Искусственный интеллект, который может принимать автономные решения без вмешательства человека. Он не нуждается в подсказках и может решать сложные задачи самостоятельно и проактивно. Это агентный ИИ. Агентный ИИ может оказать большее влияние на экономику и финансы, чем эпоха интернета. Данный сдвиг в парадигмах ИИ обусловлен технологическими прорывами в контекстуальном понимании, памяти и мультизадачности. Ссылки на агентный ИИ со стороны BigTech в корпоративных документах и статьях увеличились в 17 раз в 2024 году, и мы ожидаем, что они станут параболой в 2025 году.
Агентный ИИ эффективно ускоряет экономику ‘Do It For Me’. В сфере финансовых услуг пользователи будут иметь своих агентов, помогающих выбирать продукты и выполнять транзакции. Конкуренция возрастет с ростом стартапов. Природа работы может измениться. Те задачи, которые сегодня аутсорсятся подрядчикам или третьим сторонам, все чаще будут выполняться агентным ИИ. В 2024 году на ИИ стартапы приходилось 37% финансирования венчурного капитала. Эта цифра, вероятно, увеличится в 2025 году.
Автономные агенты и цифровые сотрудники показали наибольший рост ВК активностей сделок в 2024 году, а за ними следовали GenAI для операций поддержки клиентов. Элементы будут продолжать развиваться, по мере того как BigTech и ВК сообщество делают большие шаги в сторону агентного ИИ в 2025 году и позже.
Финансовый сектор — второй по величине потребитель GenAI после телекоммуникационного и медийного сектора. Исторически сложилось, что именно банки являются крупнейшими потребителями технологий (за пределами технологической отрасли). Эта тенденция, вероятно, продолжится с GenAI и агентным ИИ. Агентный ИИ в значительной степени находится на экспериментальной фазе, и этот отчет предлагает инсайты, полученные при изучении того, что сейчас строится для будущего производства. Мы говорили с более чем 30 основателями стартапов ИИ, руководителями BigTech и другими внешними экспертами при подготовке этого отчета GPS.
Отчет освещает некоторые ключевые случаи использования агентного ИИ в финансовых услугах, начиная от комплаенса, предотвращения подделок и мошенничества, онбординга и KYC, до работы с богатством, кредитами, казначейскими рабочими процессами и многим другим.
ИИ приводит в действие мощное колесо технологий, с усовершенствованными системами, создающими более совершенный ИИ. Это, в свою очередь, ускоряет открытия в вычислениях и возможностях с небывалой скоростью. 2025 год — это год агентского ИИ. Мы видим, что ИИ и агентский ИИ оказывают большее влияние на экономику и финансы, чем интернет. Агентский ИИ усиливает ‘Экономику делания за меня’.
Случаи использования агентского ИИ в финансовых услугах
Персонализированные предложения
- Адаптивные финансовые советы
- Оптимизация целей сбережений в реальном времени
- Индивидуальные кредитные предложения
- Оптимизированные структуры кредитов
- Динамическое ценообразование
- Динамические инвестиционные портфели
- Индивидуальные инвестиционные планы
- Настроенные страховые полисы
- Динамические предложения по лояльности
Взаимодействие с клиентами
- Виртуальные финансовые ассистенты
- Агенты по налоговому и пенсионному планированию
- Агенты по финансовому планированию
- Адаптивное налоговое планирование
- Индивидуальные исследования и инсайты
- Рыночные оповещения в реальном времени
- Обработка запросов на основе ИИ
- Превентивные обновления и продления полисов
Операционная эффективность
- Автоматизация рутинных задач с учетом контекста
- Упрощение сложных операций
- Обработка счетов и сверок
- Автоматизированные отчеты по фондам
- Адаптивное управление претензиями
Риск и андеррайтинг
- Профилирование рисков в реальном времени
- Предиктивное моделирование дефолтов
- Оценка рисков в реальном времени
- Управление рисками диверсификации
- Стратегии хеджирования в реальном времени
- Модели андеррайтинга в реальном времени
Финансовое прогнозирование
- Прогнозирование сбережений и расходов
- Прогнозирование денежных потоков в реальном времени
- Стратегии выбора времени инвестиций
- Инсайты по инвестпроизводительности
- Прогнозирование резервов под претензии
- Автоматизированные расчеты премий
KYC / Открытие счета
- Адаптивная идентификация
- Поддержание соответствия AML в реальном времени
- Адаптивные процессы открытия счетов
- Мониторинг санкций в реальном времени
- Надлежащее усердие в реальном времени
- Анализ инвестиционной пригодности
Предотвращение мошенничества
- Обнаружение подозрительной активности на основе контекста
- Обнаружение корпоративного мошенничества
- Обнаружение инсайдерской торговли
- Автоматизированное соблюдение регламентов
- Обнаружение мошенничества с претензиями
Интернет-активность: Люди против ботов
По данным Imperva (Thales Company) и Citi Global Insights, боты уже составляют половину мирового интернет-трафика, значительная часть из которых имеет злонамеренные цели.
