5 parasta käytäntöä agenttipohjaisen tekoälyn hallintaan rahoituspalveluissa

Kirjoittanut Maneeza Malik, Tuotemarkkinointijohtaja

Agentic AI muokkaa rahoituspalveluja ja vakuutusalaa nopeammin kuin hallinto ehtii pysyä perässä. Ala on siirtymässä apupiloteista ja chatboteista tuotantomittakaavassa toimiviin autonomisiin tekoälyagentteihin. Tämä vaatii perusteellista muutosta yritysten riskienhallinnassa, hallinnossa ja valvonnassa.

Gartner ennustaa, että vuoteen 2028 mennessä keskimääräinen Fortune 500 -yritys ottaa käyttöön yli 150 000 tekoälyagenttia eri liiketoimintafunktioissa. Samaan aikaan Gartner varoittaa, että organisaatiot – erityisesti säännellyillä aloilla, kuten rahoituspalveluissa ja vakuutusalalla toimivat – eivät ole riittävästi valmistautuneita hallintaan, turvallisuuteen, vaatimustenmukaisuuteen ja operatiiviseen monimutkaisuuteen, joita laajamittainen agenttien käyttöönotto tuo tullessaan.

Pankeille ja vakuutusyhtiöille tämä luo uuden todellisuuden. Jokaisesta tekoälyagentista tulee digitaalinen toimija, joka on vuorovaikutuksessa ydinliiketoimintajärjestelmien kanssa. Jokainen uusi agentti laajentaa yrityksen hyökkäyspintaa. Jokainen autonominen työnkulku tuo mukanaan uusia operatiivisia, turvallisuus- ja sääntelyriskejä.

Tästä syystä agenttipohjaista tekoälyä ei voida käsitellä minään muuna tekoälyaloitteena tai yhtenä teknologiapinon kerroksena. Se vaatii hallintaa, identiteetinhallintaa, tietoturvaa, havaittavuutta ja vaatimustenmukaisuuden valvontaa, jotka on upotettu koko yrityksen laajuudelle.

Miten agenttipohjainen tekoäly muuttaa rahoitusriskimallia

Perinteiset tekoälyjärjestelmät suorittivat tyypillisesti tarkasti rajattuja tehtäviä vakiintuneissa taloushallinnon työnkuluissa, kuten transaktioiden luokittelua, ennusteiden tuottamista tai toimenpidesuositusten antamista. Yrityksen valvontamekanismit oli suunniteltu näiden rajattujen käyttötapausten ympärille siten, että ihmiset tai deterministiset liiketoimintasäännöt ohjasivat kokonaistyönkulkua ja toteutusta.

Agenttinen tekoäly muuttaa tuota mallia. Tekoälyagentit voivat suunnitella ja suorittaa monivaiheisia tehtäviä, kutsua yrityssovelluksia ja ohjelmistorajapintoja (API), käyttää tietoa eri järjestelmistä, koordinoida muiden agenttien kanssa ja sopeuttaa toimintaansa muuttuvan tilanteen mukaan. Sen sijaan, että ne tukisivat vain yhtä tehtävää, ne voivat koordinoida kokonaisia liiketoimintaprosesseja.

Kun tekoälyagenteista tulee aktiivisia toimijoita yritystoiminnassa, yrityksen riskimalli laajenee. Rahoituslaitosten on valvottava tekoälymallin lisäksi myös kunkin agentin identiteettiä, käyttöoikeuksia, työkaluaineksia, päätösrajoja, tiedonsaantia ja ajonaikaista käyttäytymistä sen elinkaaren ajan.

Tämä tuo mukanaan kolme merkittävää muutosta.

