5 bästa praxis för agentbaserad AI-styrning inom finansiella tjänster

Av Maneeza Malik, Produktmarknadschef

Agentic AI förändrar finans- och försäkringsbranschen snabbare än vad styrningsstrukturerna hinner hänga med. Branschen går nu vidare från copiloter och chattbotar till autonoma AI-agenter som används i full skala. Detta kommer att kräva en grundläggande omställning när det gäller företagsrisker, styrning och kontroll.

Gartner förutspår att senast 2028 kommer det genomsnittliga Fortune 500-företaget att implementera mer än 150 000 AI-agenter i olika affärsfunktioner. Samtidigt varnar Gartner för att organisationer – i synnerhet de inom reglerade branscher som finansiella tjänster och försäkringar – inte är tillräckligt förberedda för den styrning, säkerhet, regelefterlevnad och operationella komplexitet som storskalig implementering av agenter för med sig.

För banker och försäkringsbolag skapar detta en ny verklighet. Varje AI-agent blir en digital aktör som interagerar the med kärnaffärssystemen. Varje ny agent utökar företagets angreppsyta. Varje autonomt arbetsflöde introducerar nya operativa, säkerhetsrelaterade och regulatoriska risker.

Det är därför agentbaserad AI inte kan behandlas som vilken AI-initiativ som helst eller ännu ett lager i teknikstacken. Det kräver styrning, identitet, säkerhet, observerbarhet och efterlevnadskontroller som är inbäddade i hela företaget.

Hur Agentic AI förändrar den finansiella riskmodellen

Traditionella AI-system utförde vanligtvis avgränsade uppgifter inom väl etablerade ekonomiflöden, som att klassificera transaktioner, generera prognoser eller rekommendera åtgärder. Företagskontroller utformades kring dessa begränsade användningsfall, där människor eller deterministiska affärsregler styrde det övergripande arbetsflödet och utförandet.

Agentic AI förändrar den modellen. AI-agenter kan planera och utföra uppgifter i flera steg, anropa företagsapplikationer och API:er, få tillgång till data över olika system, samordna med andra agenter och anpassa sina åtgärder utifrån förändrade sammanhang. Istället för att endast hantera en enskild uppgift kan de samordna hela affärsprocesser.

Allteftersom AI-agenter blir aktiva delar av företagets verksamhet utökas riskmodellen för företag. Finansiella institut måste styra inte bara AI-modellen, utan också varje agents identitet, behörigheter, verktygsåtkomst, beslutgränser, dataåtkomst och körbeteende under hela dess livscykel.

Detta introducerar tre betydande skiften.

• Beslutsgränserna blir mindre tydliga. Allteftersom agenter utför allt mer komplexa arbetsflöden behöver organisationer tydliga riktlinjer som definierar när en agent får agera autonomt, när mänskligt godkännande krävs och hur beslut övervakas, styrs och granskas.
• Integrationer blir en del av angreppsytan. Agenter är beroende av API:er, företagsprogram, SaaS-plattformar, datakällor och externa tjänster för att utföra uppgifter. Varje anslutning medför potentiella risker relaterade till autentisering, auktorisering, dataexponering och beroenden till tredje part.
• Skala blir en styrningsutmaning. Fleragentsystem kan snabbt växa från en handfull agenter till hundratals eller tusentals som utför specialiserade funktioner. Utan livscykelhantering för AI-agenter, inventering, ägarskap, policyövervakning och kontinuerlig övervakning riskerar finansiella institut och försäkringsbolag att förlora insynen i vad agenter har tillgång till, eller hur de samverkar i hela företaget.

Framväxande standarder som Modellkontextprotokoll (MCP) kommer att ytterligare accelerera denna trend genom att standardisera hur AI-agenter ansluter till företagets verktyg och datakällor. I takt med att det blir enklare att integrera agenter med affärssystem behöver organisationer konsekvent identitet, styrning, policytillämpning och körtidskontroller för varje agentinteraktion.

Bästa praxis för implementering av AI-styrning inom finansiella tjänster

För att möta dessa utmaningar bör finansinstitut etablera styrningsstrukturer som både minskar risken och förbereder verksamheten för oväntat agerade från agenter. Följande fem bästa praxis utgör en grund för:

• Minska operativa risker samt säkerhets- och efterlevnadsrisker förknippade med att implementera agentbaserad AI i företags skala.
• Utveckla beredskapsplaner att upptäcka, begränsa och svara när AI-agenter agerar oväntat, bryter mot policyer eller drabbas av driftsfel.

Bästa praxis #1:
Styr AI-agenter som digitala medarbetare

Den första principen är enkel: behandla varje AI-agent som en digital medarbetare.

Varje agent bör ha:

• En tydligt definierad roll och ett tydligt syfte
• Ett avgränsat ansvarsområde
• Minsta behörighet
• Godkända verktyg och datakällor
• Tydligt definierade beslutsgränser
• Mänsklig tillsyn där så är lämpligt

Utan dessa kontroller blir AI-agenter ohanterade aktörer som verkar i företagssystem.

