De Agentic AI-uitvoeringskloof: Waarom banken en verzekeraars winnen of verliezen op integratie

Door Maneeza Malik, Product Marketing Directeur

Banken en verzekeraars betreden een nieuwe fase in de adoptie van AI. Na jaren van experimenteren met voorspellende modellen, chatbots en generatieve AI, evalueren veel financiële instellingen nu agentic AI. Deze systemen zijn in staat om te redeneren, beslissingen te nemen en taken uit te voeren binnen bedrijfsprocessen met beperkte menselijke tussenkomst.

Het potentieel is aanzienlijk: AI-agenten kunnen helpen bij het automatiseren van complexe workflows, handmatige inspanningen verminderen, de operationele efficiëntie verbeteren en klantgerichte processen versnellen. Toepassingen omvatten klantenservice, fraudeonderzoek, kredietverlening, acceptatie, claimbeheer, finance, HR en compliance.

De technologie zelf ontwikkelt zich snel. Volgens Gartner, tegen 2028 zullen 33% bedrijfssoftwaretoepassingen agentische AI bevatten, tegenover minder dan 1% in 2024 — terwijl 15% dagelijkse werkbeslissingen autonoom door AI-agenten zullen worden genomen.

Toch ontdekken veel organisaties, naarmate ze van experimenteren naar productie overstappen, dat intelligentie alleen niet genoeg is. AI-agenten creëren pas waarde wanneer ze toegang hebben tot gegevens, kunnen interageren met bedrijfssystemen en acties kunnen uitvoeren in end-to-end bedrijfsprocessen.

In de financiële dienstverlening en de verzekeringssector, waar workflows zich vaak uitstrekken over honderden applicaties en regelgevende controles, is deze “laatste mijl” van de uitvoering vaak de grootste belemmering voor schaalbaarheid.

De vraag is niet langer of instellingen agentic AI zullen adopteren. Het is welke organisaties dit succesvol door de hele onderneming zullen operationaliseren. En integratie ontpopt zich in toenemende mate als de cruciale schakel tussen AI-capaciteit en bedrijfsresultaten.

De Agentic AI-uitvoeringskloof in de financiële dienstverlening

De belofte van agentische AI is niet alleen betere inzichten. Het is het vermogen om werk uit te voeren.

De meeste financiële instellingen en verzekeraars hebben al aangetoond dat AI documenten kan analyseren, informatie kan samenvatten, patronen kan identificeren en acties kan aanbevelen. Deze capaciteiten worden in toenemende mate de minimumeisen. De uitdaging begint wanneer organisaties proberen te migreren van geïsoleerde use cases naar implementatie op productieschaal.

In tegenstelling tot traditionele software werken AI-agenten zelden binnen één enkele toepassing. Om zinvol werk te verrichten, moeten ze interageren met gegevensbronnen, bedrijfstoepassingen, workflows en besluitvormingssystemen in de hele onderneming.

Om dit te doen, hebben AI-agenten toegang nodig tot data, systemen, werkstromen, beleidslijnen en bedrijfscontext. Zonder dit werken zelfs de meest geavanceerde modellen met een onvolledig begrip van de omgeving en een beperkt vermogen om resultaten te behalen.

Dit is waar veel initiatieven vastlopen.

Een kredietverleningsproces kan bijvoorbeeld systemen voor klantacceptatie, documentarchieven, kredietbureaus, acceptatieplatforms, kernbanksystemen, nalevingscontroles en goedkeuringsprocessen omvatten. Een AI-agent is mogelijk in staat om een aanvraag te beoordelen en risicofactoren te identificeren, maar het voltooien van het proces vereist gecoördineerde toegang tot elk betrokken systeem.

Dezelfde uitdaging bestaat binnen schadeafhandeling, fraudeonderzoek, klantenservice en financiële operaties. Intelligentie is er mogelijk wel, maar de uitvoering wordt lastig wanneer de onderliggende systemen versnipperd zijn.

Veelvoorkomende obstakels zijn:

• Gegevens verdeeld over verouderde en cloud-omgevingen
• Bedrijfsprocessen die meerdere applicaties omspannen
• Inconsistente beveiligings- en permissiemodellen
• Beperkt zicht op handelingen en resultaten van agenten
• Handmatige overdrachten tussen systemen en teams
• Regelgevende vereisten die toezicht en traceerbaarheid vereisen

Als gevolg hiervan bevinden veel financiële instellingen zich in de situatie dat ze over AI-agenten beschikken die wel acties kunnen aanbevelen, maar end-to-end bedrijfsprocessen niet betrouwbaar kunnen voltooien.

