5 bedste praksisser for agentbaseret AI-governance i den finansielle sektor

Af Maneeza Malik, Produkt Marketing Direktør

Agentic AI omformer finansielle tjenester og forsikring hurtigere, end governance kan følge med. Branchen bevæger sig ud over copiloter og chatbots til autonome AI-agenter, der opererer i produktionstomfang. Dette vil kræve et fundamentalt skift i virksomhedens risikostyring, governance og kontrol.

Gartner forudsiger, at der vil være indsat mere end 150.000 AI-agenter på tværs af forretningsfunktioner i den gennemsnitlige Fortune 500-virksomhed inden 2028. Samtidig advarer Gartner om, at organisationer – især dem i regulerede brancher som finans- og forsikringsområdet – ikke er tilstrækkeligt forberedt på den styring, sikkerłość, overholdelse og operationelle kompleksitet, som storskala-implementering af agenter medfører.

For banker og forsikringsselskaber skaber dette en ny virkelighed. Hver eneste AI-agent bliver en digital aktør, der interagerer med centrale forretningssystemer. Hver ny agent udvider virksomhedens angrebsflade. Hver enkelt autonom arbejdsgang introducerer nye operationelle, sikkerhedsmæssige og regulatoriske risici.

Derfor kan agentisk AI ikke behandles som endnu et AI-initiativ eller endnu et lag i teknologistakken. Det kræver styring, identitet, sikkerhed, observerbarhed og compliance-kontroller, der er integreret på tværs af hele virksomheden.

Hvordan agentbaseret AI ændrer den finansielle risikomodellering

Traditionelle AI-systemer udførte typisk snævert definerede opgaver inden for etablerede finansielle arbejdsgange, såsom at klassificere transaktioner, generere forudsigelser eller anbefale handlinger. Virksomhedskontrollerne blev designet omkring disse begrænsede use cases, hvor mennesker eller deterministiske forretningsregler styrede den samlede arbejdsgang og udførelse.

Agentisk AI ændrer den model. AI-agenter kan planlægge og udføre opgaver i flere trin, kalde virksomhedsapplikationer og API'er, få adgang til data på tværs af systemer, koordinere med andre agenter og tilpasse deres handlinger baseret på skiftende kontekst. I stedet for at understøtte en enkelt opgave kan de orkestrere hele forretningsprocesser.

Efterhånden som AI-agenter bliver aktive deltagere i virksomhedens drift, udvides virksomhedens risikomodel. Finansielle institutioner skal ikke blot styre AI-modellen, men også hver agents identitet, rettigheder, værktøjsadgang, beslutningsgrænser, dataadgang og kørselsadfærd gennem hele dens livscyklus.

Dette introducerer tre væsentlige skift.

• Beslutningsgrænserne bliver mindre tydelige. Efterhånden som agenter udfører stadigt mere komplekse arbejdsgange, har organisationer brug for klare politikker, der definerer, hvornår en agent kan handle autonomt, hvornår menneskelig godkendelse er påkrævet, og hvordan beslutninger overvåges, styres og revideres.
• Integrationer bliver en del af angrebsfladen. Agenter er afhængige af API'er, virksomhedsapplikationer, SaaS-platforme, datakilder og eksterne tjenester for at fuldføre opgaver. Hver enkelt forbindelse introducerer potentielle risici relateret til godkendelse, autorisering, dataeksponering og tredjepartsafhængigheder.
• Skalering bliver en styringsmæssig udfordring. Multi-agent-systemer kan hurtigt vokse fra en håndfuld agenter til hundredvis eller tusindvis, der udfører specialiserede funktioner. Uden livscyklusstyring af AI-agenter, inventar, ejerskab, håndhævelse af politikker og løbende overvågning risikerer finansielle institutioner og forsikringsselskaber at miste overblikket over, hvad agenterne har adgang til, eller hvordan de interagerer på tværs af virksomheden.