Агентивный ИИ – Новая ‘Новая Вещь’
В словах Эндрю Инга, компьютерного ученого и технологического предпринимателя, агентивный искусственный интеллект (ИИ) является одной из самых захватывающих технологических тенденций прямо сейчас.
Агентивный ИИ является катализатором следующего поколения экономики ‘Сделай это за меня’ (DIFM), что может привести к значительным изменениям в том, как пользователи получают доступ к услугам и как структурированы рынки…
Мы находимся в эпохе, где мы движемся гораздо быстрее, чем закон Мура… Эти новые ИИ помогают нам создавать новые компьютерные системы […] что помогает нам создавать еще лучший ИИ…
Прогнозы для агентного ИИ
В прошлом только привилегированные имели доступ к персонализированным услугам. В будущем ИИ сделает такие предложения доступными для всех. Каждый сможет иметь личного банкира на своём устройстве.
Развитие Agentic AI
2025 год станет годом агентного ИИ, аналогично тому как 2023 год стал годом генеративного ИИ, а 2024 – годом крупных языковых моделей.
Технологические прорывы
Агентный ИИ развивается благодаря улучшениям моделей, таких как контекстное понимание и многозадачность, а также спросу на более продвинутые решения.
Основные моменты
- Рост интереса к ИИ: В 2023 году произошло ‘вау’-мгновение для генеративного ИИ, с увеличением ссылок в пресс-релизах на 55 раз с 4Q22 по 4Q23.
- Популярность агентного ИИ: Упоминания об агентном ИИ увеличились в 17 раз в 2024 году, и ожидается, что они взлетят в 2025 году.
- Инвестиции в ИИ: В 2024 году 37% финансирования венчурного капитала и 17% сделочной активности приходилось на ИИ-стартапы, что является рекордным уровнем.
- Стратегические инвестиции: Компании по всему миру стремятся преобразовать свои бизнес-модели с помощью ИИ, в результате сумма инвестиций в соответствующую инфраструктуру будет трансформационной на горизонте 5-10 лет.
Взлёт автономных AI-агентов и цифровых ассистентов
Мы считаем, что самой перспективной новой областью для венчурных инвестиций станут автономные AI-агенты — программные агенты, которые могут симулировать человеческое поведение, принимать решения и выполнять задачи в сложных средах без участия человека. Эти технологии только начинают выходить из этапа исследований и разработки, и их финансирование пока значительно уступает инвестициям в основные инфраструктуры генеративного AI.
В фильмах о железном человеке у Тони Старка есть AI-ассистент, интегрированный в его дом, называемый J.A.R.V.I.S (Просто Очень Умная Система). В оригинальных комиксах Marvel, Джарвис — человеческий дворецкий. Как и в большинстве художественных произведений, реальность может идти по их стопам. Не обязательно быть миллиардером, чтобы иметь своего цифрового Джарвиса.
С широким внедрением автономных AI-агентов потребители смогут принимать информированные решения без прямого участия в сборе данных, сравнении цен и выполнении ручных задач для выполнения транзакций. Потребители могут сконцентрироваться на решениях типа да/нет/смена.
Whose Bot Is It Anyway? В этой новой парадигме критически важным для потребителей будет выбор правильного бота или агента. Выбор бот-персональных советников станет ключевой задачей, подобно выбору человеческих личных финансовых советников. Однако для кого будут работать боты — на крупные технологические компании, надежные учреждения, такие как банки, или новые стартапы?
Крупные банки и фирмы, скорее всего, выберут предоставление собственных AI-сервисов. Однако крупные технологические компании могут обладать конкурентным преимуществом с точки зрения цифровой натурализации и скоростью вывода на рынок. В некоторых рынках у них может быть более сильный потребительский бренд.
Малые компании и стартапы могут испытать быстрый рост благодаря агентам. AI может значительно улучшить их охват. Но захотят ли потребители тратить много времени на размышления о том, какого автономного агента использовать? Вероятно, мы по умолчанию будем выбирать известные и надежные бренды.
Как отметил Дэвид Бирч в Citi GPS: AI in Finance: Bot, Bank & Beyond (июнь 2024 г.), концепция ценности будет критически важной. Клиенты, вероятно, будут использовать ботов, которые отражают их ценности и интересы. Это может привести к созданию рынка ботов, где люди выбирают бота на основе предпочтений.
