Готовность данных для агентного ИИ в сфере финансовых услуг

Компании, работающие в сфере финансовых услуг, сталкиваются с особыми требованиями к бизнес-ИИ. Этот сектор является одним из самых строго регулируемых, и при этом он должен мгновенно реагировать на постоянно меняющиеся внешние события. Поэтому успех агентного ИИ в финансах определяется не столько сложностью самой системы, сколько качеством, безопасностью и доступностью данных, на которых она основывается.

Как отмечают эксперты, все начинается с данных.

Агентный ИИ — системы, способные самостоятельно планировать и выполнять задачи, а не просто генерировать ответы — обладает огромным потенциалом для финансовых услуг благодаря возможности использовать данные в реальном времени и оптимизировать сложные рабочие процессы. Исследования показывают, что более половины финансовых команд уже внедрили или планируют внедрить агентный ИИ.

Однако внедрение автономного ИИ в любую организацию значительно усиливает как сильные, так и слабые стороны базовых данных, которые он использует. Для быстрого, уверенного и контролируемого развертывания агентного ИИ финансовые компании должны сначала иметь возможность искать, защищать и контекстуализировать свои данные в большом масштабе. Агентный ИИ выявляет самое слабое звено в цепи: доступность и качество данных. И системы работают настолько хорошо, насколько хорошо их самое слабое звено.

Таким образом, финансовым компаниям необходимо надежное и централизованное хранилище данных, которое легко доступно, безотказно и может управляться в больших объемах.

Высокие ставки на качество информации

Регулирование в финансовом секторе требует высокой степени подотчетности для всех инструментов обработки данных. Недостаточно просто объяснить, откуда взялись данные и во что они были преобразованы. Необходим проверяемый и управляемый способ объяснить, какую информацию нашла модель и почему эти данные были правильными для следующего шага. То есть, нужно иметь возможность видеть, понимать и описывать основные процессы.

В то же время, финансовым компаниям необходима скорость и точность, чтобы соответствовать ожиданиям клиентов и оставаться впереди конкурентов. Рынки постоянно меняются, и вместе с ними движутся риски и возможности. Если модель ИИ может анализировать естественный язык (неструктурированные данные) из сложных источников — в дополнение к структурированным данным в электронных таблицах, которые легче анализировать, — это предоставляет пользователям более актуальную информацию.

В такой среде нет места ошибкам, включая галлюцинации, которые мешали ранним разработкам ИИ. Системы агентного ИИ зависят от быстрого доступа к высококачественным, хорошо управляемым, безопасным и доступным данным. В финансовых услугах такие данные включают транзакции, взаимодействия с клиентами, сигналы рисков, политики и исторический контекст. Задачу подготовки этих данных для ИИ нельзя недооценивать. Естественный язык гораздо сложнее структурированных данных, что делает процесс его организации и очистки гораздо более важным и сложным.

Данные должны быть хорошо проиндексированы и объединены из различных источников, а не заперты в изолированных системах по всей организации. В противном случае, ИИ-агенты будут работать медленно, выдавать противоречивые ответы и принимать решения, которые трудно отследить и объяснить, что подрывает доверие среди регуляторов, клиентов и внутренних заинтересованных сторон.

Существует множество способов описать выполнение торговой операции в банке. В мире, управляемом агентами, эти описания должны быть детерминированными — чтобы каждый раз давать одинаковые результаты. Тем не менее, мы строим системы на мощных, но недетерминированных моделях. Это невероятно сложно, но не невозможно.

Для финансовой компании управление этим может быть очень сложным. Исследование показало, что 57% финансовых организаций все еще развивают необходимые внутренние возможности для полного использования агентного ИИ. Данные существуют во многих различных форматах, созданных за всю историю банка. Например, банк, существующий 50 лет, может иметь 60 различных типов PDF-документов для одного и того же. И в то же время мы хотим, чтобы результат работы этих систем был 100% точным. Во многих случаях "достаточно хорошо" просто не подходит. То есть, компании должны сделать все правильно и с первого раза.

Поиск и обеспечение безопасности результатов

Эффективная поисковая платформа является ключом к решению проблемы фрагментированных, плохо проиндексированных и недоступных данных. Финансовые компании, которые могут легко просеивать как свои структурированные, так и неструктурированные данные, обеспечивать их безопасность и применять в правильном контексте, получат наибольшую пользу от агентного ИИ. Это часто требует проектирования систем ИИ с учетом доступа к данным и их полезности, чтобы они могли работать быстрее, давать более точные результаты и снижать риски. Поиск — это фундаментальная технология, которая делает ИИ точным и основанным на реальных данных. Поисковые платформы стали авторитетными хранилищами контекста и памяти, которые будут двигать эту революцию ИИ.

После внедрения эти улучшенные ИИ-поисковые системы и автономные системы могут служить финансовым компаниям для различных целей. При мониторинге рисков клиентов агентный ИИ может непрерывно сканировать транзакции, рыночные сигналы и внешние данные для выявления возникающих рисков; затем платформы могут автоматически помечать или эскалировать проблемы в реальном времени. В мониторинге торговых операций ИИ-агенты могут просматривать рабочие процессы, выявлять расхождения в различных форматах и пошагово устранять исключения с минимальным участием человека. В регуляторной отчетности ИИ может собирать данные из различных систем, генерировать требуемые отчеты и отслеживать, как был получен каждый результат. Эти применения ИИ экономят время, одновременно поддерживая потребности в аудите и соблюдении требований, поскольку они отслеживаемы и объяснимы.

Хотя такие возможности уже существуют, они часто реализуются вручную, фрагментированы и трудно масштабируемы. Агентный ИИ позволяет финансовым организациям переходить к более автоматизированным, эффективным и масштабируемым процессам, сохраняя при этом точность и прозрачность, требуемые в их строго регулируемой среде. Это не так уж сильно отличается от того, как действуют люди сегодня, просто выполняется гораздо быстрее и в гораздо больших масштабах.

Создание экосистемы агентного ИИ

Запуск агентного ИИ может быть сложной задачей, особенно если другие ИИ-инициативы застопорились внутри компании. Рекомендуется выбирать управляемый сценарий использования и позволять ему развиваться со временем. Успех может быть основан на успехе. Хотя компании могут стремиться автоматизировать бизнес-процесс из 70 шагов, они понимают, что нужно с чего-то начинать. То, что работает на рынке, — это решение проблемы шаг за шагом. Как только вы сделаете первый шаг, вы можете перейти к следующему, и так далее.

Финансовые организации, которые будут лидерами среди своих конкурентов, это те, кто интегрирует агентный ИИ в более широкую экосистему, включающую строгие меры безопасности, надлежащее управление данными и эффективное управление производительностью системы. Если это будет сделано хорошо, это создаст обратную связь ИИ, где руководители получат новые сигналы от этих систем для оценки эффективности своих инвестиций и генерации надежных, действенных идей. Путем итеративного тестирования пилотных проектов и постоянного улучшения компании будут создавать агентные системы, которые можно измерять, управлять и масштабировать. Это превратит агентный ИИ в устойчивое конкурентное преимущество.