Nye standarder som f.eks. Modelkontekstprotokol (MCP) vil yderligere accelerere denne tendens ved at standardisere, hvordan AI-agenter opretter forbindelse til virksomhedens værktøjer og datakilder. Efterhånden som det bliver nemmere at integrere agenter med forretningssystemer, har organisationer brug for ensartet identitet, styring, politikgennemtvingelse og køretidskontrol på tværs af enhver agentinteraktion.

Bedste praksisser for implementering af AI-governance i finansielle tjenester

For at imødekomme disse udfordringer bør finansielle institutioner etablere styringsrammer, der både reducerer risiko og forbereder virksomheden på uventet agentadfærd. Følgende fem bedste praksisser danner et fundament for:

• Reducering af drifts-, sikkerheds- og overholdelsesrisici forbundet med implementering af agentbaseret AI i virksomhedsskala.
• Udarbejdelse af beredskabsplaner at opdage, indeholde og reagere, når AI-agenter opfører sig uventet, overtræder politikker eller oplever driftsfejl.

Bedste praksis #1:
Styr AI-agenter som digitale medarbejdere

Det første princip er simpelt: behandl enhver AI-agent som en digital medarbejder.

Hver agent bør have:

• En klart defineret rolle og formål
• Et begrænset sæt af ansvarsområder
• Princippet om mindste rettigheder
• Godkendte værktøjer og datakilder
• Klart definerede besluttende grænser
• Menneskelig kontrol, hvor det er relevant

Uden disse kontroller bliver AI-agenter uforvaltede aktører, der opererer på tværs af virksomhedens systemer.

Governance bør også være policestyret frem for manuel. Organisationer har brug for maskinlæsbare politikker, der definerer, hvad agenter har tilladelse til at gøre, hvornår de kan handle autonomt, og hvornår de kræver godkendelse med et menneske i "loopet".

I regulerede brancher som bank- og forsikringsvirksomhed er AI-governance mere end blot en god praksis. Det er en nødvendighed og en kontrolfunktion, der muliggør sporbarhed, ansvarlighed og overholdelse af lovgivningen.

Bedste praksis #2:
Sikr hele AI-agentøkosystemet

En almindelig fejl er udelukkende at fokusere sikkerheden på selve den store sprogmodel (LLM). I virkeligheden strækker virksomhedens angrebsflade sig langt ud over modellen, når man begynder at introducere AI-agenter. AI-agenter interagerer med:

• API'er
• Databaser
• Identitetssystemer
• Virksomhedsapplikationer og -systemer (f.eks. CRM, ERP, HR, økonomi osv.)
• Interne arbejdsgange
• Eksterne tjenester
• MCP-kompatible værktøjer

Enhver forbindelse, som en AI-agent har adgang til, bliver en del af virksomhedens angrebsflade.

Efterhånden som AI-agenter bliver mere autonome, skal sikkerheden udvides fra at beskytte de underliggende modeller til at sikre hele agentøkosystemet. Dette omfatter identitets- og adgangsstyring, godkendelse og autorisation, API- og værktøjssikkerhed, datakontrol, håndhævelse af politikker for følsomme data – herunder personhenførbare oplysninger (PII) og fortrolige forretningsoplysninger. Kontinuerlig overvågning i køretiden for at opdage uautoriseret adfærd, overtrædelser af politikker og nye trusler er af yderste vigtighed.

Enhver handling, som en agent udfører, bør behandles som en privilegeret virksomheidstransaktion. Før der gives adgang til data, startes et værktøj eller udføres en arbejdsgang, bør systemet verificere identitet, validerer rettigheder, håndhæve politik og logge handlingen med henblik på revision.

For finansielle institutioner og forsikringsselskaber betyder sikring af agentbaseret AI, at AI-agenter behandles som førsteklasses virksomhedsidentiteter, der styres med samme stringens som medarbejdere, applikationer og tjenestekonti.

Bedste praksis #3:
Implementér agent-livscyklusstyring

Det er ligetil at administrere en håndfuld AI-agenter. At administrere hundredvis eller tusindvis på tværs af forretningsenheder, miljøer, geografier og use cases er en virksomhedsgummenansvarligheds- og styringsudfordring. Uden centraliseret livscyklusstyring af agenter og de rette kontroller på plads bliver kompleksiteten hurtigt uoverskuelig.