В розничной деятельности традиционные маркетинговые стратегии не будут работать на ботах. Например, бот не подвержен влиянию лояльности бренду или рекламы; он действует в рамках параметров модели на API. Продукты, ориентированные на ботов, которые могут делать выбор или даже покупать решение, также должны быть переведены на язык людей.
Кирсти Руттер из Lloyds Banking Group задается вопросом в том же Citi GPS: AI in Finance: Bot, Bank & Beyond: если технологии интерфейса клиента, управляемые AI, существуют, зачем людям тратить время на мелкие административные задачи?
В контексте финансового управления, AI-бот может выполнять различные задачи вместо клиента, например, сообщать о сроке погашения ипотеки, подыскивать лучшие сделки, определять подходящий продукт и оформлять формальности для пересмотра ипотечной процентной ставки. Боты могут выполнять это на основе параметров (возраст выхода на пенсию, предпочтения по сроку долга, максимально допустимая цена и т.д.), заранее определенных клиентом. В начальной фазе бот может полагаться на подтверждение человека перед выполнением задач; но по мере роста доверия к боту, задачи могут решаться автономно.
Финансовые учреждения и крупные организации, вероятно, будут действовать с осторожностью из-за регуляторных требований, внутренних процессов и требований к управлению. Тем не менее, их скорость внедрения может быть ускорена поведением клиентов. Люди быстро внедряют AI, и агентный AI может не быть исключением.
Моя мать, которой за 70, потратила 10 лет на освоение базовых интернет-возможностей, но с 2023 года использует Perplexity. – НИТЬЯ ШАРМА, ОСНОВАТЕЛЬ, SIMPL
Цифровизация ускорила скорость внедрения, как мы видим на примере распространения ChatGPT. AI агенты являются частью непрерывной технологической революции, способной радикально изменить коммерцию, капитал и труд. Влияние на общество и управление может быть значительным. Клиенты уже используют ботов, в то время как банки и крупные компании могут отставать. Наши агенты будут работать для нас, находя лучшие варианты путешествий, оценивая ипотечные кредиты и предоставляя мнения по инвестициям в AI акции.
Кто будет предоставлять этих агентов? Возможно, старые участники рынка или новые игроки. Возможно, это будет «двухчеловечная армия AI агентов с бесконечными возможностями» стартапа?
Мир с AI агентами сопряжен с рисками. Боты, которые являются специфическими автоматически выполняемыми программами, уже составляют половину мирового интернет-трафика, и большинство из них являются злыми актерами. Социальные сети и криптовалюты свидетельствуют о преобладании ботов и рисках создания ими негативных результатов. Злонамеренный AI может быть еще опаснее.
AI агенты могут способствовать распространению мошенничества в больших масштабах. Сегодня половина всех случаев мошенничества включает в себя формы AI, и это, вероятно, увеличится. Нелегальные участники обычно первыми осваивают новую технологию из-за больших маржинальных доходов.
Агенты могут работать технологически и выполнять коммерческие операции в 2025 году. Как отмечают Эрин МакКюн и её коллеги из Bain & Company, как же мы можем обеспечить надлежащий контроль и защитные механизмы? Они выделяют два потенциальных подхода для предоставления агентам достаточных полномочий для действий без ущерба безопасности:
- AI Wallets: AI-агенты имеют предоплаченный кошелёк, который позволяет им действовать автономно без необходимости утверждения каждой транзакции, но общий бюджет ограничен. Это аналогично B2B-карте, которую работодатель может использовать с соблюдением определенных правил (время, место, сумма).
- Automated Authentication Layer: От AI-агентов запрашивается контекстная аутентификация, например, история чата с оригинальным запросом от пользователя. Параллельный уровень аутентификации может включать историю прошлых покупок агента. Это может быть объединено с другими рынками (например, IP-адресами или другими данными об использовании).
AI x Crypto
Криптовалюты и блокчейн могут играть важную роль в мире агентного ИИ для обеспечения открытости, прозрачности и конкуренции. Системы ИИ встроены в сервисы нескольких крупных ИТ-компаний, и многие пользователи используют их по умолчанию. Важно обеспечить, чтобы данные и поведение моделей не были искажены.
Криптостимулы предлагают механизм вознаграждения за проверку данных и качество моделей. Участники блокчейна могут быть вознаграждены за верификацию данных и моделей через системы стейкинга. Это создает экономическую модель стимулов.