Deze kloof tussen intelligentie en uitvoering wordt een van de belangrijkste uitdagingen bij de adoptie van enterprise-AI.

Waarom Agentic AI moet worden geïntegreerd om waarde te creëren in de banksector

Al decennia lang wordt integratie primair beschouwd als een IT-functie. In het tijdperk van agentic AI is het uitgegroeid tot een strategische bedrijfsvaardigheid.

Overweeg een fraudeonderzoek. Het detecteren van verdachte activiteit is slechts de eerste stap. Het oplossen van het probleem kan het opvragen van transactiegeschiedenissen, het beoordelen van klantgegevens, het controleren van sanctiescreeningsystemen, het aanmaken van casusdossiers, het op de hoogte stellen van onderzoekers en het documenteren van acties voor wettelijke rapportage vereisen.

De waarde wordt niet gegenereerd door het identificeren van een potentieel probleem. Die wordt gegenereerd door het onderzoek verder te brengen. Dat vereist connectiviteit tussen systemen.

Hetzelfde principe geldt voor de klantenservice. Een medewerker die een verzekeringnemer te woord staat, moet mogelijk polisinformatie ophalen, claims-gegevens inzien, de betalingsstatus verifiëren, accountgegevens bijwerken en vervolgcommunicatie coördineren. De klantervaring hangt niet alleen af van de kwaliteit van deze interactie, maar ook van het vermogen om acties in real time uit te voeren.

Dit is waarom integratie de laatste mijl van agentische AI is geworden.

Organisaties hebben zwaar geïnvesteerd in dataplatforms, analytics en AI-modellen. Bedrijfswaarde wordt echter uiteindelijk gerealiseerd wanneer AI binnen bestaande processen kan opereren en beslissingen kan omzetten in acties. Integratie vormt het verbindende weefsel dat deze overgang van intelligentie naar uitvoering mogelijk maakt.

Zonder dit blijft kunstmatige intelligentie beperkt tot geïsoleerde toepassingen. Met dit kunnen organisaties beginnen met het automatiseren van complete bedrijfsprocessen in plaats van individuele taken.

Bestuur kan geen bijzaak zijn

Alleen uitvoering is niet genoeg. Financiële instellingen en verzekeraars opereren in enkele van de strengst gereguleerde omgevingen ter wereld. Elke technologie die van invloed is op klantervaringen, financiële beslissingen of operationele processen moet voldoen aan strenge eisen op het gebied van transparantie, verantwoording en controle.

Dit wordt nog belangrijker naarmate AI-systemen meer autonomie krijgen.

Organisaties hebben de zekerheid nodig dat acties van agenten in overeenstemming zijn met intern beleid, wettelijke vereisten en risicobeheerskaders. Ze moeten begrijpen hoe beslissingen zijn genomen, welke informatie is gebruikt en of tijdens het hele proces de juiste beheersmaatregelen zijn gevolgd.

Vragen als deze worden steeds belangrijker

• Waarom is een bepaalde actie ondernomen?
• Welke gegevens lagen ten grondslag aan de beslissing?
• Werden de beleidsmaatregelen consistent toegepast?
• Wanneer was menselijke beoordeling vereist?
• Kan het proces achteraf worden geauditeerd?

Deze vragen zijn meer dan alleen nalevingskwesties. Het zijn vertrouwensvereisten.

Zonder duidelijke besturingsmechanismen kunnen organisaties aarzelen om AI-agenten in te zetten in hoogwaardige processen. Omgekeerd kunnen instellingen, wanneer beleidshandhaving, monitoring, waarneembaarheid en controleerbaarheid zijn ingebouwd in operationele workflows, automatisering met grotere zekerheid opschalen.

De organisaties die succes behalen met agentische AI zullen niet degenen zijn die het snelst handelen. Het zullen degenen zijn die de noodzakelijke controles instellen om verantwoord te handelen.

De toekomst van autonome financiën

Het gesprek over agentic AI richt zich vaak op wat de technologie kan. Steeds vaker is de belangrijkere vraag echter wat organisaties kunnen operationaliseren.

De meeste financiële instellingen en verzekeraars zullen toegang krijgen tot steeds krachtigere AI-modellen. Concurrentievoordeel zal voortkomen uit hoe effectief die capabilities in de bedrijfsvoering worden geïntegreerd.

Organisaties die AI-agenten kunnen koppelen aan bedrijfssystemen, workflows en governance-frameworks, zullen beter in staat zijn om de besluitvorming te versnellen, de klantervaring te verbeteren, de operationele efficiëntie te verhogen en handmatige inspanningen binnen de hele organisatie te verminderen.

