Glappet för agentisk AI-exekvering: Varför banker och försäkringsbolag vinner eller förlorar på integration

Av Maneeza Malik, Produktmarknadschef

Banker och försäkringsbolag går in i en ny fas av AI-implementering. Efter år av experimenterande med prediktiva modeller, chattbotar och generativ AI utvärderar många finansinstitut nu agentbaserad AI (agentic AI). Dessa system har förmågan att resonera, fatta beslut och utföra uppgifter i affärsprocesser med begränsad mänsklig inblandning.

Potentialen är betydande: AI-agenter kan hjälpa till att automatisera komplexa arbetsflöden, minska manuellt arbete, förbättra den operativa effektiviteten och påskynda kundinriktade processer. Tillämpningarna spänner över kundtjänst, bedrägeriuserlöpanden, utlåning, underwriting, skadehantering, finans, HR och regelefterlevnad.

Tekniken i sig utvecklas snabbt. Enligt Gartner, år 2028 kommer 33% av företagsprogramvaror att innehålla agentbaserad AI, en ökning från mindre än 1% år 2024 – samtidigt som 15% av de dagliga arbetsbesluten kommer att fattas autonomt av AI-agenter.

Ändå när organisationer går från experiment till produktion upptäcker många att intelligens enbart inte räcker till. AI-agenter skapar bara värde när de kan komma åt data, interagera med företagssystem och utföra åtgärder i ändamålsenliga affärsprocesser.

Inom finans- och försäkringsbranschen, där arbetsflöden ofta spänner över hundratals applikationer och regelverk, är denna “sista mil” av exekvering ofta det största hindret för skalbarhet.

Frågan är inte längre om institutioner kommer att anamma agentisk AI. Det är vilka organisationer som framgångsrikt kommer att operationalisera den i hela verksamheten. Och i takt med det framträder integration som den avgörande länken mellan AI-kapacitet och affärsresultat.

Klyftan för agentbaserad AI-implementering inom finanssektorn

Löftet med agentbaserad AI är inte bara bättre insikter. Det är förmågan att utföra arbete.

De flesta finansinstitut och försäkringsbolag har redan visat att AI kan analysera dokument, sammanfatta information, identifiera mönster och rekommendera åtgärder. Dessa funktioner blir i allt högre grad grundläggande krav. Utmaningen börjar när organisationer försöker gå från isolerade användningsfall till driftsättning i stor skala.

Till skillnad från traditionell programvara verkar AI-agenter sällan inom en enda applikation. För att utföra meningsfullt arbete måste de interagera med datakällor, affärsapplikationer, arbetsflöden och beslutsfattande system i hela företaget.

För att göra detta behöver AI-agenter tillgång till data, system, arbetsflöden, policys och affärskontext. Utan detta fungerar även de mest avancerade modellerna med en ofullständig förståelse av miljön och begränsad förmåga att driva resultat.

Det är här många initiativ strandar.

Ett utlåningsarbetsflöde kan till exempel innefatta kundonboarding-system, dokumentarkiv, kreditupplysningsföretag, underwriting-plattformar, kärnbankapplikationer, efterlevnadskontroller och godkännandeprocesser. En AI-agent kan vara kapabel att utvärdera en ansökan och identifiera riskfaktorer, men för att slutföra processen krävs samordnad åtkomst till alla inblandade system.

Samma utmaning finns inom skadereglering, bedrägeriutredningar, kundtjänst och finansiella verksamheter. Intelligens kan finnas, men utförandet blir svårt när de underliggande systemen är fragmenterade.

Vanliga hinder är:

• Data som är distribuerad över äldre miljöer (legacy) och molnmiljöer
• Affärsprocesser som spänner över flera applikationer
• Inkonsekventa säkerhets- och behörighetsmodeller
• Begränsad insyn i agenters åtgärder och resultat
• Manuella överlämningar mellan system och team
• Regulatoriska krav som kräver tillsyn och spårbarhet

Som ett resultat befinner sig många finansinstitut med AI-agenter som kan rekommendera åtgärder men inte på ett tillförlitligt sätt kan slutföra affärsprocesser från början till slut.