ИИ агенты могут создавать, выпускать и распределять токены, управлять криптокошельками и участвовать в DAO. В будущем мир ИИ агентов в сочетании с IoT может нуждаться в автономных микроплатежах.
Competitive Destruction & New Technologies
Технологические революции, такие как паровой двигатель и интернет, изменили экономики и общества. AI может привести к новой волне креативного разрушения или сохранению нынешней капиталистической олигархии. Революции в прошлом приводили к появлению новых компаний, что трансформировало экономики.
Я провел большую часть своих рабочих часов за последние две недели, размышляя об этой теме: Малые команды + ИИ агенты + Дешевые вычисления. Это захватывающе и одновременно пугающе.
– ГЛАВА AI EMEA В ФИНАНСОВЫХ УСЛУГАХ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ, КРУПНАЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ КОМПАНИЯ США
Интернет-эра с 1990-х годов способствовала созданию новых компаний в области электронной коммерции, медиа и финтеха. Традиционные розничные и медийные компании претерпели значительные изменения и потерю клиентов. Некоторые смогли трансформироваться и выжить, такие как независимые книжные магазины в Америке.
Интернет-эра обещала децентрализацию. Комментаторы говорили о том, как “больше миллиардных компаний будет создано 4-5 людьми”. Криптовалютные фирмы, такие как Tether, заработали миллиарды прибыли с небольшим числом сотрудников, в то время как отдельные инфлюенсеры создали огромную глобальную аудиторию.
На американском рынке акций в последние годы наблюдается увеличение концентрации. Топ-10 акций теперь составляют 38% S&P 500, рекорд за последнее столетие.
Microsoft Azure представила свою AI Agent Service в ноябре 2024 года для автоматизации задач, таких как поддержка клиентов и управление рабочими процессами. Oracle объявила об искусственных агентах в сентябре 2024 года, которые будут автоматизировать рабочие процессы в финансах, продажах и цепочке поставок. Облачные компании иллюстрируют парадокс нашего времени: с одной стороны, они растут в размерах, а с другой — способствуют появлению новых компаний. Рынки частного капитала показывают высокую активность, особенно в сфере технологий и ИИ.
— АНТОНИ ДИАМАНДАКИС, ГЛАВА ГЛОБАЛЬНЫХ УПРАВЛЯЮЩИХ АКТИВАМИ, ИНВЕСТИЦИОННОЕ БАНКОВСКОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ, CITI
Марк Андреессен отметил в 2009 году, что технологии как облачные вычисления позволяют всем масштабировать свои компании. Облачные провайдеры сыграют похожую роль в развивающейся эпохе ИИ, позволяя новым компаниям быстро расти. Сочетание облачных технологий, ИИ и агентов может привести к новой революции в предоставлении цифровых услуг, включая финансы.
Будущее рабочей силы
Агентивный ИИ мог бы привести к появлению новых рабочих мест в области разработки ИИ, этики и управления, что соответствует нашему тезису в Citi GPS: AI in Finance (июнь 2024 года). Процессы, связанные с данными, будут ключевыми, и рабочие места по их курированию вырастут в геометрической прогрессии. Многие рутинные задачи под угрозой автоматизации, что может усилить экономическое неравенство. Роли, связанные с ручным трудом, могут исчезнуть, но аналитики, инженеры и специалисты по поддержке клиентов не исчезнут. Их рабочие функции будут усилены за счет использования ИИ.
Сэм Альтман, CEO OpenAI, прогнозировал в 2021 году, что цена на работу за компьютером будет падать быстрее, чем на физическую работу, но появятся новые или усовершенствованные роли. В августе 2023 года Waymo, фирма по производству автономных автомобилей без водителей, вышла на рынок.
В декабре 2024 года Waymo опубликовала исследование, заявив о 88% снижении заявок на ущерб собственности и 92% снижении заявок на телесные повреждения по сравнению с управляемыми людьми транспортными средствами.
Технология GenAI стала самой быстро принятой потребительской технологией в истории, внедряя ИИ в персональные сферы жизни. Регуляторам необходимо сосредоточить внимание на управлении агентским ИИ, автономных решениях и возможных рисках.
Мониторинг и контроль
Фирма рассмотрела все возможные сценарии, в которых агент может допустить ошибку, и уровень вреда, который может быть причинен (клиентам, сотрудникам и рынку)? Были ли оценены риски и внедрены надежные механизмы управления через постоянный мониторинг агентов?
Конфиденциальность данных
Фирма задействовала достаточные меры контроля, чтобы агентский ИИ ответственно обрабатывал корпоративные данные и не делился информацией, не предназначенной для распространения (как внешнего, так и внутреннего).
