Toiminnallisen tekoälyn toteutuskuilu: Miksi pankit ja vakuutusyhtiöt voittavat tai häviävät integraation myötä

Kirjoittanut Maneeza Malik, Tuotemarkkinointijohtaja

Pankit ja vakuutusyhtiöt ovat siirtymässä tekoälyn omaksumisessa uuteen vaiheeseen. Vuosia kestäneiden ennakoivien mallien, chatbottien ja generatiivisen tekoälyn kokeilujen jälkeen monet rahoituslaitokset arvioivat nyt autonomista agenttitekoälyä. Nämä järjestelmät pystyvät päättelemään, tekemään päätöksiä ja suorittamaan tehtäviä liiketoimintaprosesseissa vähäisellä ihmisen väliintulolla.

Potentiaali on merkittävä: tekoälyagentit voivat auttaa automatisoimaan monimutkaisia työnkulkuja, vähentämään manuaalista työtä, parantamaan toiminnan tehokkuutta ja nopeuttamaan asiakasprosesseja. Sovellukset ulottuvat asiakaspalvelusta, petostutkinnoista, luotonannosta, vakuutusmaksun määrittelystä ja vahingonhallinnasta talouteen, henkilöstöhallintoon ja vaatimustenmukaisuuteen.

Teknologia itse kehittyy nopeasti. Mukaan lukien Gartner, vuoteen 2028 mennessä 33% yritysohjelmistosovelluksista tulee sisältämään agenttityyppistä tekoälyä, kun vuonna 2024 niiden määrä oli alle 1% — ja tekoälyagentit tekevät itsenäisesti 15% päivittäisistä työpäätöksistä.

Vaikka organisaatiot siirtyvät kokeiluvaiheesta tuotantoon, monet huomaavat, että pelkkä älykkyys ei riitä. Tekoälyagentit tuottavat arvoa vasta, kun ne voivat käyttää tietoja, olla vuorovaikutuksessa yritysjärjestelmien kanssa ja suorittaa toimintoja päästä päähän ulottuvissa liiketoimintaprosesseissa.

Rahoitus- ja vakuutuspalveluissa, joissa työnkulut ulottuvat usein satoihin sovelluksiin ja sääntelykontrolleihin, tämä toteutuksen “viimeinen maili” on usein suurin este skaalautumiselle.

Kysymys ei ole enää siitä, ottavatko instituutiot käyttöön agenttisen tekoälyn, vaan siitä mitkä organisaatiot onnistuvat ottamaan sen käyttöön läpi koko yrityksen. Ja integraatio on yhä enemmän nousemassa kriittiseksi linkiksi tekoälykyvykkyyden ja liiketoimintatulosten välille.

Agenttisen tekoälyn toteutuskuilu rahoituspalveluissa

Agenttisen tekoälyn lupaus ei ole pelkästään parempia oivalluksia. Se on kyky suorittaa työtä.

Useimmat rahoituslaitokset ja vakuutusyhtiöt ovat jo osoittaneet, että tekoäly pystyy analysoimaan asiakirjoja, tiivistämään tietoa, tunnistamaan kaavoja ja suosittelemaan toimenpiteitä. Näistä kyvykkyyksistä on yhä enemmän tulossa itsestään selvä perusedellytys. Haaste alkaa silloin, kun organisaatiot yrittävät siirtyä irrallisista käyttötapauksista tuotantomittakaavan käyttöönottoon.

Toisin kuin perinteiset ohjelmistot, tekoälyagentit toimivat harvoin yhdessä ainoassa sovelluksessa. Tehdäkseen merkityksellistä työtä niiden on oltava vuorovaikutuksessa yrityksen tietolähteiden, liiketoimintasovellusten, työnkulkujen ja päätöksentekojärjestelmien kanssa.

Tämän tekemiseen tekoälyagentit tarvitsevat pääsyn dataan, järjestelmiin, työnkulkuihin, käytäntöihin ja liiketoiminnan kontekstiin. Ilman sitä kehittyneimmätkin mallit toimivat ympäristön puutteellisella ymmärryksellä ja rajoitetulla kyvyllä ohjata tuloksia.