Denna klyfta mellan intelligens och exekvering håller på att bli en av de mest avgörande utmaningarna för implementering av företags-AI.

Varför intelligent agent-AI behöver integration för att skapa värde inom banksektorn

Under årtionden har integration betraktats främst som en IT-funktion. I eran av agentbaserad AI har det blivit en strategisk affärsförmåga.

Betänk en bedrägeriutredning. Att upptäcka misstänkt aktivitet är bara det första steget. Att lösa problemet kan kräva att man hämtar transaktionshistorik, granskar kundregister, kontrollerar system för sanktionsscreening, skapar ärendeakter, meddelar utredare och dokumenterar åtgärder för regelmässig rapportering.

Värdet genereras inte genom att identifiera ett potentiellt problem. Det genereras genom att utredningen förs framåt. Det kräver anslutning mellan system.

Samma princip gäller för kundtjänst. En handläggare som hjälper en försäkringstagare kan behöva hämta policyinformation, komma åt skaderegleringsregister, verifiera betalningsstatus, uppdatera kontouppgifter och samordna uppföljningskommunikation. Kundupplevelsen beror inte bara på kvaliteten på denna interaktion, utan också på förmågan att utföra åtgärder i realtid.

Det här är anledningen till att integration har blivit den sista biten för agentbaserad AI.

Organisationer har investerat tungt i dataplattformar, analysverktyg och AI-modeller. Det verkliga affärsvärdet uppnås dock när AI kan fungera inom befintliga processer och omvandla beslut till handling. Integration utgör den bindväv som möjliggör denna övergång från intelligens till utförande.

Utan den förblir AI begränsad till isolerade användningsfall. Med den kan organisationer börja automatisera kompletta affärsprocesser i stället för enskilda uppgifter.

Styrning kan inte vara en eftertanke

Enbart genomförande räcker inte. Finansiella institutioner och försäkringsbolag verkar i några av världens hårdast reglerade miljöer. All teknik som påverkar kundresultat, finansiella beslut eller operativa processer måste uppfylla stränga krav på transparens, ansvarsskyldighet och kontroll.

Detta blir ännu viktigare i takt med att AI-system får större autonomi.

Organisationer behöver få till sjöss att agentens åtgärder är i linje med interna policyer, regelverk och riskhanteringsramar. De måste förstå hur beslut fattades, vilken information som användes och om lämpliga kontroller följdes under hela processen.

Frågor som dessa blir allt viktigare

• Varför vidtogs en viss åtgärd?
• Vilken data låg till grund för beslutet?
• Tillämpades riktlinjerna konsekvent?
• När krävdes mänsklig granskning?
• Kan processen revideras i efterhand?

Dessa frågor är mer än bara efterlevnadsfrågor. De är förtroendekrav.

Utan tydliga styrningsmekanismer kan organisationer tveka inför att implementera AI-agenter i processer med högt värde. Omvänt kan institutioner skala automatisering med större tillförsikt när policyövervakning, monitorering, observerbarhet och spårbarhet är inbyggda i de operativa arbetsflödena.

De organisationer som lyckas med agentbaserad AI kommer inte att vara de som rör sig snabbast. Det kommer att vara de som etablerar de kontroller som krävs för att agera ansvarsfullt.

Framtidens autonoma finanser

Samtalet kring autonom AI kretsar ofta kring vad teknologin kan göra. Den viktigare frågan är i tilltagande grad vad organisationer kan operationalisera.

De flesta finansiella institut och försäkringsbolag kommer att få tillgång till allt mer kapabla AI-modeller. Konkurrensfördelen kommer att komma från hur effektivt dessa förmågor integreras i affärsverksamheten.