• Päätösrajat muuttuvat vähemmän selkeiksi. Kun agentit suorittavat yhä monimutkaisempia työnkulkuja, organisaatiot tarvitsevat selkeitä käytäntöjä, jotka määrittelevät, milloin agentti voi toimia autonomisesti, milloin ihmisen hyväksyntää vaaditaan ja miten päätöksiä valvotaan, hallinnoidaan ja auditoidaan.
• Integraatioista tulee osa hyökkäyspintaa. Agentit tukehtuvat... Agentit tukeutuvat API-rajapintoihin, yrityssovelluksiin, SaaS-alustoihin, tietolähteisiin ja ulkoisiin palveluihin tehtävien suorittamisessa. Jokainen yhteys tuo mukanaan mahdollisia riskejä, jotka liittyvät todentamiseen, valtuutukseen, tietojen paljastumiseen ja kolmansien osapuolten riippuvuuksiin.
• Mittakaavasta tulee hallinnollinen haaste. Useat agenttijärjestelmät voivat kasvaa nopeasti muutamasta agentista satoihin tai tuhansiin erikoistuneita toimintoja suorittaviin agenteihin. Ilman tekoälyagenttien elinkaaren hallintaa, inventointia, omistajuutta, käytäntöjen valvontaa ja jatkuvaa seurantaa rahoituslaitokset ja vakuutusyhtiöt ovat vaarassa menettää näkyvyyden siihen, mitä agentit voivat käyttää tai miten ne vuorovaikuttavat organisaatiossa.

Uudet standardit, kuten Mallikontekstiprotokolla (MCP) kiihdyttää tätä suuntausta entisestään standardoimalla sen, miten tekoälyagentit yhdistetään yrityksen työkaluihin ja tietolähteisiin. Agenttien integroinnin yritysjärjestelmiin helpottuessa organisaatiot tarvitsevat yhtenäistä identiteetin hallintaa, ohjausta, käytäntöjen valvontaa ja suoritusaikaisia kontrollia jokaisessa agentin vuorovaikutuksessa.

Parhaat käytännöt tekoälyhallinnon toteuttamisessa rahoituspalveluissa

Näiden haasteiden ratkaisemiseksi rahoituslaitosten tulisi luoda hallintokehyksiä, jotka sekä vähentävät riskejä että valmistavat yritystä toimijoiden odottamattomaan käyttäytymiseen. Seuraavat viisi parhaita käytäntöä muodostavat perustan:

• Operatiivisten, turvallisuus- ja vaatimustenmukaisuusriskien vähentäminen liittyvät agenttipohjaisen tekoälyn käyttöönottoon yritystasolla.
• Varautumissuunnitelmien laadinta havaita, rajata ja reagoida, kun tekoälyagentit käyttäytyvät odottamattomasti, rikkovat sääntöjä tai kokevat toimintahäiriöitä.

Paras käytäntö #1:
Hallinnoi tekoälyagentteja digitaalisina työntekijöinä

Ensimmäinen periaate on yksinkertainen: kohtele jokaista tekoälyagenttia digitaalisena työntekijänä.

Jokaisella agentilla tulisi olla:

• Selkeästi määritelty rooli ja tarkoitus
• Rajattu vastuualue
• Pienimmän käyttöoikeuden periaate
• Hyväksytyt työkalut ja tietolähteet
• Selvästi määritellyt päätösrajat
• Ihmisen suorittama valvonta tarvittaessa

Ilman näitä valvontatoimia tekoälyagenteista tulee hallitsemattomia toimijoita, jotka toimivat yrityksen järjestelmissä.

Hallinnon tulisi myös olla politiikkavetoista manuaalisen sijaan. Organisaatiot tarvitsevat koneellisesti luettavissa olevia sääntöjä, jotka määrittelevät, mitä agentit saavat tehdä, milloin ne voivat toimia autonomisesti ja milloin ne vaativat ihmisen hyväksynnän.

Säännellyillä aloilla, kuten pankki- ja vakuutusalalla, tekoälyhallinta on enemmän kuin hyvä käytäntö. Se on välttämättömyys ja valvontatoiminto, joka mahdollistaa auditoitavuuden, vastuullisuuden ja sääntelyyn noudattamisen.

Paras käytäntö #2:
Suojaa koko tekoälyagenttiekosysteemi

Yleinen virhe on keskittää tietoturva pelkästään itse suureen kielimalliin (LLM). Todellisuudessa yrityksen hyökkäyspinta-ala laajentuu pitkälle mallin ulkopuolelle heti, kun aletaan ottaa käyttöön tekoälyagentteja. Tekoälyagentit ovat vuorovaikutuksessa seuraavien kanssa:

• Rajapinnat
• Tietokannat
• Identiteettijärjestelmät
• Yrityssovellukset ja -järjestelmät (esim. CRM, ERP, HR, taloushallinto jne.)
• Sisäiset työnkulut
• Ulkoiset palvelut
• MCP-yhteensopivat työkalut

Jokainen liitäntä, johon tekoälyagentti pääsee käsiksi, muuttuu osaksi yrityksen hyökkäyspintaa.

