5 beste praksiser for styring av agentbasert KI i finanstjenester

Av Maneeza Malik, Produktsjef

Agentisk KI omformer finans- og forsikringstjenestene raskere enn styringen klarer å holde tritt. Bransjen beveger seg utover kopiloter og chatboter til autonome KI-agenter som opererer i produksjonsskala. Dette vil kreve et fundamentalt skifte i virksomhetsrisiko, styring og kontroll.

Gartner spår at innen 2028 vil den gjennomsnittlige Fortune 500-bedriften ta i bruk mer enn 150 000 KI-agenter på tvers av funksjoner. Samtidig advarer Gartner om at organisasjoner – spesielt de i regulerte bransjer som finans- og forsikringstjenester – ikke er tilstrekkelig forberedt på styringen, sikkerheten, etterlevelsen og den operasjonelle kompleksiteten som storskala distribusjon av agenter medfører.

For banker og forsikringsselskaper skaper dette en ny virkelighet. Hver enkelt KI-agent blir en digital aktør som samhandler med kjernesystemene i bedriften. Hver nye agent utvider bedriftens angrepsflate. Hver autonome arbeidsflyt introduserer nye operasjonelle, sikkerhets- og regelverksmessige risikoer.

Derfor kan ikke agentbasert KI behandles som enda et KI-initiativ eller enda et lag i teknologistakken. Det krever styring, identitet, sikkerhet, observabilitet og samsvarskontroller som er integrert i hele virksomheten.

Hvordan agentbasert KI endrer den finansielle risikomodellen

Tradisjonelle KI-systemer utførte tidligere snevert definerte oppgaver i veletablerte finansarbeidsflyter, som å klassifisere transaksjoner, generere prognoser eller anbefale handlinger. Virksomhetskontroller ble utformet rundt disse begrensede bruksområdene, der mennesker eller deterministiske forretningsregler styrte den overordnede arbeidsflyten og utførelsen.

Agentisk KI endrer den modellen. KI-agenter kan planlegge og utføre flertrinns oppgaver, kalle opp bedriftsapplikasjoner og API-er, få tilgang til data på tvers av systemer, koordinere med andre agenter og tilpasse handlingene sine basert på endret kontekst. I stedet for å støtte en enkelt oppgave, kan de orkestrere hele forretningsprosesser.

Ettersom KI-agenter blir aktive deltakere i virksomത്തിന്റെ operasjoner, utvides virksomhetens risikomodell. Finansinstitusjoner må ikke bare styre KI-modellen, men også hver agents identitet, tillatelser, verktøytilgang, beslutningsgrenser, datatilgang og kjøretidsadferd gjennom hele livssyklusen.

Dette introduserer tre vesentlige endringer.

• Beslutningsgrensene blir mindre eksplisitte. Ettersom agenter utfører stadig mer kompleks arbeidsflyt, trenger organisasjoner tydelige retningslinjer som definerer når en agent kan handle autonomt, når menneskelig godkjenning kreves, og hvordan beslutninger overvåkes, styres og revideres.
• Integrasjoner blir en del av angrepsflaten. Agenter er avhengige av API-er, bedriftsapplikasjoner, SaaS-plattformer, datakilder og eksterne tjenester for å utføre oppgaver. Hver tilkobling introduserer potensielle risikoer knyttet til autentisering, autorisasjon, dataeksponering og tredjepartsavhengigheter.
• Skala blir en styringsutfordring. Fleragentsystemer kan raskt vokse fra en håndfull agenter til hundrevis eller tusenvis som utfører spesialiseringstilpassede funksjoner. Uten livssyklusstyring for KI-agenter, inventar, eierskap, håndheving av retningslinjer og kontinuerlig overvåking, risikerer finansinstitusjoner og forsikringsselskaper å miste oversikten over hva agenter har tilgang til, eller hvordan de samhandler på tvers av virksomheten.

