınmasını engelleyen bir ana zorluk olduğunu söylüyor. Bu, birçok kişinin, ölçülebilir kanıt noktaları olmadan daha geniş dağıtımlara bağlı kalmaktan kaçındığı anlamına geliyor.

Bu tereddüt, teknolojinin potansiyeline karşı keskin bir şekilde karşı çıkıyor. McKinsey tahminlerine göre, AI ve analitik, global bankacılığa yılda 1 trilyon dolar ek değer sağlayabilir, mientras generatif AI alone, operasyonel karına 340 milyar dolar katkıda bulunabilir. Bu, görmezden gelinmeyecek bir fırsat – ancak bu, uyumun güvence altına alınması, güvenin inşa edilmesi ve kanıtlanmış getirilerin üretilmesi şeklinde yaklaşılması gereken bir fırsat.

İleriye doğru yol

Önemli engellere rağmen, Avrupa ve dünyanın diğer bölgelerindeki bazı organizasyonlar AI dağıtımını ilerletiyorlar, AI ajanlarının faydalarını nasıl elde edebileceklerini keşfediyorlar. Hareketi gerçekleştirenler, phứclü, uzun kuyruklu dağıtımlara baştan dalmak yerine, ölçülü bir yaklaşım benimseyerek bunu yapıyorlar: küçük başlıyorlar, güven inşa ediyorlar, değeri kanıtlıyorlar ve teknoloji etkinliğini kanıtladıktan sonra ölçeklendiriyorlar.

En başarılı AI dağıtımları geceleyin gerçekleşmez. Küçük, yüksek etkili hamlelerle başlıyorlar, güven inşa ediyorlar ve sonuçlar elde ediyorlar. Başlamak için üç adım burada.

1. Ölçeklendirme öncesi AI ile veriyi temizleyin

Uyum onayı olsa bile, AI sistemleri, üzerine inşa edildiği verilerin güçlüğüne eşit. Kötü veri kalitesi, doğruluğu, verimliliği ve güveni zayıflatacaktır. Aslında, %43’lük veri liderleri, AI’yi ölçeklendirmenin en büyük engelini veri sorunları olarak görüyor.

Cesaret verici bir şekilde, AI kendisi bu veri sorunlarını çözmeye yardımcı olabilir. Finansal hizmetlerde, bazı şirketler, AI araçlarını, hesapları alıntı verilerini temizlemek, kopyaları kaldırmak, eski girişleri düzeltmek ve eşleşmeyen kayıtları çözmek için kullanıyor. Veriler hizalandığında ve güvenilir olduğunda, şirketler takip işlemlerini otomatikleştirebilir, nakit akışını iyileştirebilir ve AI tarafından üretilen içgörülerine daha fazla güvenebilir. Bu, aynı zamanda en üst düzey yatırım önceliğidir. %86’lık veri liderleri, veri yönetimini artırmayı planlıyor, neredeyse yarısı, AI için verileri uygun hale getirmeyi ana motivasyon olarak görüyor.

2. Odaklanmış executor ajanlarıyla başlayın

Dar amaçlı “executor” ajanlarını dağıtmak, ölçülebilir zaferler elde etmenin en hızlı yollarından biridir. Bu ajanlar, çok özel, iyi tanımlanmış görevleri ele almak için tasarlanmıştır, örneğin, toplantı özetlerini derlemek, standart işlemleri işlemek veya gelen müşteri sorgularını kategorize etmek.

Executor ajanları, izlenmeleri kolay olduğu için, açıkça izlenebilen ve doğruluğu için daha kolay doğrulanabilen çıktılar üretir. Bu, sadece operasyonel riski azaltmakla kalmaz, aynı zamanda paydaşlar için erken kanıt noktaları sağlar, daha geniş bir benimsemeye onay güvence altına alınmasına yardımcı olur.

Tek görevli ajanlarla başarı gösterildiğinde, organizasyonlar, çok adımlı iş akışlarını ele almak için daha karmaşık agentic yapılar, örneğin planlayıcılar ve koordine ediciler gibi, tanıtılabilir.

3. Otomasyonu kullanarak uyum raporlamasını basitleştirin

Uyum, finansal hizmetlerde çok kaynak yoğun bir alandır. Düzenleyici raporlama genellikle birden fazla kaynaktan veri toplamak ve uzlaştırmak gerektirir, bu süreç yüzlerce saat alabilir ve eğitimli uzmanların küçük bir havuzuna bağlı olabilir. AI burada mükemmel bir şekilde çalışır, AI teknolojisini test etmeye ve ölçeklendirmeye mükemmel bir başlangıç noktası sağlar.

Altta yatan veriler temizlendiğinde ve yapılandırıldığında, AI bazı ağır işleri devralabilir. Örneğin, BCBS 239 uyumlu raporların oluşturulması, meta veri eşlemesi ile birleştirilen agentic AI modelleri kullanılarak kısmen otomatikleştirilebilir. Bu sistemler, ilk taslakları üretir, sonra uyum görevlileri tarafından gözden geçirilir, böylece dönüşüm süreleri azaltılır ve kalite kontrolü korunur.

Buradaki potansiyel önemli. McKinsey bir global bankanın, “AI ajan fabrikası” yaklaşımını benimseyerek, know-your-customer (KYC) işlemlerinde %200 ila %2.000 arasında verimlilik kazancı elde ettiğini vurguluyor. İnsan denetimini korurken, en zaman alıcı adımları otomatikleştirdiler.

Çok uluslu bir bankanın veri yolculuğundan dersler

Bir Hollanda çok uluslu bankası, AI başarısı için veri temellerinin önemini tanıdı. Veri yönetimine öncelik verdi, bunu bir öncelik haline getirdi. Ölçeklendirilebilir teslimatı ermögeyen organizasyonel süreçlere yatırım yaptı, ekiplere güç vermeye yönelik bilinçli seçimler yaptı. Ve ekiplere net bir yön ve güçlü çapraz işbirliği verdi. Güvenilir veri, güçlendirilmiş ekipler ve net stratejik yön birleşimi, AI’nın iş değerini teslim etmesini sağlar – sadece teknoloji sonuçları değil.

Kontrolü kaybetmeden momentum kazanma

%76’sı finansal hizmet şirketleri önümüzdeki 12 ay içinde agentic AI çözümlerini devreye alacak, momentum inşa ediyor. Ancak, en başarılı organizasyonların, tam ölçekli dönüşüme acele etmediği açık. AI’yi stratejik olarak dağıtıyorlar, ölçülebilir değer sağlayan ve operasyonel verimliliği iyileştiren küçük, iyi tanımlanmış kullanım örneklerine odaklanıyorlar. Ayrıca, her aşamada yönetimini yerleştiriyorlar, uyum ekiplerinin erken ve sık sık dahil edilmesini sağlıyorlar.

Bu kademeli yaklaşımı benimseyerek, şirketler AI benimsemesini hızlandırabilir, güveni veya düzenleyici uyumu feda etmeden, “küçük başlamak” algılanan bir sınırlamadan, kasıtlı, kanıtlanmış bir büyüme stratejisi haline getirerek. AI benimsemesinde hız önemlidir, ancak güvenlik ve ölçeklenebilirlik daha önemlidir. AI’nın trilyon dolarlık potansiyelini kilitleyebilecek finansal hizmet kurumları, küçük başlıyor, değeri kanıtlıyor ve güvenle ölçeklendiriyor olacak.