Kun tekoälyagentit muuttuvat yhä autonomisemmaksi, tietoturvan on ulotuttava taustalla olevien mallien suojaamisesta koko agenttiekosysteemin turvaamiseen. Tämä sisältää identiteetin- ja pääsynhallinnan, todentamisen ja valtuutuksen, sovellusliittymien (API) ja työkalujen turvallisuuden, tiedonkäytön valvonnan sekä arkaluonteisten tietojen – kuten henkilötietojen (PII) ja luottamuksellisten liiketoimintatietojen – käytön käytäntöjen valvonnan. Jatkuva suoritusaikainen valvonta luvattoman käyttäytymisen, käytäntörikkomusten ja uusien uhkien havaitsemiseksi on välttämätöntä.

Jokaista agentin suorittamaa toimenpidettä tulisi kohdella etuoikeutettuna yritystason tapahtumana. Ennen datan käyttöä, työkalun kutsumista tai työnkulun suorittamista järjestelmän tulee varmistaa henkilöllisyys, validoida käyttöoikeudet, panna käytäntö täytäntöön ja kirjata toimenpide lokiin jäljitettävyyttä varten.

Rahoituslaitoksille ja vakuutusyhtiöille autonomisen tekoälyn suojaaminen tarkoittaa tekoälyagenttien käsittelemistä ensiluokkaisina yritysidentiteetteinä, joita hallitaan yhtä tiukasti kuin työntekijöitä, sovelluksia ja palvelutilejä.

Paras käytäntö #3:
Toteuta agenttien elinkaaren hallinta

Muutaman tekoälyagentin hallinta on suoraviivaista. Satojen tai tuhansien hallinta liiketoimintayksiköissä, ympäristöissä, maantieteellisillä alueilla ja käyttötapauksissa on yritystason hallintahaaste. Ilman keskitettyä agenttien elinkaaren hallintaa ja asianmukaisia valvontatoimia monimutkaisuudesta tulee nopeasti hallitsematonta.

Organisaatiot tarvitsevat keskitetyn tavan hallita agentin koko elinkaarta – valmistelusta ja käyttöönotosta valvontaan, optimointiin, päivityksiin ja käytöstä poistamiseen. Yhtään agenttia ei saa olla ilman hallinnointia tai pysyvästi ilman umpeutumisaikaa.

Agentin elinkaaren hallintaan tulisi sisältyä:

• Agenttien inventaario ja omistajuus
• Versio- ja konfiguraationhallinta
• Identiteetin ja käyttöoikeuksien hallinta
• Suoritusaikainen havainnoitavuus ja suorituskyvyn valvonta
• Käytännön valvonta ja vaatimustenmukaisuuden seuranta
• Tarkastuslokit ja toimintahistoria
• Jatkuva arviointi ja riskien arviointi
• Turvallinen käytöstä poisto

Ilman näitä kyvykkyyksiä organisaatiot menettävät nopeasti näkyvyyden siihen, mitä agentteja yrityksessä on (inventario), miksi ne ovat olemassa (tarkoitus) ja kuka niitä omistaa (omistajuus, jäljitettävyys ja vastuuvelvollisuus). Säännellyillä toimialoilla tämän näkyvyyden – ja sitä tukevan auditointiketjun – ylläpitäminen on olennaista hallinnoinnin, vaatimustenmukaisuuden ja riskienhallinnan kannalta.

Monissa tapauksissa agentteja luodaan tiettyjä liiketoimintatoimintoja tai prosesseja varten, mutta ajan myötä tämä konteksti katoaa. Tämä luo riskejä hallitsemattomista tai “varjo-tekoälyagenteista” sekä epävarmuutta siitä, mihin järjestelmiin ne pääsevät käsiksi, miten ne käyttäytyvät ja toimivatko ne edelleen hyväksyttyjen rajojen puitteissa.