Styrningen bör också vara policy-driven snarare än manuell. Organisationer behöver maskinläsbara policys som definierar vad agenter tillåts göra, när de kan agera autonomt och när de kräver godkännande av en människa i loopen.

Inom reglerade branscher som bank och försäkring är AI-styrning mer än en god praxis. Det är en nödvändighet och en kontrollfunktion som möjliggör spårbarhet, ansvarsutkrävande och regelefterlevnad.

Bästa praxis #2:
Säkra hela AI-agentekosystemet

Ett vanligt misstag är att enbart fokusera säkerheten på själva språkmodellen (LLM). I själva verket sträcker sig företagets angreppsytor långt bortom modellen när man börjar introducera AI-agenter. AI-agenter interagerar med:

• API:er
• Databaser
• Identitetssystem
• Företagsapplikationer och system (t.ex. CRM, ERP, HR, ekonomi etc.)
• Interna arbetsflöden
• Externa tjänster
• Verktyg som stöder MCP

Varje anslutning som en AI-agent har tillgång till blir en del av företagets angreppsyta.

Eftersom AI-agenter blir mer autonoma måste säkerheten sträcka sig bortom att skydda de underliggande modellerna till att omfatta hela agentekosystemet. Detta inkluderar identitets- och åtkomsthantering, autentisering och auktorisering, API- och verktygssäkerhet, dataåtkomstkontroller samt efterlevnad av policyer för känsliga data – inklusive personligt identifierbar information (PII) och konfidentiell affärsinformation. Kontinuerlig körtidsövervakning för att upptäcka obehörigt beteende, regelbrott och nya hot är helt avgörande.

Varje handling som en agent utför bör behandlas som en privilegierad företagstransaktion. Innan data nås, ett verktyg anropas eller ett arbetsflöde exekveras ska systemet verifiera identitet, validera behörigheter, tillämpa policy och logga handlingen för granskningsbarhet.

För finansinstitut och försäkringsbolag innebär säkring av agentisk AI att AI-agenter behandlas som förstklassiga företagsidentiteter som styrs med samma noggrannhet som anställda, applikationer och tjänstekonton.

Bästa praxis #3:
Implementera hantering av agentens livscykel

Att hantera en handfull AI-agenter är enkelt. Att hantera hundratals eller tusentals över affärsenheter, miljöer, geografiska områden och användningsfall är en utmaning för företagsstyrningen. Utan centraliserad livscykelhantering för agenter och rätt kontroller på plats blir komplexiteten snabbt ohanterlig.

Organisationer behöver en centraliserad metod för att hantera hela agentens livscykler – från etablering och distribution till övervakning, optimering, uppdateringar och avveckling. Ingen agent bör existera utan styrning eller finnas kvar på obestämd tid.

Hantering av agentens livscykler bör inkludera:

• Agentlager och ägandeskap
• Versions- och konfigurationshantering
• Identitets- och behörighetshantering
• Körtidsobserverbarhet och prestandaövervakning
• Policyhantering och efterlevnadsövervakning
• Granskningsloggar och aktivitetshistorik
• Kontinuerlig utvärdering och riskbedömning
• Säker avveckling

Utan dessa funktioner förlorar organisationer snabbt insynen i vilka agenter som finns i företaget (inventering), varför de finns (syfte) och vem som äger dem (ägarskap, spårbarhet och ansvarsskyldighet). För reglerade branscher är det helt avgörande att upprätthålla denna insyn – och det tillhörande granskningsspåret – för styrning, regelefterlevnad och riskhantering.

I många fall skapas agenter för specifika affärsfunktioner eller processer, men med tiden går detta sammanhang förlorat. Detta skapar en risk för ohanterade eller “skugg”-AI-agenter, tillsammans med osäkerhet kring vilka system de har tillgång the, hur de beter sig och om de fortsätter att arbeta inom godkända gränser.

Observabilitet är en avgörande del av hanteringen av agenters livscykel. Till skillnad från traditionella applikationer fattar AI-agenter dynamiska beslut, använder verktyg och anpassar sig till förändrade sammanhang. Organisationer behöver insyn i realtid i agenternas aktivitet, verktygsanvändning, policyöverträdelser, fel och exekveringsvägar för att kunna hantera incidenter, utföra driftsfelsökning och uppfylla lagkrav.

Bästa praxis #4:
Definiera mätvärden för agentprestanda

Finansiella institut och försäkringsbolag måste definiera tydliga mått för prestation och effektivitet för att säkerställa att AI-agenter konsekvent levererar affärsvärde samtidigt som de verkar inom godkända risk- och efterlevnadsgränser.