Organisationer har brug for en centraliseret tilgang til styring af hele agentens livscyklus – fra klargøring og udrulning til overvågning, optimering, opdateringer og udtjening. Ingen agent bør eksistere uden governance eller bestå på ubestemt tid.

Livscyklusadministration for agenter bør omfatte:

• Agentlager og ejerskab
• Versions- og konfigurationsstyring
• Identitets- og adgangsstyring
• Kørselsobservérbarhed og ydeevneovervågning
• Politikgennemførelse og overholdelsesovervågning
• Revisionslogfiler og aktivitetshistorik
• Løbende evaluering og risikovurdering
• Sikker udtagningsprocedure

Uden disse evner mister organisationer hurtigt overblikket over, hvilke agenter der findes på tværs af virksomheden (inventar), hvorfor de eksisterer (formål), og hvem der ejer dem (ejerskab, sporbarhed og ansvarlighed). For regulerede brancher er det essentielt at opretholde dette overblik – og det understøttende audit-spor – for at sikre god selskabsledelse, compliance og risikostyring.

I mange tilfælde oprettes agenter til specifikke forretningsfunktioner eller -processer, men over tid går denne kontekst tabt. Dette skaber en risiko for uadministrerede eller “skjulte” AI-agenter sammen med usikkerheid om, hvilke systemer de har adgang til, hvordan de opfører sig, og om de fortsat opererer inden for godkendte rammer.

Overvågning er en afgørende del af styringen af agenters livscyklus. I modsætning til traditionelle applikationer træffer AI-agenter dynamiske beslutninger, aktiverer værktøjer og tilpasser sig skiftende omstændigheder. Virksomheder har brug for realtidsindsigt i agenters aktiviteter, værktøjsbrug, overtrædelser af retningslinjer, fejl og udførelsesforløb for at kunne håndtere hændelser, udføre driftsmæssig fejlfinding og sikre overholdelse af lovgivningen.

Bedste praksis #4:
Definer medarbejderes præstationsmålinger

Finansielle institutioner og forsikringsselskaber skal definere klare målestokke for ydeevne og effektivitet for at sikre, at AI-agenter konsekvent leverer forretningsværdi, samtidig med at de opererer inden for godkendte risici- og compliance-rammer.

Håndtering af medarbejdernes præstationer bør omfatte:

• Forretningsmæssige resultater og målepunkter for opgavesucces: måle, om agenter opnår de tilsigtede forretningsmål og leverer den forventede værdi.
• Beslutningskvalitet og outputkonsistens: evaluere nøjagtigheden, pålideligheden og konsistensen af agentens beslutninger og svar løbende.
• Overvågning af adfærd og politikefterlevelse: opdage uautoriseret værktøj usage, uventede udførelsesveje eller handlinger, der falder uden for de godkendte styringsretningslinjer.
• Detektion af model- og adfærdsdrift: identificere ændringer i modelydelse eller agentadfærd over tid, som kan indikere modeldrift, datakvalitetsproblemer, ændringer i prompts eller utilsigtet tilpasning.
• Driftsmæssige sundheds- og menneskelige tilsynsmålinger: spor tilgængelighed, latens, fejl, eskaleringsrater og menneskelige indgreb for at sikre, at agenter forbliver pålidelige og troværdige.

Præstationsstyring af agentbaserede systemer går ud over traditionel applikationsovervågning. Organisationer har brug for løbende indsigt i beslutningskvalitet, udførelsesforløb, værktøjet usage og adfærdsændringer gennem hele en agents livscyklus. Afvigelser fra den forventede adfærd – uanset om de skyldes modeldrift, konfigurationsændringer, dataudvikling eller andre faktorer – bør udløse en struktureret gennemgang og, hvor det er relevant, menneskelig indgriben. Derfor er arbejdsgange og tilsyn med menneskelig inddragelse fortsat en afgørende styringsmekanisme.