Nye standarder som Modellkontekstprotokoll (MCP) vil ytterligere akselerere denne trenden ved å standardisere hvordan KI-agenter kobles til bedriftsverktøy og datakilder. Ettersom det blir enklere å integrere agenter med forretningssystemer, trenger organisasjoner konsistent identitet, styring, håndheving av retningslinjer og kjøretidskontroller på tvers av hver agentinteraksjon.

Beste praksis for implementering av KI-styring i finansbransjen

For å møte disse utfordringene bør finansinstitusjoner etablere styringsrammeverk som både reduserer risiko og forbereder virksomheten på uventet agentadferd. Følgende fem beste praksiser danner et grunnlag for:

• Redusere operasjonelle, sikkerhets- og etterlevelsesrisikoer knyttet til implementering av agentbasert KI i bedriftsskala.
• Utvikling av beredskapsplaner å oppdage, inneholde og reagere når KI-agenter oppfører seg uventet, bryter retningslinjer eller opplever funksjonsfeil.

Beste praksis #1:
Styr AI-agenter som digitale medarbeidere

Det første prinsippet er enkelt: behandle hver KI-agent som en digital ansatt.

Hver agent bør ha:

• En tydelig definert rolle og formål
• Et avgrenset ansvarsområde
• Prinsippet om minste privilegium
• Godkjente verktøy og datakilder
• Tydelig definerte beslutningsgrenser
• Tilsyn av mennesker der det er hensiktsmessig

Uten disse kontrollene blir KI-agenter uregjerte aktører som opererer på tvers av virksomhetens systemer.

Styring bør også være politikkdrevet fremfor manuell. Organisasjoner trenger maskinlesbare retningslinjer som definerer hva agenter har lov til å gjøre, når de kan handle autonomt, og når de krever godkjenning av et menneske i prosessen.

I regulerte bransjer som bank og forsikring er KI-styring mer enn bare god praksis. Det er en nødvendighet og en kontrollfunksjon som muliggjør sporbarhet, ansvarliglighet og regulatorisk etterlevelse.

Beste praksis #2:
Sikre hele AI-agentøkosystemet

En vanlig feil er å fokusere sikkerheten utelukkende på selve språkmodellen (LLM). I virkeligheten strekker bedriftens angrepsflate seg langt utover modellen når man begynner a ta i bruk KI-agenter. KI-agenter samhandler med:

• API-er
• Databaser
• Identitetssystemer
• Virksomhetsapplikasjoner og -systemer (f.eks. CRM, ERP, HR, økonomi osv.)
• Interne arbeidsflyter
• Eksterne tjenester
• Verktøy som støtter MCP

Hver tilkobling en KI-agent har tilgang til, blir en del av virksomhetens angrepsflate.

Ettersom KI-agenter blir mer autonome, må sikkerheten strekke seg utover å beskytte de underliggende modellene til å sikre hele agentøkosystemet. Dette inkluderer identitets- og tilgangsstyring, autentisering og autorisasjon, API- og verktøysikkerhet, datatilgangskontroller, håndheving av retningslinjer for sensitive data – inkludert personopplysninger (PII) og konfidensiell forretningsinformasjon. Kontinuerlig kjøretidsovervåking for å oppdage uautorisert adferd, brudd på retningslinjer og nye trusler er helt avgjørende.

Hver handling en agent utfører, bør behandles som en privilegert bedriftstransaksjon. Før data nås, et verktøy kalles inn eller en arbeidsflyt utføres, bør systemet verifisere identitet, validere tillatelser, håndheve retningslinjer og loggføre handlingen for sporbarhet.

For finansinstitusjoner og forsikringsselskaper betyr sikring av agentbasert KI å behandle KI-agenter som førsteklasses bedriftsidentiteter som styres med samme strenghet som ansatte, applikasjoner og tjenestekontoer.

Beste praksis #3:
Implementer agentens livssyklushåndtering

Det er uproblematisk å administrere en håndfull KI-agenter. Å administrere hundrevis eller tusenvis på tvers av forretningsenheter, miljøer, geografier og bruksområder er en virksomhetsstyringsutfordring. Uten sentralisert livssyklusadministrasjon for agenter og de riktige kontrollene på plass, blir kompleksiteten raskt uhåndterlig.