Киберриски
Увеличение площади атаки за счет интеграции агентского ИИ с множеством систем внутри фирмы. Внедрение агентского ИИ безопасно будет стоить денег, и предполагается, что компании увеличат расходы на кибербезопасность
Применение Агентного ИИ в Финансах
Банки и финансовые организации аккуратно продвигаются в направлении внедрения ИИ, делая больше, чем можно было ожидать. Данные от Microsoft указывают, что финансовый сектор – один из лидеров по внедрению ИИ на основе потребительских данных Azure для моделей.
Основные Направления:
- Персонализированные предложения: адаптивные финансовые советы, индивидуализированные кредитные предложения.
- Клиентская поддержка: виртуальные финансовые ассистенты, автоматизированное планирование.
- Операционная эффективность: автоматизация рутинных задач, упрощение сложных операций.
- Управление рисками: динамическое профилирование рисков, прогнозируемые модели дефолтов.
Финансовый сектор является одним из крупнейших пользователей генеративного ИИ в мире. Многие случаи использования ИИ сегодня не новы, например, улучшение чат-ботов, автоматизация документации или повышение качества взаимодействия с клиентами. В прошлом году компании переходили от концепции к практике.
Похожим образом развивались ранние этапы цифровой трансформации в других областях, такие как мобильные приложения. Первоначальный скептицизм сменился инициативами после понимания ценности. В 2023 году были в основном эксперименты, однако сейчас акцент на масштабировании и реализации.
При выборе между созданием и покупкой решений ИИ важную роль играет ‘композирование’, где компании используют модульные блоки для настройки решений. Это возможно благодаря платформам low-code/no-code. Лидеры в области внедрения ИИ выделяются по четырем параметрам: [1] Наличие талантов, [2] Стратегическая приоритизация, [3] Готовность данных и [4] Инвестиции в «ИИ фабрики» для масштабирования решений.
Агентный ИИ и Финансы
Как исследуется агентный ИИ в финансовых услугах?
Агентный ИИ становится заметной темой в финансовых услугах, хотя широкое внедрение еще не наблюдается. Основные возможности использования лежат в области соблюдения нормативных требований, кредитования и обнаружения мошенничества. Ожидается, что в 2025 году будет больше экспериментов в этой области.
Основные подходы к разработке агентных систем ИИ
Рынок изучает две стратегии: создание систем, сочетающих специализированные модели с дополнительными агентными слоями, и встраивание агентного поведения в крупные базовые модели.
Факторы, влияющие на скорость внедрения ИИ в финансовом секторе
Основные проблемы включают в себя новые процессы разработки, устранение алгоритмического перекоса и обеспечение объяснимости. Наибольший потенциал ИИ предлагает в области соблюдения нормативных требований.
Compliance & Regulatory Agents
Интеграция агентных ИИ в финансовые услуги может помочь улучшить соответствие и регуляторный анализ. Например, в торговом финансировании задачи, такие как оценка транзакций, помеченных для санкций, включают значительные ручные усилия. Агентные ИИ могут упростить эти процессы, кодируя рабочие процессы и предоставляя сжатые рекомендации для проверки человеком.
Compliance Agents in KYC and AML Screening
По мнению Симона Тейлора, мошенничества станут основной проблемой для банков в 2025 году. Извлечение пользы из данных и машинного обучения может значительно сэкономить время и деньги. Санкционный ИИ-агент может объединить все данные KYC и AML для предварительного решения об идентификации пользователя.
Converting Regulations into Computer Programs
Рост сложности регуляций затрудняет их выполнение. Регуляторные ИИ агенты позволяют командам оценивать соответствие предложенного контента или решений и выявлять потенциально проблемные области.
Экономические Потери и Развитие Мошенничества
Глобальный Альянс против мошенничества оценил, что в 2023 году экономика потеряла 1 триллион долларов. В Великобритании Национальное агентство по борьбе с преступностью сообщает, что мошенничества составляют 55% всех преступлений. В США почти 30% домохозяйств стали жертвами мошенничества за последние пять лет.
Угрозы от Deepfake
Способности генеративных AI для изменения текста, аудио и видео значительно возросли, что увеличивает вероятность мошеннических действий. Современное синтетическое аудио уже может быть неотличимо от настоящего для людей и биометрических систем. Deepfake-мошенничества увеличились более чем на 2000% за последние три года.
Защита от Deepfake
Финансовые учреждения должны защищаться от нового поколения мошенничества, анализируя все звонки и видео на наличие синтетических deepfake. Один из крупнейших финансовых институтов уже столкнулся с этой проблемой. Модели AI анализируют аудиопотоки для выявления признаков синтетических манипуляций.
