C возможностями, такими как автономное принятие решений, непрерывное обучение, адаптивные рабочие процессы и многоступенчатое решение проблем, агентский ИИ становится следующим большим достижением в области искусственного интеллекта. Рынок агентского ИИ для предприятий Европы находится на стремительной траектории роста, с доходами, составляющими $634 миллиона в 2024 году, и превышающими $5.5 млрд к 2030 году. Германия, Великобритания и Франция лидируют, занимая примерно 70% рынка.
Принятие агентского ИИ европейскими банками находится на начальной стадии, но успешно развивается, благодаря относительно низкорисковым, но значимым приложениям, таким как автоматизация back-office и обнаружение мошенничества.
Поскольку традиционная автоматизация, которая является статической и основана на правилах, приближается к своим пределам, агентский ИИ открывает новые возможности, обрабатывая многоступенчатые рабочие процессы, оптимизируя сложные динамические процессы и автономно выполняя сложные задачи в реальном времени. Для организаций финансовых услуг Европы, находящихся под давлением конкуренции от финтех/крупных технологических компаний и строгой регуляторной среды, возможность агентского ИИ не могла появиться в лучшее время. Вот несколько способов, как они могут воспользоваться этим:
Автоматизация back-office для дальнейших повышений эффективности
Банки могут использовать ИИ-агентов в back-office для выполнения сложных повторяющихся задач, таких как проверка документов, согласование счетов, обработка счетов-фактур и автономное размещение проводок для экономии времени и средств, снижая при этом количество ошибок. Преимущества явно видны в областях, таких как кредитные операции и обработка торгового финансирования, где ведущие банки сообщают о повышении скорости утверждения кредита на 25-40 процентов и сокращении ручного труда на 45-65 процентов соответственно. Когда начнут выдавать ипотечные кредиты, сгенерированные агентским ИИ, в следующем году, клиенты банков смогут пройти проверку кредита и другие формальности, не общаясь с человеком.
Эффективное управление растущими рисками и соблюдение требований
Мониторинг финансовых транзакций в реальном времени, ИИ-агенты не только рано выявляют подозрительные шаблоны, но и автоматически запускают действия, например, замораживают затронутый счет, чтобы предотвратить потери. Они также контролируют процессы с точки зрения соблюдения, отслеживают изменения в законодательстве, отправляют предупреждения о потенциальных нарушениях и создают отчеты без участия человека. В отличие от традиционных моделей риска, которые в основном полагаются на историческую информацию, системы агентского ИИ также учитывают реальные рыночные тенденции и другие внешние данные для динамической корректировки оценки риска, что приводит к лучшему прогнозированию и управлению рисками. Это особенно важно для соблюдения строгих регуляторных требований Европы, таких как GDPR и Закон ЕС об ИИ: один источник сообщает, что европейские банки, тестирующие автономных агентов для соблюдения MiFID II, смогли реализовать новые требования на 25 процентов быстрее, чем те, кто использует только человеческих аналитиков по соблюдению.
Гиперперсонализация клиентского опыта для достижения большей ценности
Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на агентском ИИ, могут понимать контекст клиента, извлекать необходимую информацию и выполнять сложные задачи, такие как разрешение споров. Анализируя информацию о клиентах, такую как финансовые цели и рисковый аппетит, они могут рекомендовать крайне контекстуализированные финансовые продукты и услуги. ИИ-агенты превосходят обычные инструменты персонализации, действуя как личные финансовые консьержи, автономно выполняя задачи, такие как перевод средств на счета с лучшим доходом и балансировку портфелей.
Ниже приведен пример того, как европейские банки могут использовать экосистему агентского ИИ для предложения высокоэффективного, без трения и персонализированного опыта оформления ипотечного кредита: Клиент, выбирающий ипотечный кредит, может попросить агента-оценщика рынка сравнить предложения разных банков и составить список тех, которые лучше всего соответствуют его требованиям. Отдельно агент-анализатор финансового состояния проверяет кредитную историю заявителя, финансовое положение, привычки расходов и т. д. для расчета реалистичного ежемесячного платежа.
Рецензент уточняет исходный список для выбора клиентом, и, наконец, другой агент направляет заявку непосредственно в соответствующий банк.
Будьте инновационными с нарастающим поколением потребителей
Игровая индустрия представляет собой привлекательную границу для банков для привлечения молодых, цифровых аудиторий поколения AI. Поскольку многие геймеры взаимодействуют в захватывающих виртуальных средах, банки могут использовать AI поколения для создания гиперперсонализированных финансовых опытов, соответствующих игровым образам жизни и персонажам. Например, аналитика на основе ИИ может позволить банкам предлагать микроинвестиционные продукты на основе поведения игроков в играх, предлагать динамические кредитные варианты для цифровых покупок и разрабатывать планы накоплений, которые вознаграждают финансовую дисциплину виртуальными поощрениями. Интегрируясь с игровыми платформами и анализируя данные о поведении в реальном времени, банки могут предлагать контекстуальные финансовые подсказки, такие как предложение бюджетного инструмента или предложение крипто-связанных вознаграждений за достижения в играх. Интеграция игр и финансов, поддерживаемая поколением ИИ, не только улучшает вовлеченность клиентов, но и позиционирует банки как партнеров в стиле жизни в цифровой экономике.
Двигаясь вперед
Хотя агентский ИИ является очевидным продвижением по сравнению с традиционным ИИ, его внедрение также более сложно. Европейским финансовым учреждениям следует готовиться к более чем просто техническим вызовам интеграции, от повышенных рисков конфиденциальности и безопасности до непрозрачных систем агентского ИИ и этических проблем и нехватки кадров.
Банки в Европе, большинство из которых все еще на начальных стадиях принятия, должны внимательно продвигаться по пути агентского ИИ. На самом высоком уровне им может понадобиться пересмотр моделей управления для гибкой разработки и межфункционального сотрудничества, создание организационной культуры, ценящей быстрые эксперименты, непрерывное обучение и ориентированность на клиента. Затем им следует разработать всеобъемлющий план действий, охватывающий стратегические цели, техническую готовность, приоритизацию кейсов использования, объяснимость и прозрачность моделей, подготовку кадров, управление изменениями. Банки должны принимать эти решения в рамках ответственной ИИ-стратегии, чтобы извлечь ценность из агентского ИИ в безопасном, соблюдаемом и этичном режиме.
Джей Нэйр, исполнительный вице-президент, руководитель отрасли, финансовые услуги и сектор общественного сектора, Infosys
"Агентский ИИ в европейских финансовых услугах: Пилоты готовятся к взлету" был изначально создан и опубликован Retail Banker International, брендом, принадлежащим GlobalData.
Информация на этом сайте была включена добросовестно исключительно в целях общей информации. Она не должна рассматриваться как совет, на который вы должны полагаться, и мы не даем никаких гарантий, выраженных или подразумеваемых, относительно ее точности или полноты. Прежде чем предпринимать какие-либо действия на основе содержания нашего сайта, вам следует получить профессиональные или специализированные консультации.