Tähän monet aloitteet pysähtyvät.

Lainanantoprosessi voi esimerkiksi edellyttää asiakkaan perehdytysjärjestelmiä, asiakirjavarastoja, luottotietolaitoksia, luotonmyöntöalustoja, ydinpankkijärjestelmiä, vaatimustenmukaisuusvalvontaa ja hyväksyntäprosesseja. Tekoälyagentti saattaa pystyä arvioimaan hakemuksen ja tunnistamaan riskitekijät, mutta prosessin loppuun saattaminen edellyttää koordinoitua pääsyä kaikkiin mukana oleviin järjestelmiin.

Sama haaste on olemassa korvauskäsittelyssä, petostutkinnassa, asiakaspalvelussa ja taloustoiminnoissa. Älykkyyttä saattaa olla olemassa, mutta toteutuksesta tulee vaikeaa, kun taustajärjestelmät ovat pirstaleisia.

Yleisiä esteitä ovat:

• Perinteisiin ja pilviympäristöihin hajautettu data
• Useat sovellukset kattavat liiketoimintaprosessit
• Epäjohdonmukaiset suojaus- ja käyttöoikeusmallit
• Rajallinen näkyvyys agentin toimiin ja tuloksiin
• Manuaaliset siirrot järjestelmien ja tiimien välillä
• Valvontaa ja jäljitettävyyttä edellyttävät sääntelyvaatimukset

Tämän seurauksena monet rahoituslaitokset huomaavat omistavansa tekoälyagentteja, jotka voivat suositella toimia, mutta eivät pysty luotettavasti suorittamaan liiketoimintaprosesseja alusta loppuun.

Tämä älykkyyden ja toteutuksen välinen kuilu on muodostumassa yhdeksi yritysten tekoälykäyttöönoton keskeisistä haasteista.

Miksi agenttipohjainen tekoäly vaatii integrointia tuottaakseen arvoa pankkialalla

Vuosikymmenien ajan integraatio on nähty ensisijaisesti IT-toimintona. Autonomisen tekoälyn aikakaudella siitä on tullut strateginen liiketoimintakyvykkyys.

Pankkipetos-}tutkintaa (tai: Petostutkintaa). Epäilyttävän toiminnan havaitseminen on vasta ensimmäinen askel. Asian selvittäminen saattaa edellyttää tapahtumahistorian hakemista, asiakastietojen tarkistamista, pakotesseulontajärjestelmien tarkastamista, tapausaineistojen luomista, tutkijoille ilmoittamista ja viranomaisraportointia varten tehtyjen toimien dokumentointia.

Arvo ei synny potentiaalisen ongelman tunnistamisesta. Se syntyy tutkimuksen viemisestä eteenpäin. Se vaatii järjestelmien välistä yhteyttä.

Sama periaate pätee asiakaspalveluun. Vakuutuksenottajaa avustava asiakaspalvelija saattaa joutua hakemaan vakuutustietoja, tarkastelemaan vahinkohistoriaa, varmistamaan maksujen tilan, päivittämään tilitietoja ja koordinoimaan jatkoviestintää. Asiakaskokemus ei riipu ainoastaan tämän vuorovaikutuksen laadusta, vaan myös kyvystä suorittaa toimintoja reaaliajassa.

Tästä syystä integraatiosta on tullut autonomisen tekoälyn viimeinen maili.

Organisaatiot ovat investoineet raskaasti dataympäristöihin, analytiikkaan ja tekoälymalleihin. Liiketoiminta-arvo kuitenkin toteutuu lopulta silloin, kun tekoäly pystyy toimimaan osana olemassa olevia prosesseja ja muuttamaan päätökset teoiksi. Integraatio tarjoaa sen yhdistävän kudoksen, joka mahdollistaa tämän siirtymän älykkyydestä toteutukseen.

Ilman sitä tekoäly pysyy rajallisena erillisiin käyttötapauksiin. Sen avulla organisaatiot voivat aloittaa kokonaisten liiketoimintaprosessien automatisoinnin yksittäisten tehtävien sijaan.

