Przygotowanie danych kluczem do agentowej AI w sektorze finansowym

Sektor finansowy stoi przed wyzwaniem przygotowania danych do wykorzystania przez systemy agentowej sztucznej inteligencji. Według nowego raportu opublikowanego w MIT Technology Review, sukces implementacji AI w instytucjach finansowych zależy przede wszystkim od jakości, bezpieczeństwa i dostępności danych, na których opierają się te systemy.

Steve Mayzak, globalny dyrektor zarządzający Search AI w Elastic, podkreśla, że „wszystko zaczyna się od danych”. Agentowa AI — systemy zdolne do niezależnego planowania i podejmowania działań w celu wykonania zadań — oferuje ogromny potencjał dla sektora finansowego dzięki zdolności do wykorzystania danych w czasie rzeczywistym i optymalizacji złożonych procesów.

Kluczowe wnioski

• Ponad połowa zespołów w sektorze finansowym już wdrożyła lub planuje wdrożenie agentowej AI, według badań Gartner.
• 57% organizacji finansowych nadal rozwija wewnętrzne możliwości niezbędne do pełnego wykorzystania agentowej AI, wynika z badania Forrester.
• Sektor finansowy wymaga deterministycznych wyników — tych samych rezultatów za każdym razem — mimo budowania na potężnych, ale niedeterministycznych modelach AI.
• Banki działające od 50 lat mogą posiadać nawet 60 różnych typów plików PDF dla tego samego procesu, co komplikuje unifikację danych.
• Skuteczne platformy wyszukiwania stają się fundamentalną technologią, która czyni AI dokładną i zakotwiczoną w rzeczywistych danych.

Wysokie stawki jakości informacji

Regulacje w sektorze finansowym wymagają wysokiego stopnia odpowiedzialności za wszystkie narzędzia danych. Jak wyjaśnia Mayzak, nie wystarczy jedynie wskazać skąd pochodzą dane i w co zostały przekształcone. „Potrzebny jest audytowalny i zarządzalny sposób wyjaśnienia, jakie informacje model znalazł i logikę tego, dlaczego te dane były odpowiednie do następnego kroku.”

Jednocześnie firmy finansowe wymagają szybkości i dokładności, aby sprostać oczekiwaniom klientów i wyprzedzić konkurencję. Rynki ciągle się zmieniają, a wraz z nimi poruszają się ryzyko i możliwości. Jeśli model AI może analizować język naturalny z złożonych źródeł — oprócz danych strukturalnych w arkuszach kalkulacyjnych — daje to użytkownikom bardziej istotne informacje.

W tym środowisku nie ma tolerancji dla błędów, w tym halucynacji, które nękały wczesne systemy AI. Agentowe systemy AI wymagają szybkiego dostępu do wysokiej jakości, dobrze zarządzanych danych, które są bezpieczne i dostępne.

Wyszukiwanie i zabezpieczanie wyników

Skuteczna platforma wyszukiwania jest kluczem do rozwiązania problemu fragmentarycznych, słabo zindeksowanych i niedostępnych danych. Firmy finansowe, które mogą łatwo przeszukiwać zarówno swoje dane strukturalne, jak i niestrukturalne, utrzymywać je w bezpieczeństwie i stosować we właściwym kontekście, uzyskają największą wartość z agentowej AI.

Gdy już zostaną wdrożone, te wzbogacone o AI wyszukiwania i autonomiczne systemy mogą służyć firmom finansowym w różnych celach. Przy monitorowaniu ekspozycji klientów agentowa AI może ciągle skanować transakcje, sygnały rynkowe i dane zewnętrzne w celu wykrycia pojawiających się zagrożeń. W monitorowaniu transakcji agenci AI mogą przeglądać przepływy pracy handlowej, identyfikować rozbieżności w różnych formatach i rozwiązywać wyjątki krok po kroku przy minimalnej interwencji człowieka.

Choć takie możliwości już istnieją, są często manualne, fragmentaryczne i trudne do skalowania. Agentowa AI pozwala organizacjom finansowym na automatyzację tych procesów przy jednoczesnym zachowaniu możliwości śledzenia i wyjaśniania wyników dla celów audytowych i zgodności z przepisami.