Organisasjoner trenger en sentralisert tilnærming til å administrere hele agentlivssyklusen – fra klargjøring og distribusjon til overvåking, optimalisering, oppdateringer og avvikling. Ingen agenter skal eksistere uten styring eller bestå på ubestemt tid.

Livssyklusforvaltning for agenter bør omfatte:

• Agentbeholdning og eierskap
• Versjons- og konfigurasjonshåndtering
• Identiteits- og påloggingsinformasjonsforvaltning
• Kjøretidsobservabilitet og ytelsesovervåking
• Retningslinje håndheving og overholdelsesovervåking
• Revisjonslogger og aktivitetslogg
• Kontinuerlig evaluering og risikovurdering
• Sikker avvikling

Uten disse funksjonene mister organisasjoner raskt oversikten over hvilke agenter som finnes i hele virksomheten (inventar), hvorfor de eksisterer (formål), og hvem som eier dem (eierskap, sporbarhet og ansvarliglighet). For regulerte bransjer er det avgjørende for styring, etterlevelse og risikostyring å opprettholde denne oversikten – og revisjonssporet som støtter den.

I mange tilfeller opprettes agenter for bestemte forretningsfunksjoner eller prosesser, men med tiden går denne sammenhengen tapt. Dette medfører en risiko for ukontrollerte eller “skygge”-AI-agenter, samt usikkerhet rundt hvilke systemer de har tilgang til, hvordan de oppfører seg og om de fortsatt opererer innenfor godkjente rammer.

Observabilitet er en avgjørende del av livssyklusadministrasjonen for agenter. I motsetning til tradisjonelle applikasjoner tar AI-agenter dynamiske beslutninger, aktiverer verktøy og tilpasser seg endringer i konteksten. Organisasjoner trenger sanntidsinnsikt i agentaktivitet, verktøybruk, brudd på retningslinjer, feil og utførelsesforløp for å kunne håndtere hendelser, utføre driftsfeilsøking og sikre overholdelse av regelverket.

Beste praksis #4:
Definer ytelsesmålinger for agenter

Finansinstitusjoner og forsikringsselskaper må fastsette klare måleparametere for ytelse og effektivitet for å sikre at AI-agenter konsekvent skaper forretningsverdi, samtidig som de holder seg innenfor godkjente rammer for risiko og samsvar.

Ytelsesstyring for agenter bør inkludere:

• Måleparametere for forretningsresultater og oppgavens gjennomføring: måle om aktørene oppnår de fastsatte forretningsmålene og leverer den forventede verdien.
• Beslutningskvalitet og konsistens i resultatet: kontinuerlig evaluere nøyaktigheten, påliteligheten og konsistensen til agentens beslutninger og svar.
• Overvåking av atferd og etterlevelse av retningslinjer: oppdage uautorisert verktøy usage, uventede kjøringsveier eller handlinger som faller utenfor godkjente styringsretningslinjer.
• Deteksjon av modell- og atferdsdrift: identifiser endringer i modellytelse eller agentatferd over tid som kan indikere modelldrift, datakvalitetsproblemer, endringer i ledetekster eller utilsiktet tilpasning.
• Indikatorer for driftsmessig helse og menneskelig tilsyn: overvåke tilgjengelighet, responstid, feil, eskaleringsfrekvens og manuelle inngrep for å sikre at agentene forblir pålitelige og troverdige.

Ytelsesstyring for agentsystemer går utover tradisjonell applikasjonsovervåking. Organisasjoner trenger kontinuerlig innsikt i beslutningskvalitet, gjennomføringsforløp, verktøy usage og endringer i atferd gjennom hele agentens livssyklus. Avvik fra forventet atferd – enten de skyldes modellavvik, konfigurasjonsendringer, datautvikling eller andre faktorer – bør utløse en strukturert gjennomgang og, der det er hensiktsmessig, menneskelig inngrep. Dette er grunnen til at arbeidsflyter og tilsyn med menneskelig involvering fortsatt er en avgjørende styringskontroll.