Hallinto ei voi olla jälkiajatus

Pelkkä toteutus ei riitä. Rahoituslaitokset ja vakuutusyhtiöt toimivat maailman tarkimmin säännellyissä ympäristöissä. Kaikkien teknologioiden, jotka vaikuttavat asiakastuloksiin, taloudellisiin päätöksiin tai operatiivisiin prosesseihin, on täytettävä tiukat läpinäkyvyyttä, vastuullisuutta ja hallintaa koskevat vaatimukset.

Tämä muuttuu vieläkin tärkeämmäksi tekoälyjärjestelmien saadessa suurempaa autonomiaa.

Organisaatioiden on voitava luottaa siihen, että agentin toimet ovat sisäisten käytäntöjen, sääntelyvaatimusten ja riskienhallintakehysten mukaisia. Niiden on ymmärrettävä, miten päätökset tehtiin, mitä tietoja käytettiin ja noudatettiinko asianmukaisia ​​kontrolleja koko prosessin ajan.

Tämän kaltaiset kysymykset muuttuvat yhä tärkeämmiksi

• Miksi tietty toimenpide tehtiin?
• Mikä data vaikutti päätökseen?
• Sovettiinko käytäntöjä johdonmukaisesti?
• Milloin ihmisen tekemä tarkistus vaadittiin?
• Voidaanko prosessi auditoida jälkikäteen?

Nämä kysymykset ovat enemmän kuin pelkkiä vaatimustenmukaisuuskysymyksiä. Ne ovat luottamusvaatimuksia.

Ilman selkeitä hallintamekanismeja organisaatiot saattavat epäröidä tekoälyagenttien käyttöönottoa arvokkaissa prosesseissa. Toisaalta, kun toimintaperiaatteiden noudattamisen valvonta, seuranta, havaittavuus ja auditoitavuus on rakennettu osaksi operatiivisia työnkulkuja, instituutiot voivat skaalata automaatiota luottavaisemmin.

Organisaatiot, jotka menestyvät autonomisen tekoälyn kanssa, eivät ole niitä, jotka liikkuvat nopeimmin. Ne ovat niitä, jotka luovat tarvittavat valvontamekanismit vastuulliseen toimintaan.

Autonomisen rahoituksen tulevaisuus

Keskustelu autonomisesta tekoälystä keskittyy usein siihen, mitä teknologia pystyy tekemään. Yhä useammin tärkeämpi kysymys on kuitenkin se, mitä organisaatiot pystyvät ottamaan käytännön toimintaan.

Useimmilla rahoituslaitoksilla ja vakuutusyhtiöillä on käytössään yhä kyvykkäämpiä tekoälymalleja. Kilpailuetu syntyy siitä, kuinka tehokkaasti nämä kyvykkyydet integroidaan liiketoimintaan.

Organisaatiot, jotka pystyvät yhdistämään tekoälyagentit yritysjärjestelmiin, työnkulkuihin ja hallintokehyksiin, ovat paremmissa asemissa nopeuttamaan päätöksentekoa, parantamaan asiakaskokemuksia, lisäämään toiminnan tehokkuutta ja vähentämään manuaalista työtä koko organisaatiossa.

Ne, jotka eivät tähän pysty, kohtaavat jatkossakin tutun haasteen: lupaavat tekoälyaloitteet, joiden liiketoimintavaikutus jää pilottivaiheen ulkopuolella vähäiseksi.

Agentic AI edustaa merkittävää mahdollisuutta rahoitus- ja vakuutuspalveluille, mutta potentiaalisten hyötyjen saavuttaminen vaatii muutakin kuin älykkäitä malleja. Se vaatii infrastruktuurin, jonka avulla kyseiset mallit voivat toimia yritysympäristöjen monimutkaisuuden keskellä.

Jitterbit Harmony: Tekoälyn integrointi yrityksen liiketoiminnan toteutukseen

Teknologian yleistyessä integraatiosta on muodostumassa kriittinen silta tekoälyn potentiaalin ja liiketoimintatulosten välille. Pankit ja vakuutusyhtiöt, jotka rakentavat tuon sillan menestyksekkäästi, muuntavat tekoälyinnovaatiot mitattaviksi tuloksiksi laajassa mitassa.