Wie dat nalaat, zal te maken blijven krijgen met een bekende uitdaging: veelbelovende AI-initiatieven die voorbij de proeffase weinig zakelijke impact opleveren.

Agentic AI biedt aanzienlijke kansen voor de financiële dienstverlening en de verzekeringssector, maar om de potentiële voordelen te benutten is meer nodig dan alleen intelligente modellen. Er is ook infrastructuur nodig die ervoor zorgt dat die modellen kunnen functioneren binnen de complexe bedrijfsomgevingen.

Jitterbit Harmony: AI koppelen aan bedrijfsvoering

Naarmate de adoptie versnelt, ontpopt integratie zich als de cruciale brug tussen het potentieel van AI en bedrijfsresultaten. Banken en verzekeraars die die brug met succes slaan, zijn degenen die AI-innovatie op schaal omzetten in meetbare resultaten.

Dit vereist een fundament dat systemen, data, workflows en governancema ሂደten (governanceprocessen) in staat stelt om samen te werken.

Jitterbit Harmony biedt die basis via een verenigd, met AI doordrenkt low-code-platform dat het volgende samenbrengt:

• iPaaS
• Gegevens- en systeemintegraties
• Volledige levenscyclus API-beheer
• Applicatieontwikkeling
• AI-assistenten en agenten
• En bovenal, complexe workflow- en AI-agentorkestratie op schaal — alles in één enkele omgeving

In plaats van te vertrouwen op gefragmenteerde punt-tot-puntverbindingen, kunnen organisaties een moderne integratiearchitectuur opzetten die realtime communicatie tussen bedrijfssystemen ondersteunt. Hieronder vallen onder meer kernbankplatforms, verzekeringssystemen, CRM-toepassingen, ERP-omgevingen, gegevensopslagplaatsen en meer. Door deze omgevingen met elkaar te verbinden, zorgt Harmony ervoor dat AI-gestuurde processen in de hele onderneming kunnen worden uitgevoerd, in plaats van binnen geïsoleerde applicaties.

Voor banken en verzekeraars die de stap willen zetten van experimentele fase naar productiefase, biedt Harmony een allesomvattende omgeving voor het bouwen, implementeren, beheren en coördineren van AI-agenten binnen de hele onderneming. De low-code-mogelijkheden versnellen de ontwikkeling van AI-agenten door het ontwerpen van workflows, de systeemintegratie en het beheer van de levenscyclus van agenten te vereenvoudigen, waardoor er minder uitgebreide maatwerkprogrammering nodig is.

Financiële instellingen en verzekeraars kunnen snel AI-agenten creëren die interacteren met kernbanksystemen, polisbeheerplatformen, claimverwerkingsapplicaties, klantenservicetools en ondernemingsgegevensbronnen. Deze agenten kunnen worden ingebed in bedrijfsprocessen, samenwerken met andere agenten en menselijke gebruikers, en in real time acties uitvoeren in verbonden systemen. Dit helpt ervoor te zorgen dat organisaties complexe workflows kunnen automatiseren met behoud van operationeel overzicht en controle.

Even belangrijk is dat uitgebreide AI-governance, compliance- en beveiligingscontroles in het hele platform zijn geïntegreerd. Monitoring, audittrails en beleidshandhaving helpen organisaties om automatiseringsinitiatieven te schalen met behoud van naleving van wet- en regelgeving. En gecentraliseerde beheermogelijkheden stellen organisaties in staat om het gedrag van agents te beheuren, prestaties te volgen en ervoor te zorgen dat door AI aangedreven processen in lijn blijven met de bedrijfs-, risico- en regelgevingsvereisten.

Jitterbit Harmony heeft het volgende bereikt: ISO 42001-certificering, samen met verschillende andere beveiligingscertificeringen die cruciaal zijn voor gereguleerde industrieën. Onze toonaangevende focus op beveiliging zorgt ervoor dat agenten de toegang kunnen krijgen die ze nodig hebben om succesvol te zijn, zonder extra risico.

Het resultaat is een veilige en betrouwbare besturingsomgeving voor agentic AI — een die zowel innovatie als bedrijfsvereisten ondersteunt.

Klaar om aan uw Agentic AI-reis te beginnen?

Zie hoe Jitterbit financiële instellingen en verzekeraars helpt bij het bouwen, koppelen en schalen van agentic AI-oplossingen met AI-assistenten, AI-agenten en de integratiefundament die nodig is om te concurreren in een door AI gedreven markt.