AvstandsGAPet for agentbasert KI: Hvorfor banker og forsikringsselskaper vil vinne eller tape på integrasjon

Av Maneeza Malik, Produktsjef

Banker og forsikringsselskaper går inn i en ny fase for bruk av kunstig intelligens. Etter å ha eksperimentert med prediktive modeller, chattetjenester og generativ KI i år sokkel, evaluerer nå mange finansinstitusjoner agentbasert KI. Disse systemene er i stand til å resonnere, ta beslutninger og utføre oppgaver på tvers av forretningsprosesser med begrenset menneskelig involvering.

Potensialet er betydelig: KI-agenter kan bidra til å automatisere komplekse arbeidsflyter, redusere manuell innsats, forbedre operativ effektivitet og akselerere kundedrevne prosesser. Bruksområdene spenner over kundeservice, svindeletterforskning, utlån, forsikringsrisikovurdering, skadebehandling, finans, HR og etterlevelse.

Teknologien i seg selv utvikler seg raskt. Ifølge Gartner, innen 2028 vil 33% av bedriftsprogramvareapplikasjoner inneholde agentbasert AI, en økning fra under 1% i 2024 — mens 15% av de daglige arbeidsbeslutningene vil bli tatt autonomt av AI-agenter.

I det organisasjoner beveger seg fra eksperimentering til produksjon, oppdager imidlertid mange at intelligens alene ikke er nok. AI-agenter skaper bare verdi når de har tilgang til data, kan samhandle med virksomhetssystemer og utføre handlinger på tvers av helhetlige forretningsprosesser.

Innen finansdistribusjon og forsikring, der arbeidsflyter ofte spenner over hundrevis av applikasjoner og regulatoriske kontroller, er denne “siste mila” av utførelsen ofte den største hindringen for skalering.

Spørsmålet er ikke lenger om institusjoner vil ta i bruk agent-basert KI. Det er hvilke organisasjoner som vil lykkes med å operationalisere den på tvers av hele virksomheten. Og i økende grad fremstår integrasjon som det kritiske bindeleddet mellom KI-kapasitet og forretningsresultater.

Gapet for utførelse av agentbasert KI i finanssektoren

Løftet om agentbasert KI handler ikke bare om bedre innsikt. Det er evnen til å utføre arbeid.

De fleste finansinstitusjoner og forsikringsselskaper har allerede vist at KI kan analysere dokumenter, summere informasjon, identifisere mønstre og anbefale tiltak. Disse funksjonene blir i stadig større grad en selvfølge. Utfordringen begynner når organisasjoner forsøker å gå fra isolerte bruksområder til utrulling i produksjonsskala.

I likhet med tradisjonell programvare opererer KI-agenter sjelden innenfor én enkelt applikasjon. For å utføre meningsfullt arbeid må de samhandle met datakilder, forretningsapplikasjoner, arbeidsflyter og beslutningssystemer på tvers av hele virksomheten.

For å gjøre dette, trenger KI-agenter tilgang til data, systemer, arbeidsflyter, retningslinjer og forretningskontekst. Uten dette vil selv de mest avanserte modellene operere med en ufullstendig forståelse av omgivelsene og begrenset evne til å drive frem resultater.

Det er her mange initiativer stopper opp.

En utlånsarbeidsflyt kan for eksempel involvere kunderegistreringssystemer, dokumentarkiver, kredittopplysningsbyråer, tegningsplattformer, kjernebanksystemer, etterlevelseskontroller og godkjenningsprosesser. En KI-agent kan være i stand til å vurdere en søknad og identifisere risikofaktorer, men for å fullføre prosessen kreves koordinert tilgang til alle involverte systemer.

Den samme utfordringen eksisterer på tvers av skadebehandling, svindeletterforskning, kundeservice og finansielle operasjoner. Kunnskapen kan være til stede, men utførelsen blir vanskelig når de underliggende systemene er fragmenterte.

Vanlige hindringer inkluderer:

• Data distribuert på tvers av eldre systemer og sky-miljøer
• Forretningsprosesser som spenner over flere applikasjoner
• Inkonsistente sikkerhets- og tillatelsesmodeller
• Begrenset innsyn i agentens handlinger og resultater
• Manuelle overleveringer mellom systemer og team
• Regulatoriske krav som krever tilsyn og sporbarhet

Som et resultat befinner mange finansinstitusjoner seg i en situasjon med KI-agenter som kan anbefale handlinger, de kan imidlertid ikke pålitelig fullføre helhetlige forretningsprosesser.