Tämä vaatii perustan, joka mahdollistaa järjestelmien, datan, työnkulkujen ja hallintaprosessien yhteistoiminnan.

Jitterbit Harmony tarjoaa kyseisen perustan yhtenäisen, tekoälyllä varustetun vähäkoodisen alustan kautta, joka yhdistää:

• iPaaS
• Datan ja järjestelmien integraatiot
• Koko elinkaari API-hallinta
• Sovelluskehitys
• Tekoälyavustajat ja -agentit
• Ja ennen kaikkea monimutkainen työnkulku ja tekoälyagenttien orkestrointi laajassa mitassa — kaikki yhdessä ja samassa ympäristössä

Sen sijaan, että organisaatiot luottaisivat hajanaisiin pisteestä pisteeseen -yhteyksiin, ne voivat luoda modernin integraatioarkkitehtuurin, joka tukee reaaliaikaista viestintää yrityksen eri järjestelmien välillä. Tähän kuuluvat muun muassa pankkitoiminnan ydinalustat, vakuutusjärjestelmät, CRM-sovellukset, ERP-ympäristöt ja tietovarastot. Yhdistämällä nämä ympäristöt Harmony mahdollistaa tekoälypohjaisten prosessien toimimisen koko yrityksen laajuisesti erillisten sovellusten sijaan.

Pankeille ja vakuutusyhtiöille, jotka haluavat siirtyä kokeiluvaiheesta tuotantokäyttöön, Harmony tarjoaa kattavan ympäristön tekoälyagenttien kehittämiseen, käyttöönottoon, hallintaan ja koordinointiin koko organisaatiossa. Sen low-code-ominaisuudet nopeuttavat tekoälyagenttien kehittämistä yksinkertaistamalla työnkulun suunnittelua, järjestelmäintegraatiota ja agenttien elinkaaren hallintaa, mikä vähentää laajan räätälöidyn koodaamisen tarvetta.

Rahoituslaitokset ja vakuutusyhtiöt voivat luoda nopeasti tekoälyagentteja, jotka ovat vuorovaikutuksessa ydinpankkijärjestelmien, vakuutuskannan hallintaalustojen, korvauskäsittelysovellusten, asiakaspalvelutyökalujen ja yrityksen tietolähteiden kanssa. Nämä agentit voidaan upottaa liiketoimintaprosesseihin, tehdä yhteistyötä muiden agenttien ja ihmiskäyttäjien kanssa sekä suorittaa toimintoja yhdistetyissä järjestelmissä reaaliajassa. Tämä auttaa varmistamaan, että organisaatiot voivat automatisoida monimutkaisia työnkulkuja säilyttäen samalla operatiivisen näkyvyyden ja hallinnan.

Yhtä tärkeää on, että kattava tekoälyn hallinnointi, vaatimustenmukaisuus ja tietoturvakontrollit on integroitu osaksi koko alustaa. Valvonta, lokitiedot ja käytäntöjen noudattamisen valvonta auttavat organisaatioita skaalaamaan automaatiohankkeitaan samalla kun ne säilyttävät sääntelynvastaisuuden välttämisen. Keskitetyt hallintaominaisuudet puolestaan mahdollistavat sen, että organisaatiot voivat valvoa agenttien toimintaa, seurata suorituskykyä ja varmistaa, että tekoälyohjatut prosessit pysyvät linjassa liiketoiminnan, riskienhallinnan ja sääntelyn vaatimusten kanssa.

Jitterbit Harmony on saavuttanut ISO 42001-sertifiointi, sekä useita muita säännellyillä toimialoilla kriittisiä tietoturvasertifikaatteja. Alan johtava keskittymisemme tietoturvaan varmistaa, että agenteille voidaan antaa heidän menestykseensä tarvitsemansa käyttöoikeudet ilman lisäriskejä.

Tuloksena on entistä turvallisempi ja luotettavampi toimintaympäristö autonomiselle tekoälylle – sellainen, joka tukee sekä innovaatioita että yritysten vaatimuksia.

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.