Prestationshantering för agenter bör inkludera:

• Affärsresultat och mätvärden för uppgiftsframgång: mät om agenterna uppnår avsedda affärsmål och levererar förväntat värde.
• Beslutskvalitet och utdatans konsekvens: kontinuerligt utvärdera noggrannheten, tillförlitligheten och konsekvensen i agentens beslut och svar.
• Övervakning av efterlevnad av beteende och policy: upptäcka obehöriga verktyg (usage), oväntade körningsvägar eller åtgärder som faller utanför godkända styrningsriktlinjer.
• Identifiering av modell- och beteendedrift: identifiera förändringar i modellprestanda eller agentbeteende över tid som kan indikera modelldrift, datakvalitetsproblem, förändringar i prompter eller oavsiktlig anpassning.
• Mått på operativ hälsa och mänsklig tillsyn: spåra tillgänglighet, latens, fel, eskaleringsfrekvenser och mänskliga ingripanden för att säkerställa att agenterna förblir pålitliga och förtroendeingivande.

Prestationshantering för agentsystem sträcker sig bortom traditionell applikationsövervakning. Organisationer behöver kontinuerlig insyn i beslutskvalitet, genomförandevägar, verktyget usage och beteendeförändringar under hela en agents livscykel. Avvikelser från förväntat beteende – oavsett om de orsakas av modellavvikelser, konfigurationsändringar, förändrade data eller andra faktorer – bör utlösa en strukturerad granskning och, där så är lämpligt, mänskligt ingripande. Det är därför som arbetsflöden med mänsklig inblandning och övervakning förblir en avgörande styrningsåtgärd.

Tillsammans med hantering av agentlivscykler utgör kontinuerlig prestandamätning den operativa grunden för att styra agentbaserad AI i företags skala.

Bästa praxis #5:
Inkorporera regelefterlevnad och mänsklig tillsyn i agentarbetsflöden

Inom reglerade branscher kan regelefterlevnad inte vara ett externt valideringssteg. Den måste vävas in direkt i agentens design, utförande och övervakning.

Krav på efterlevnad – inklusive lagstadgade bestämmelser, interna riktlinjer, standarder för spårbarhet och regler för datastyrning – måste kontinuerligt tillämpas inom agenternas arbetsflöden. Detta innefattar att direkt integrera begränsningar för data usage, jurisdiktionskontroller, spårbarhet av beslut och krav på bevarande direkt i exekveringslogiken.

Mänsklig övervakning (human-in-the-loop) förblir en kritisk kontrollfunktion, men den måste tillämpas selektivt och riskbaserat. Alla åtgärder kräver inte mänsklig inblandning. Högpåverkande åtgärder som finansiella transaktioner, kundinriktade beslut eller åtkomst till känsliga data bör dock utlösa arbetsflödesgranskningar med mänsklig inblandning baserat på fastställda risktrösklar.

Tillsynen måste också vara strukturerad och konsekvent. Organisationer behöver definierade eskaleringsvägar, godkännandearbetsflöden och ingripandemekanismer som är standardiserade för alla agenter. Detta säkerställer att mänsklig involvering är förutsägbar, granskningsbar och i linje med företagets riskpolicyer snarare än ad hoc-ingripanden.

För finansiella institut och försäkringsbolag är det integrering av regelefterlevnad och mänsklig tillsyn i agentarbetsflöden som möjliggör skalning utan att förlora regulatorisk kontroll.

Att omsätta Agentic AI i praktiken med Jitterbit Harmony

Utmaningen för finansinstitut och försäkringsbolag är inte att bygga AI-agenter utan att operationalisera dem med konsekvent styrning, säkerhet, efterlevnad och observerbarhet i hybrida företagsmiljöer.

Jitterbit Harmony möter detta med en enhetlig, AI-infuserad low-code-plattform som samlar:

• iPaaS
• Apputveckling
• API-hantering under hela livscykeln
• AI-assistenter och AI-agenter

Med Harmony kan finansinstitut och försäkringsbolag integrera datakällor och system och orkestrera komplexa arbetsflöden och agenter i stor skala – från en enda miljö. Omfattande säkerhet, AI-styrning, spårbarhet och regelefterlevnadskontroller är inbyggda i plattformen. Detta gör det möjligt för organisationer att skala upp automatiseringen samtidigt som de bibehåller:

• Operativ kontroll
• Granskningsbarhet
• Regulatorisk anpassning
• Säkerhetsupprätthållande

Jitterbit Agentic AI Services: Från strategi till produktion

Jitterbits Agentic AI och Professional Services teamet hjälper organisationer att gå från strategi till produktionsklara distributioner av agentbaserade system.

Med djup erfarenhet av integration, arbetsflödesdesign och agentbaserade arkitekturer stöder teamet utvecklingen av:

• RAG-baserade arbetsflöden
• Människa-i-slingan-kontroller
• Säker agentarkitektur
• Styrningsramverk för företag

Organisationer kan påskynda implementeringen och samtidigt säkerställa att agenter distribueras med lämpliga skyddsåtgärder, spårbarhet och operativ övervakning.

Redo att börja din agentiska AI-resa?

Se hur Jitterbit hjälper finansinstitut och försäkringsbolag att bygga, ansluta och skala agentiska AI-lösningar med AI-assistenter, AI-agenter och den integrationsgrund som krävs för att konkurrera på en AI-driven marknad.