Sammen med livssyklusforvaltning for agenter gir kontinuerlig ytelsesmåling det operasjonelle grunnlaget for å styre agentbasert KI i virksomhetsskala.

Beste praksis #5:
Inkluder etterlevelse og menneskelig tilsyn i agentarbeidsflyter

I regulerte bransjer kan ikke etterlevelse være et eksternt valideringstrinn. Det må være innebygd direkte i agentens design, utførelse og overvåking.

Krav til samsvar – herunder lovbestemmelser, interne retningslinjer, standarder for sporbarhet og regler for datastyring – må håndheves kontinuerlig i agentens arbeidsflyt. Dette innebærer å integrere begrensninger for data usage, jurisdiksjonskontroller, sporbarhet av beslutninger og krav til oppbevaring direkte i utførelseslogikken.

Menneskelig tilsyn (human-in-the-loop) forblir en kritisk kontroll, men det må brukes selektivt og risikobasert. Ikke alle handlinger krever menneskelig involvering. Handlinger med stor konsekvens, som finansielle transaksjoner, kundevendte beslutninger eller tilgang til sensitive data, bør imidlertid utløse menneskelig gjennomgang basert opgitte risikoterskler.

Tilsynet må også være strukturert og konsekvent. Organisasjoner trenger definerte eskaleringsveier, godkjenningsprosesser og inngrepsmekanismer som er standardisert for alle medarbeidere. Dette sikrer at menneskelig involvering er forutsigbar, kan underkastes revisjon og er i tråd med virksomhetens risikopolitikk, i stedet for ad hoc-inngrep.

For finansinstitusjoner og forsikringsselskaper er det å integrere etterlevelse og menneskelig tilsyn i agentarbeidsflyter som muliggjør vekst uten å miste regulatorisk kontroll.

Hvordan omdanne agentbasert AI til praktisk gjennomføring med Jitterbit Harmony

Utfordringen for finansinstitusjoner og forsikringsselskaper er ikke å bygge KI-agenter, men å sette dem i drift med konsekvent styring, sikkerhet, etterlevelse og sporbarhet på tvers av hybride virksomhetsmiljøer.

Jitterbit Harmony adresserer dette med en helhetlig, KI-integrert low-code-plattform som samler:

• iPaaS
• Apputvikling
• API-forvaltning gjennom hele livssyklusen
• KI-assistenter og KI-agenter

Med Harmony kan finansinstitusjoner og forsikringsselskaper integrere datakilder og systemer og orkestrere komplekse arbeidsflyter og agenter i stor skala – fra ett enkelt miljø. Omfattende sikkerhet, KI-styring, sporbarhet og etterlevelseskontroller er innebygd i plattformen. Dette gjør det mulig for organisasjoner te å skalere automatisering samtidig som de opprettholder:

• Operativ kontroll
• Revisbarhet
• Regulatorisk samordning
• Sikkerhetshåndhevelse

Jitterbit Agentic AI Services: Fra strategi til produksjon

Jitterbits Agentic AI Professional Services teamet hjelper organisasjoner med å gå fra strategi til produksjonsklare implementeringer av agentbaserte systemer.

Med dyp erfaring innen integrasjon, arbeidsflyt-design og agentbaserte arkitekturer, støtter teamet utviklingen av:

• RAG-baserte arbeidsflyter
• Menneske-i-løkka-kontroller
• Sikker agentarkitektur
• Virksomhetsstyringsrammeverk

Organisasjoner kan akselerere adopsjonen samtidig som de sikrer at agenter implementeres med hensiktsmessige sikringstiltak, sporbarhet og operasjonell overvåking.

Klar til å starte din agentbaserte KI-reise?

Se hvordan Jitterbit hjelper finansinstitusjoner og forsikringsselskaper med å bygge, koble til og skalerne agentbaserte KI-løsninger med KI-assistenter, KI-agenter og integrasjonsfundamentet som trengs for å konkurrere i et KI-drevet marked.