Havainnoitavuus on keskeinen osa agenttien elinkaaren hallintaa. Toisin kuin perinteiset sovellukset, tekoälyagentit tekevät dynaamisia päätöksiä, käynnistävät työkaluja ja sopeutuvat muuttuvaan tilanteeseen. Organisaatiot tarvitsevat reaaliaikaista näkyvyyttä agenttien toimintaan, työkalujen käyttöön, käytäntöjen rikkomuksiin, vikoihin ja suorituspolkuihin, jotta ne voivat tukea poikkeustilanteisiin reagointia, operatiivista vianmääritystä ja sääntelyn noudattamista.

Paras käytäntö #4:
Määrittele agentin suorituskykymittarit

Rahoituslaitosten ja vakuutusyhtiöiden on määriteltävä selkeät suorituskyky- ja vaikuttavuusmittarit sen varmistamiseksi, että tekoälyagentit tuottavat jatkuvasti liiketoiminta-arvoa ja toimivat hyväksyttyjen riski- ja vaatimustenmukaisuusrajojen puitteissa.

Agentin suorituskyvyn johtamisen tulisi sisältää:

• Liiketoiminnan tulos- ja tehtävänonnistumismittarit: mitata, saavuttavatko agentit halutut liiketoimintatavoitteet ja tuottavatko ne odotettua arvoa.
• Päätösten laatu ja tuotoksen yhdenmukaisuus: arvioi jatkuvasti agentin päätösten ja vastausten tarkkuutta, luotettavuutta ja johdonmukaisuutta.
• Käyttäytymisen ja sääntöjen noudattamisen seuranta: tunnistaa luvattoman työkalun usage, odottamattomat suorituspolut tai toimet, jotka eivät noudata hyväksyttyjä hallintakäytäntöjä.
• Mallin ja käyttäytymisen poikkeaman havaitseminen: tunnista muutokset mallin suorituskyvyssä tai agentin käyttäytymisessä ajan myötä, jotka saattavat viitata mallin ajautumiseen (model drift), tiedon laatuongelmiin, kehotteen muutoksiin tai tahattomaan mukautumiseen.
• Toiminnalliset terveys- ja ihmisen valvontamittarit: seuraa saatavuutta, viivettä, virheitä, eskalaatioprosentteja ja ihmisen väliintuloja varmistaaksesi, että agentit pysyvät luotettavina ja luottamuksen arvoisina.

Agenttijärjestelmien suorituskyvyn hallinta ulottuu perinteistä sovellusten valvontaa pidemmälle. Organisaatiot tarvitsevat jatkuvaa näkyvyyttä päätösten laatuun, toteutusreitteihin, työkaluihin usage sekä käyttäytymismuutoksiin agentin koko elinkaaren ajan. Poikkeamat odotetusta käyttäytymisestä – olivatpa ne sitten seurausta mallin muuttumisesta, konfiguraatiomuutoksista, muuttuvista tiedoista tai muista tekijöistä – tulisi käynnistää järjestelmällisen tarkastelun ja tarvittaessa ihmisen puuttumisen asiaan. Tästä syystä ihmisen osallistumista edellyttävät työnkulut ja valvonta ovat edelleen keskeinen hallintakeino.

Agenttien elinkaaren hallinnan ohella jatkuva suorituskyvyn mittaus tarjoaa operatiivisen perustan autonomisen tekoälyn hallinnalle yritystasolla.

Paras käytäntö #5:
Upota vaatimustenmukaisuus ja ihmisen valvonta agenttien työnkulkuihin

Säännellyillä aloilla vaatimustenmukaisuus ei voi olla ulkoinen validoinnin vaihe. Se on upotettava suoraan agentin suunnitteluun, suoritukseen ja valvontaan.

Vaatimustenmukaisuusvaatimukset – mukaan lukien sääntelymääräykset, sisäiset toimintaperiaatteet, tarkastettavuusstandardit ja tietohallintosäännöt – on pantava täytäntöön jatkuvasti agenttien työnkulkuissa. Tähän sisältyy tietojen usage rajoitusten, lainkäyttöalueisiin liittyvien valvontatoimenpiteiden, päätösten jäljitettävyyden ja säilytysvaatimusten sisällyttäminen suoraan toteutuslogiikkaan.