Dette gapet mellom intelligens og utførelse er i ferd med å bli en av de mest definerende utfordringene ved innføring av kunstig intelligens i bedrifter.

Hvorfor agentbasert KI krever integrasjon for å levere verdi i banksektoren

I tiogfemåter har integrasjon blitt sett på primært som en IT-funksjon. I den agentbaserte AI-ens tidsalder har det blitt en strategisk forretningskapasitet.

Tenk på en svindeletterforskning. Å oppdage mistenkelig aktivitet er bare det første steget. Å løse problemet kan kreve å hente inn transaksjonshistorikk, gjennomgå kundejournaler, sjekke sanksjonsscreeningssystemer, opprette saksmapper, varsle etterforskere og dokumentere tiltak for regulatorisk rapportering.

Verdien genereres ikke ved å identifisere et potensielt problem. Den genereres ved å bringe etterforskningen videre. Det krever sammenkobling på tvers av systemer.

Det samme prinsippet gjelder for kundeservice. En medarbeider som bistår en forsikringstaker, kan ha behov for å hente frem forsikringsinformasjon, få tilgang til skaderegistre, verifisere betalingsstatus, oppdatere kontodetaljer og koordinere oppfølgingskommunikasjon. Kundeopplevelsen avhenger ikke bare av kvaliteten på denne interaksjonen, men også av evnen til å utføre handlinger i sanntid.

Dette er grunnen til at integrasjon har blitt den siste milen innen agentbasert KI.

Organisasjoner har investert tungt i dataplattformer, analyse og KI-modeller. Forretningsverdien realiseres imidlertid til syvende og sist når KI kan fungere innenfor eksisterende prosesser og omsette beslutninger til handling. Integrasjon utgjør bindeleddet som muliggjør denne overgangen fra intelligens til utførelse.

Uten den forblir KI begrenset til isolerte bruksområder. Med den kan organisasjoner begynne å automatisere komplette forretningsprosesser i stedet for individuelle oppgaver.

Styring kan ikke være en ettertanker

Bare utførelse er ikke nok. Finansinstitusjoner og forsikringsselskaper opererer i noen av verdens mest strengt regulerte miljøer. All teknologi som påvirker kundenes resultater, finansielle beslutninger eller operasjonelle prosesser, må oppfylle strenge krav til åpenhet, ansvarliglighet og kontroll.

Dette blir enda viktigere etter hvert som KI-systemer får større autonomi.

Organisasjoner trenger trygghet for at agenthandlinger er i tråd med interne retningslinjer, regulatoriske krav og rammeverk for risikostyring. De må forstå hvordan beslutninger ble tatt, hvilken informasjon som ble brukt, og om hensiktsmessige kontrollmekanismer ble fulgt gjennom hele prosessen.

Spørsmål som disse blir stadig mer viktige

• Hvorfor ble en spesiell handling utført?
• Hvilke data lå til grunn for beslutningen?
• Ble retningslinjene brukt konsekvent?
• Når var menneskelig gjennomgang påkrevd?
• Kan prosessen revideres i ettertid?

Disse spørsmålene er mer enn bare etterlevelsesspørsmål. De er tillitskrav.

Uten tydelige styringsmekanismer kan organisasjoner vegre seg for å ta i bruk KI-agenter i prosesser med høy verdi. Omvendt, når retningslinje håndheving, overvåking, observerbarhet og reviderbarhet er innebygd i operative arbeidsflyter, kan institusjoner skalere automatisering med større tillit.

Organisasjonene som lykkes med autonom KI, vil ikke være de som beveger seg raskest. Det vil være de som etablerer kontrollene som er nødvendige for å bevege seg ansvarlig.

Fremtiden for autonom finans

Samtalen om agentbasert KI dreier seg ofte om hva teknologien kan gjøre. Stadig oftere er det viktigere spørsmålet hva organisasjoner kan sette i drift.

De fleste finansinstitusjoner og forsikringsselskaper vil få tilgang til stadig mer kapable KI-modeller. Konkurransefortrinnet vil komme fra hvor effektivt disse funksjonene integreres i forretningsdriften.