Organisationer som kan koppla samman AI-agenter med företagssystem, arbetsflöden och styrningsramar kommer att ha bättre förutsättningar att accelerera beslutsfattandet, förbättra kundupplevelserna, öka den operativa effektiviteten och minska det manuella arbetet i hela organisationen.

De som misslyckas med detta kommer att fortsätta ställas inför en bekant utmaning: lovande AI-initiativ som ger begränsad affärsnytta bortom pilotstadiet.

Agentisk AI representerar en betydande möjlighet för finans- och försäkringsbranschen, men för att förverkliga de potentiella fördelarna krävs mer än intelligenta modeller. Det kräver den infrastruktur som gör det möjligt för dessa modeller att fungera i företagsmiljöernas komplexitet.

Jitterbit Harmony: Att koppla samman AI med verksamhetens genomförande

När adoptionen accelererar framstår integration som den kritiska bryggan mellan AI-potential och affärsresultat. De banker och försäkringsbolag som bygger den bryggan framgångsrikt kommer att vara de som omvandlar AI-innovation till mätbara resultat i stor skala.

Detta kräver en grund som gör det möjligt för system, data, arbetsflöden och styrningsprocesser att fungera tillsammans.

Jitterbit Harmony tillhandahåller den grunden genom en enhetlig, AI-infuserad low-code-plattform som samlar:

• iPaaS
• Data- och systemintegrationer
• Hela livscykeln API-hantering
• Applikationsutveckling
• AI-assistenter och agenter
• Och framför allt, komplexa arbetsflöden och storskalig dirigering av AI-agenter – allt i en enda miljö

I stället för att förlita sig på fragmenterade punkt-till-punkt-anslutningar kan organisationer etablera en modern integrationsarkitektur som stöder realtidskommunikation mellan företagets olika system. Detta omfattar centrala bankplattformar, försäkringssystem, CRM-applikationer, ERP-miljöer, datalager och mycket mer. Genom att koppla samman dessa miljöer gör Harmony det möjligt för AI-drivna processer att fungera i hela företaget istället för enbart inom isolerade applikationer.

För banker och försäkringsbolag som vill gå från experimentfasen till produktionsdrift erbjuder Harmony en heltäckande miljö för att utveckla, driftsätta, hantera och samordna AI-agenter i hela organisationen. Dess low-code-funktioner påskyndar utvecklingen av AI-agenter genom att förenkla utformningen av arbetsflöden, systemintegration och hantering av agenternas livscykel, vilket minskar behovet av omfattande anpassad kodning.

Finansiella institut och försäkringsbolag kan snabbt skapa AI-agenter som interagerar med kärnbankssystem, policyadministrationsplattformar, skadehanteringsapplikationer, kundtjänstverktyg och företagets datakällor. Dessa agenter kan integreras i affärsprocesser, samarbeta med andra agenter och mänskliga användare samt utföra åtgärder i anslutna system i realtid. Detta bidrar till att organisationer kan automatisera komplexa arbetsflöden samtidigt som de bibehåller operativ synlighet och kontroll.

Lika viktigt är att heltäckande styrning, regelefterlevnad och säkerhetskontroller för AI är inbyggda i hela plattformen. Övervakning, granskningsspår och tillämpning av policyer hjälper organisationer att skala upp sina automatiseringsinitiativ samtidigt som de upprätthåller regelefterlevnaden. Och centraliserade hanteringsfunktioner gör det möjligt för organisationer att styra agenters beteende, spåra prestanda och säkerställa att AI-drivna processer förblir anpassade till affärs-, risk- och regelkrav.

Jitterbit Harmony har uppnått ISO 42001-certifiering, tillsammans med flera andra säkerhetscertifieringar som är avgörande för reglerade branscher. Vårt branschledande fokus på säkerhet säkerställer ges den åtkomst de behöver för att lyckas utan extra risk.

Resultatet blir en säkrare och mer tillförlitlig driftsmiljö för agentbaserad AI – en miljö som stöder både innovation och företagskrav.

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.