Sammen med agent-livscyklustyring udgør løbende ydeevnemåling det operationelle grundlag for styring af agent-baseret AI i virksomhedsskala.

Bedste praksis #5:
Indlejr overholdelse og menneskelig opsyn i agent-arbejdsgange

I regulerede brancher kan overholdelse ikke være et eksternt valideringstrin. Det skal indlejres direkte i agentens design, eksekvering og overvågning.

Overholdelseskrav – herunder lovgivningsmæssige bestemmelser, interne retningslinjer, standarder for sporbarhed og regler for datastyring – skal løbende håndhæves inden for agenternes arbejdsgange. Dette omfatter integrering af begrænsninger for data usage, jurisdiktionsmæssige kontroller, sporbarhed af beslutninger og opbevaringskrav direkte i udførelseslogikken.

Menneskelig kontrol (human-in-the-loop) er fortsat en afgørende kontrolforanstaltning, men den skal anvendes selektivt og risikobaseret. Ikke alle handlinger kræver menneskelig involvering. Dog bør handlinger med stor indvirkning, såsom finansielle transaktioner, kundevendte beslutninger eller adgang til følsomme data, udløse arbejdsgangsgennemsyn med menneskelig indgriben baseret på definerede risikotærskler.

Tilsynet skal også være struktureret og konsekvent. Organisationer har brug for definerede eskaleringsveje, godkendelsesarbejdsprocesser og indgrebsmekanismer, der er standardiserede på tværs af alle agenter. Dette sikrer, ad menneskelig involvering er forudsigelig, reviderbar og på linje med virksomhedens risikopolitikker i stedet for at være ad hoc-indgreb.

For finansielle institutioner og forsikringsselskaber er det at integrere compliance og menneskeligt opsyn i agent-arbejdsgange det, der muliggør skalering uden at miste reguleringsmæssig kontrol.

Sådan omsættes agentbaseret AI til handling med Jitterbit Harmony

Udfordringen for finansielle institutioner og forsikringsselskaber er ikke at bygge AI-agenter, men at operationalisere dem med konsekvent styring, sikkerhed, overholdelse og observerbarhed på tværs af hybride virksomhedsmiljøer.

Jitterbit Harmony adresserer dette med en samlet, AI-integreret low-code-platform, der samler:

• iPaaS
• App-udvikling
• API-livscyklusstyring i fuld skala
• AI-assistenter og AI-agenter

Med Harmony kan finansielle institutioner og forsikringsselskaber integrere datakilder og systemer og orchestrere kompleks arbejdsgange og agenter i stor skala – fra et enkelt miljø. Omfattende sikkerhed, AI-governance, observabilitet og compliance-kontroller er indlejret i platformen. Dette gør det muligt for organisationer at skalere automatisering, samtidig med at de opretholder:

• Driftskontrol
• Revisionssporbarhed
• Regulativ harmonisering
• Sikkerhedshåndhævelse

Jitterbit Agentic AI-tjenester: Fra strategi til produktion

Jitterbits Agentic AI Professional Services teamet hjælper organisationer med at gå fra strategi til produktionsklare implementeringer af agentbaserede systemer.

Med lang erfaring inden for integration, arbejdsgangsdesign og agentbaserede arkitekturer understøtter holdet udviklingen af:

• RAG-baserede arbejdsgange
• Menneske-i-løkken-kontroller
• Sikker agentarkitektur
• Virksomhedsstyringsrammeværk

Organisationer kan fremskynde udrulningen og samtidig sikre, at agenter implementeres med passende sikkerhedsforanstaltninger, sporbarhed og operationelt tilsyn.

Klar til at begynde din agentbaserede AI-rejse?

Se hvordan Jitterbit hjælper finansielle institutioner og forsikringsselskaber med at opbygge, forbinde og skalere agentbaserede AI-løsninger med AI-assistenter, AI-agenter og det integrationsgrundlag, der skal til for at konkurrere på et AI-drevet marked.