Organisasjoner som kan koble AI-agenter til bedriftssystemer, arbeidsflyter og styringsrammeverk, vil stå bedre rustet til å akselerere beslutningstaking, forbedre kundereiser, øke den operasjonelle effektiviteten og redusere den manuelle innsatsen på tvers av organisasjonen.

De som ikke gjør det, vil fortsatt stå overfor en kjent utfordring: lovende KI-initiativ som gir begrenset forretningsverdi utover pilotfasen.

Agentisk KI representerer en betydelig mulighet for finansdjenester og forsikring, men å realisere de potensielle fordeler krever mer enn intelligente modeller. Det krever infrastrukturen som setter disse modellene i stand til å fungere innenfor kompleksiteten i bedriftsmiljøer.

Jitterbit Harmony: Integrering av AI i virksomhetens operasjonelle gjennomføring

Ettersom adopsjonen akselererer, framstår integrasjon som den kritiske broen mellom KI-potensial og forretningsresultater. Banker og forsikringsselskaper som bygger denne broen vellykket, vil være de som oversetter KI-innovasjon til målbare resultater i stor skala.

Dette krever et fundament som gjør det mulig for systemer, data, arbeidsflyter og styringsprosesser å fungere sammen.

Jitterbit Harmony gir dette fundamentet gjennom en helhetlig, KI-integrert lavkoduplattform som samler:

• iPaaS
• Data- og systemintegrasjoner
• Hele livssyklusen API-administrasjon
• Applikasjonsutvikling
• KI-assistenter og -agenter
• Og framfor alt, kompleks arbeidsflyt og AI-agent-orkestrering i stor skala – alt i ett og samme miljø

I stedet for å stole på fragmenterte punkt-til-punkt-forbindelser kan organisasjoner etablere en moderne integrasjonsarkitektur som støtter sanntidskommunikasjon på tvers av bedriftens systemer. Dette omfatter kjernebankplattformer, forsikringssystemer, CRM-applikasjoner, ERP-miljøer, datalagre og mer. Ved å koble sammen disse miljøene gjør Harmony det mulig for AI-drevne prosesser å fungere på tvers av hele virksomheten, i stedet for innenfor isolerte applikasjoner.

For banker og forsikringsselskaper som ønsker å gå fra eksperimentering til produksjonsdrift, tilbyr Harmony et omfattende miljø for å utvikle, implementere, administrere og koordinere AI-agenter på tvers av hele virksomheten. Funksjonene for «low-code»-utvikling fremskynder utviklingen av AI-agenter ved å forenkle utformingen av arbeidsflyter, systemintegrasjon og livssyklusadministrasjon av agenter, noe som reduserer behovet for omfattende tilpasset koding.

Finansinstitusjoner og forsikringsselskaper kan raskt opprette KI-agenter som samhandler med kjernebanksystemer, policadministrasjonsplattformer, skadebehandlingsapplikasjoner, kundeserviceverktøy og bedriftens datakilder. Disse agentene kan integreres i forretningsprosesser, samarbeide med andre agenter og menneskelige brukere, og utføre handlinger på tvers av tilkoblede systemer i sanntid. Dette bidrar til å sikre at organisasjoner kan automatisere komplekse arbeidsflyter samtidig som de opprettholder operasjonell synlighet og kontroll.

Like viktig er det at omfattende KI-styring, etterlevelse og sikkerhetskontroller er integrert i hele plattformen. Overvåking, revisjonsspor og håndheving av retningslinjer hjelper organisasjoner med å skalere automatiseringsinitiativene sine samtidig som de opprettholder regulatorisk etterlevelse. Og sentraliserte styringsfunksjoner gjør det mulig for organisasjoner å kontrollere agentenes adferd, spore ytelse og sikre at KI-drevne prosesser forblir i tråd med forretnings-, risiko- og regulatoriske krav.

Jitterbit Harmony har oppnådd ISO 42001-sertifisering, sammen med flere andre sikkerhetssertifiseringer som er kritiske for regulerte bransjer. Vårt bransjeledende fokus på sikkerhet sikrer at agenter kan få den tilgangen de trenger for å lykkes, uten ekstra risiko.

Resultatet er et mer sikkert og pålitelig driftsmiljø for agentbasert KI — et miljø som støtter både innovasjon og bedriftskrav.

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.