Подключение и KYC
Искусственный интеллект имеет потенциал для революции традиционно трудоемких и ресурсозатратных процессов онбординга и «Знай своего клиента» (KYC), превращая их в безупречный и эффективный опыт, что может повысить удовлетворенность клиентов процессом, который часто не нравится пользователям.
В финансовых услугах онбординг людей для банковских услуг или малых торговцев для обработки платежей обычно требует обширных ручных и повторяющихся процессов. Новые цифровые участники, такие как финтех-компании, улучшили онбординг. Но автоматизация на основе ИИ может значительно упростить рабочие процессы существующих компаний.
Например, автоматизированные системы проверки документов помогают анализировать и перекрестно ссылаться на идентификационные документы с внешними базами данных для обеспечения подлинности, уменьшая необходимость ручных проверок. Параллельно инструменты на основе ИИ, такие как распознавание лиц и биометрические системы, могут обеспечить безопасную и эффективную проверку идентичности, улучшая клиентский опыт при минимизации риска мошенничества.
Искусственный интеллект также превосходно обрабатывает структурированные и неструктурированные данные, позволяя интеллектуальным агентам выполнять динамическое профилирование рисков, оценивая уровень риска клиента и обеспечивая соответствие с нормативами по противодействию отмыванию денег (AML) и борьбе с финансированием терроризма (CFT).
Исследования показывают, что девять из десяти систем KYC или цифрового онбординга с функцией наличия могут быть обойдены. Однако интеллект-агенты предлагают более надежный подход, анализируя контекстные сигналы, такие как способ удержания устройства или наличие неавторизованного программного обеспечения. Этот более глубокий уровень проверки усиливает безопасность и помогает предотвратить сложные попытки мошенничества.
– Грег Ульрих, главный директор по ИИ и данным, Mastercard
Mastercard в сотрудничестве с Databricks запустила первый из ряда цифровых помощников, основанных на искусственном интеллекте, для ускорения онбординга продуктов Mastercard для клиентов и партнеров. Новая внутренняя возможность Mastercard была создана в сотрудничестве с Databricks на их платформе Data Intelligence; эта платформа включает основные функции, такие как интерфейс пользователя на основе чата, управление источниками и обучение с обратной связью от человека. Программа обеспечивает постоянное обучение агентов знаний на надежных, проприетарных наборах данных Mastercard, всегда действуя в соответствии с принципами и стандартами AI и управления данными компании. Усилия также устраняют трения, связанные с проверкой и закупкой сторонних решений, что дополнительно упрощает операции.
Ассистент по онбордингу продуктов автоматизирует рутинные задачи и отвечает на критические вопросы клиентов во время онбординга, используя крупную языковую модель с генерацией текста с усилением и донастройкой. Используя существующую документацию по онбордингу Mastercard в качестве базы знаний, эта технология находит точную информацию, необходимую для ответа на запросы пользователей. Инструмент также использует подход с участием человека для интеграции отзывов от экспертов по предмету, что усиливает непрерывное обучение и обеспечивает точность в ответах агента.
Агентные Контракты
Агентные контракты — это программируемые и исполняемые контракты, способные генерировать текст и выполнять задачи на основе заданной программы. Агентный ИИ автоматизирует аналоговые правовые контракты, облегчая процесс и повышая прозрачность. Важное использование агентных контрактов — это мониторинг соблюдения условий, автоматизация платежей и управление регуляторными изменениями. Интеграция с технологиями распределенных реестров обеспечивает прозрачность. Несмотря на автоматизацию, некоторые задачи требуют человеческого контроля из-за регуляторных требований и необходимости назначения ответственности. Анатомия агентного контракта, его преимущества и заинтересованные стороны показаны на рисунках 15 и 16.
Корпоративные сокровищницы и платежи
Цифровизация преобразовала платежи за последнее десятилетие, и агентский ИИ на основе архитектуры LLM может значительно улучшить платежи. Например, Stripe позволяет агентам ИИ обрабатывать платежи, выставлять счета клиентам и выпускать виртуальные карты. “Агентские казначеи” будут использовать машинное обучение для оптимизации процессов, таких как прогнозирование денежных потоков и планирование платежей.
AI может автоматизировать процесс поиска и перераспределения средств внутри компании, устраняя рыночные расхождения и управляя такими задачами, как прогнозирование денежных потоков и проверка соответствия. Это освободит время для управления рисками ликвидности и создания более масштабируемых корпоративных сокровищниц.
Для компаний, работающих в разных странах, глобальный банк может использовать ИИ для генерации рекомендаций по оптимизации капитала для улучшения ROIC. При допустимости местного законодательства все этапы обслуживания оптимизации ликвидности могут быть автоматизированы.
