Økosystem af AI-agenter
I stedet for at bruge en enkelt stor AI-løsning, vil mange banker og forsikringsselskaber sandsynligvis implementere mange specialiserede AI-agenter. Disse agenter er semi-autonome softwareprogrammer med unikke evner. De kan forstå deres omgivelser, fortolke intentioner og udføre komplekse opgaver for at nå deres mål. AI-agenter kan lære og skabe de nødvendige værktøjer til at udføre deres opgaver. De fleste vil være forbundet til andre specialiserede agenter, der fremskynder arbejdsgange inden for forskellige forretningsfunktioner.
Genopfindelse af forretningsmodellen
Generative AI-agenter præsenterer ledere i finanssektoren for en ny udfordring: at genopfinde fremtiden for deres organisationer. Dette har dybtgående konsekvenser for arbejdsstyrken, arbejdets natur og organisationens kultur. AI-agenter ændrer, hvordan talent og teknologi samarbejder, hvilket går langt ud over blot at omstrukturere roller og kræve nye færdigheder.
For eksempel var bankernes lånebehandling tidligere stærkt afhængig af mennesker. Nu kan denne proces rekonstrueres ved hjælp af AI-agenter, der håndterer dataindsamling, risikovurdering, anbefalinger og lånbehandling. En menneskelig rådgiver vil stadig træffe den endelige beslutning, men AI-agenter vil fremskynde processen og tilføje værdi ved at lade rådgiveren gennemgå flere lån hurtigere.
-
-
Automatisering og tilpasning
Nogle AI-agenter vil automatisere processer uden behov for menneskelig indblanding, mens andre vil supplere mennesker ved at reagere på skiftende instruktioner. En prioritet for finansielle tjenester er at modulere disse agenter, så de hurtigt og nemt kan integreres i forskellige arbejdsgange. Der er stadig arbejde at gøre, før dette bliver en simpel og rutinemæssig procedure. Det er især vigtigt at etablere effektive kontrolmekanismer, der overvåger agenternes beslutninger og, når det er nødvendigt, kan afsløre rationalet bag hver beslutning.
Overholdelse af regler og værdier
En ny udfordring for banker og forsikringsselskaber er at sikre, at AI-agenterne ikke kun opfylder deres lovgivningsmæssige forpligtelser, men også deler og styrker virksomhedens værdier og mål. Dette var mindre bekymrende, da teknologien hovedsageligt blev brugt i backoffice og gjorde, hvad den fik besked på. Men generative AI-agenter bliver hurtigt mere kraftfulde, autonome og udbredte, hvilket gør dette til en presserende prioritet.
Teknologiske udfordringer
Der er også teknologiske udfordringer med at muliggøre koordinerede AI-agenter i stadig større implementeringer, samtidig med at man sikrer tilliden til disse agenter. Finansielle ledere skal have en solid forståelse af, hvad generative AI-agenter er, hvordan de fungerer, og hvor de bedst kan implementeres. Dette kræver en sjælden kombination af teknisk viden og dyb forretningsprocesekspertise.
Ændring af spillet
Da generativ AI blev introduceret, var der først forundring over dens styrke. Derefter begyndte vi at tænke over, hvor og hvordan vi kunne bruge den i finanssektorens driftsmodel. Vi er kun i begyndelsen af AI-æraen og er stadig ved at finde ud af, hvor den vil give størst fordel og transformere nøgleaspekter af vores forretning. Der er stadig en vej at gå, før tågen letter, men det gør det også til en fascinerende tid at være i finanssektoren.
Se det originale indhold her.