Ihmisen osallistuminen valvontaan on edelleen keskeinen valvontakeino, mutta sitä on sovellettava valikoivasti ja riskilähtöisesti. Kaikki toimet eivät vaadi ihmisen osallistumista. Suurivaikutteiset toimet, kuten rahoitustapahtumat, asiakkaita koskevat päätökset tai pääsy arkaluonteisiin tietoihin, tulisi kuitenkin johtaa ihmisen osallistumiseen perustuviin työnkulun tarkasteluihin määriteltyjen riskikynnysten perusteella.

Valvonnan on myös oltava jäsennettyä ja johdonmukaista. Organisaatiot tarvitsevat määritellyt eskalointipolut, hyväksynnän työnkulut ja interventio-mekanismit, jotka on standardoitu kaikkien agenttien kesken. Tämä varmistaa, että ihmisen mukanaolo on ennakoitavaa, auditoitavaa ja yrityksen riskipolitiikan mukaista satunnaisen puuttumisen sijaan.

Rahoituslaitoksille ja vakuutusyhtiöille vaatimustenmukaisuuden ja ihmisen tekemän valvonnan sisällyttäminen agenttityönkulkuihin mahdollistaa mittakaavan kasvattamisen menettämättä sääntelykontrollia.

Agenttipohjaisen tekoälyn muuttaminen käytännön toimiksi Jitterbitin avulla Harmony

Haaste rahoituslaitoksille ja vakuutusyhtiöille ei ole tekoälyagenttien rakentaminen, vaan niiden ottaminen käyttöön yhtenäisellä hallinnolla, turvallisuudella, vaatimustenmukaisuudella ja havaittavuudella hybridiyritysympäristöissä.

Jitterbit Harmony käsittelee tätä yhtenäisellä, tekoälyllä tehostetulla matalakoodialustalla, joka yhdistää:

• iPaaS
• Sovelluskehitys
• Koko elinkaaren API-hallinta
• Tekoälyavustajat ja tekoälyagentit

Harmony:n avulla rahoituslaitokset ja vakuutusyhtiöt voivat integroida tietolähteet ja järjestelmät ja orkestroida monimutkaisia työnkulkuja ja agenteja laajassa mittakaavassa – yhdestä ympäristöstä. Alustaan on integroitu kattavat tietoturva-, tekoälyhallinta-, havainnointi- ja vaatimustenmukaisuuskontrollit. Tämä mahdollistaa sen, että organisaatiot voivat skaalata automaatiota samalla kun ne säilyttävät:

• Operatiivinen ohjaus
• Tarkastettavuus
• Sääntelyn yhdenmukaistaminen
• Tietoturvan valvonta

Jitterbitin agenttipohjaiset tekoälypalvelut: Strategiasta tuotantoon

Jitterbitin Agentic AI Professional Services tiimi auttaa organisaatioita siirtymään strategiasta agenttijärjestelmien tuotantovalmiiseen käyttöönottoon.

Syvällä integraatioiden, työnkulkujen suunnittelun ja agenttiarkkitehtuurien osaamisella tiimi tukee seuraavien kehittämistä:

• RAG-pohjaiset työnkulut
• Ihmisen valvomat ohjaimet
• Turvallinen agenttiarkkitehtuuri
• Yrityshallintomalli

Organisaatiot voivat nopeuttaa käyttöönottoa ja varmistaa samalla, että agentit otetaan käyttöön asianmukaisten suojatoimien, jäljitettävyyden ja operatiivisen valvonnan kanssa.

Oletko valmis aloittamaan agentti-tekoälymatkasi?

Katso, kuinka Jitterbit auttaa rahoituslaitoksia ja vakuutusyhtiöitä rakentamaan, yhdistämään ja skaalaamaan agenttipohjaisia tekoälyratkaisuja tekoälyavustajien, tekoälyagenttien ja integrointialustan avulla, joita tarvitaan kilpailemisessa tekoälyvetoisilla markkinoilla.