ИИ значительно улучшает точность прогнозов денежных потоков и генерирует анализ отклонений, что помогает выявлять причины расхождений. Агентский ИИ может выполнять работу на основе данных, полученных от других моделей ИИ.
Wealth & Agentic Advisers
AI-агенты могут помочь преобразовать операции в управлении капиталом, оптимизируя привлечение и обслуживание клиентов. Это включает автоматизацию процессов, таких как анализ документов. AI способен вести человеческие разговоры для решения запросов клиентов. Один из примеров использования AI показан на платформе One.Chat, которая помогает менеджерам по работе с клиентами эффективнее обслуживать клиентов и разрабатывать решения на основе информации из различных источников.
Обзор мировых перспектив и решений от Citi за январь 2025 года
Управление благосостоянием обслуживает чрезвычайно разнообразную клиентуру, охватывая молодых инвесторов и ультра-богатых личностей. Консультанты сталкиваются с вызовом предоставления персонализированных услуг в большом масштабе. Развитие ИИ позволяет предоставлять адаптированные возможности и инсайты, трансформируя управление благосостоянием в масштабируемую и доступную модель для всех клиентов.
Гиперперсонализация
Пока GenAI способствует гиперперсонализации, агентский AI выполняет её путём анализа огромных массивов данных в режиме реального времени, предлагая индивидуально подобранные рекомендации. Эти системы адаптируются к предпочтениям, поведению и нуждам пользователей, позволяя компаниям создавать персонализированные продукты и услуги, маркетинговые кампании или взаимодействия с клиентами.
Агентская автоматизация маркетинга для предоставления гиперперсонализированных потребительских и торговых инсайтов
— Алекс Сион, руководитель финансового вертикала, Blend360
Мы наблюдаем значительные инвестиции со стороны финансовых фирм для достижения “гиперперсонализации” в цифровых опытах и бизнес-анализе. Эти усилия способствуют развитию новых платформ, продуктов и услуг, позволяя финансовым учреждениям преследовать новый рост в качестве влиятельных маркетинговых консультантов и даже становиться значимыми медиа-платформами.
Документация по кредитам и рабочий процесс
AI агенты могут помочь оптимизировать процессы, усилить точность и уменьшить ручные усилия в документировании кредитов и кредитных процессах. AI-системы на базе агентного анализа документов могут анализировать и извлекать ключевую информацию из сложных кредитных документов, финансовых отчетов, контрактов и соглашений о залоге.
AI агенты могут автоматизировать оценку кредитоспособности заемщиков, адаптируясь к новым данным в режиме реального времени. Агентские AI системы могут управлять многоэтапными кредитными процессами, начиная с приема заявки до одобрения. Они могут определить конкретные задачи в рамках кредитного запроса и назначить их доменно-специализированным агентам (моделям), которые выполняют детализированный финансовый анализ, оценку рисков и проверку на соответствие.
Агентская AI модель на базе малых языковых моделей
Малые языковые модели (SLM) в сочетании с агентской AI предлагают трансформационные решения, обеспечивая эффективную, безопасную систему, адаптированную к специфическим задачам. SLM-платформа позволяет предприятиям создавать пользовательские рабочие процессы для обработки сложных задач с точностью и быстродействием.
Образец и управление страховыми требуются с использованием агентных AI
Стандартное медицинское или общее страховое требование включает множество небольших проверок, которые составляют весь процесс управления требованием. Агентный AI может взаимодействовать с несколькими моделями для принятия автономных решений в рамках определенных ограничений. AI-агенты могут обрабатывать начальную подачу требований, собирать необходимые данные и помогать сортировать требования по приоритету и срочности. Начиная с проверки данных о полисе и перехода к следующим этапам можно определить и автоматизировать в рамках начального рабочего процесса управления страховыми требованиями.
Агентный AI — это «суперсила» для финансовых профессионалов. Например, организация, которая обрабатывает десятки тысяч заявок ежедневно, может сократить время разрешения с нескольких месяцев или недель до нескольких дней с небольшой группой старших утверждающих, которые будут контролировать результат и принимать решения.
Для страховщиков многомногоагентные системы могут собирать данные в реальном времени из внутренних и внешних источников и объединять их для предоставления полного обзора каждого клиента и профиля риска. AI-системы могут автоматизировать андеррайтинг, оценивая профили рисков и определяя соответствующие условия и цены на полисы без человеческого вмешательства.
Распространение смартфонов и носимых устройств позволяет страховщикам собирать различные данные, связанные с требованиями, если это разрешено местными законами. В Citi GPS: AI в финансах: Bot, Bank & Beyond (июнь 2024 г.) мы обсуждаем, как доступность большего количества данных, часто поддерживаемых AI, позволяет страховщикам более детально сегментировать риски. Хотя это может помочь делать ценообразование более связанным с рисками, такая микросегментация может также привести к образованию большого количества более мелких групп рисков.
Исследования инвестиций
В докладе “Citi GPS: AI in Finance: Bot, Bank & Beyond” рассматривается, как генеративный ИИ в инвестиционных исследованиях может помочь аналитикам больше времени уделять взаимодействию с клиентами. Инструменты ИИ помогают с повторяющимися задачами, что позволяет извлекать больше ценности из существующих моделей, делая их более действенными.
При обработке инвестиций и проверке благонадежности участвуют различные рыночные модели данных и LLM, которые способны анализировать и усваивать широкий спектр данных и печатных материалов, что существенно экономит время исследователей.
Агентный ИИ может заполнять документы или отчеты для использования в инвестиционных решениях и составлять запросы, анализируя данные для выбора оптимальных инвестиций.
Конструирование портфелей
Агентный ИИ используется для предоставления списка идей для инвестиций и предложения по ребалансировке портфеля на основе рыночной информации и предпочтений клиентов.
Персонализированная отчетность
Агентный ИИ помогает в создании персонализированных отчетов для клиентов и поддержании их актуальности, что также способствует созданию индивидуальных решений для портфелей.
Пример использования
Пример использования агентного ИИ: создание быстрого отчета по новости, который аналитик может быстро проверить и распространить среди клиентов в течение минут.
Что такое агенты?
Термин ‘агент’ относится к субъекту или индивиду, уполномоченному действовать от имени другого лица, известного как принципал, для выполнения транзакций или принятия решений. Концепция агентства глубоко укоренена в экономической теории и практике, начиная с зарождения торговли и коммерции. Исторически агенты были человеческими посредниками, такими как брокеры, консультанты или менеджеры, которые способствовали сделкам между покупателями и продавцами или управляли активами от имени своих клиентов. Эти агенты играли ключевую роль в создании доверия, обеспечении рыночной эффективности и снижении транзакционных издержек.
Появление электронной торговли в конце 20-го века ознаменовало трансформацию роли агентов в финансах. Традиционные человеческие агенты начали дополняться (в некоторых случаях заменяться) цифровыми системами и автоматизированными процессами. Развитие алгоритмической торговли в начале 2000-х годов еще больше изменило ландшафт. Боты, работающие по простым правилам, существуют уже достаточно давно. Следующее поколение агентов предположительно будет умнее. Они могут рассуждать, обучаться и принимать решения, но как они работают?
Как работают ИИ-агенты?
Агентный ИИ сочетает восприятие, рассуждение и действия для автономного взаимодействия со средой данных и достижения поставленных целей, что позволяет ему обрабатывать повторяющиеся ручные задачи. Агентный ИИ работает через структурированный рабочий процесс, включающий несколько основных компонентов. Ключевые шаги показаны на рисунке 20.
Строительные блоки для агентных рабочих процессов
The Augmented LLM
Фундаментальные строительные блоки для агентной ИИ системы — это языковая модель (LLM), улучшенная ключевыми дополнениями, такими как извлечение, инструменты и память. Эти дополнения позволяют ИИ переходить от статических ответов к доступу к информации, выполнению конкретных задач и поддержанию контекстной непрерывности для более динамичных и персонализированных взаимодействий.
Workflow
Это представляет собой структурированные последовательности шагов или действий, которые позволяют системе достигать конкретных целей или решать проблемы. Рабочие процессы могут быть различных типов, таких как цепочка подсказок, маршрутизация, параллелизация, рабочие процессы оркестратора и т.д., в зависимости от видов задач и их сложностей.
Agents
Под агентами понимаются интеллектуальные системы или программы, предназначенные для понимания сложных входных данных, рассуждений, принятия решений или достижения целей от имени пользователя.
Citi Global Perspectives & Solutions (Citi GPS) — это ведущий продукт лидерства мысли, разработанный, чтобы помочь читателям ориентироваться в самых сложных вызовах и величайших возможностях XXI века. Мы используем лучшие элементы нашего глобального диалога с ведущими специалистами Citi, академическими кругами и корпоративными лидерами, чтобы предугадывать темы и тенденции в современном быстро меняющемся и взаимосвязанном мире. Все отчеты Citi GPS доступны на сайте www.citigroup.com/global/insights/citigps.
Контент данной статьи был взят/адаптирован из документа.
