Штучний інтелект перестає бути помічником – банки довіряють йому дедалі більше процесів

Фінансові компанії поступово відмовляються від експериментів із генеративним AI та переходять до автономних систем, здатних самостійно виконувати складні завдання й ухвалювати рішення.

Штучний інтелектуже кілька років залишається однією з головних тем у фінансовій індустрії. Однак тривалий час більшість проєктів залишались лише експериментами – компанії тестували пілотні програми, створювали демонстраційні рішення та запускали обмежені сценарії використання. Про це пишеTechradar.

Дивіться такожДовгоочікувана модель Claude Mythos усе-таки вийде: де нею можна буде скористатися

Теперситуація починає змінюватися. Як пояснює директор технологічної платформи Lloyds Banking Group Пітер Лі, індустрія переходить від звичайних генеративних AI-інструментів до так званого agentic AI – автономних систем, які можуть не лише відповідати на запити, а й самостійно планувати дії, виконувати завдання та адаптуватися до змін.

За словами Лі, головна різниця полягає в тому, що попередні покоління AI переважно створювали контент або рекомендації – тексти, код чи аналітичні підказки. Agentic AI натомість здатний діяти. Такі системи можуть інтерпретувати наміри користувача, розбивати цілі на окремі етапи та взаємодіяти з різними цифровими платформами практично без участі людини.

"AI більше не є просто інструментом, яким користуються люди – він стає активним учасником робочих процесів", – наголошує Пітер Лі.

На думку автора, agentic AI перестав бути футуристичною концепцією. Технологія вже використовується у реальних робочих середовищах.

Як пишеKpmg, у банківському секторі такі системи можуть супроводжувати клієнтів під час складних фінансових операцій, не лише відповідаючи на питання, а й прогнозуючи потреби користувачів та допомагаючи досягати потрібного результату.

Паралельно AIпочинає активніше використовуватись усередині компаній. Його застосовують для автоматизації рутинних процесів, швидкого пошуку інформації та підтримки співробітників у режимі реального часу.

Окремо Лізгадує інтегровані платформи, які поєднують дані, автоматизацію та AI для допомоги працівникам, що працюють із клієнтами. Подібні системи дозволяють швидше ухвалювати рішення та ефективніше обслуговувати користувачів.

У центрі уваги, за його словами, перебуває не сама технологія, а практична користь від неї. Головними показниками успіху стають швидкість підтримки клієнтів, якість сервісу та ефективність роботи персоналу.

Разом із переходом від тестування до масового впровадження зростає й кількість ризиків. Особливо це актуально для фінансового сектору, де питання довіри мають критичне значення.

Agentic AIстворює нові виклики через високий рівень автономності. Організаціям доводиться контролювати, щоб дії AI-систем були прозорими, зрозумілими та відповідали правилам безпеки.

Пітер Лі наголошує, що відповідальне впровадження AI неможливе без чітких механізмів управління ризиками. Причому такі системи контролю повинні створюватися ще на етапі розробки, а не після запуску технології.Водночас проблемане обмежується лише програмним забезпеченням. За словами автора, важливу роль відіграють також корпоративна культура, бізнес-процеси та підготовка персоналу.

Компанії дедалі активніше інвестують у навчання співробітників, щоб ті могли правильно працювати поруч із AI-системами, аналізувати результати їхньої роботи та за потреби ставити під сумнів рішення алгоритмів.

Окрему увагу Лі приділяє технологічним екосистемам. Він зазначає, що масштабування AI залежить не лише від окремих компаній, а й від середовища навколо них – доступу до талантів, університетських досліджень та галузевої співпраці.

Як приклад, він наводитьManchester, який останніми роками став одним із важливих британських центріврозвитку цифрових технологій та інженерії.

Саме подібні регіональні хаби допомагають компаніям швидше тестувати нові рішення, обмінюватися досвідом та впроваджувати складні AI-системи у практичних сценаріях.

Важливу рольу цьому процесі відіграють також галузеві заходи на кшталт Manchester Tech Week, де компанії діляться реальними прикладами використання agentic AI.

На думку автора, індустрія AI поступово переходить до більш прагматичного етапу розвитку. Якщо попередні роки були присвячені пошуку можливостей і тестуванню концепцій, то тепер головне питання полягає у практичному впровадженні та масштабуванні.

Agentic AI стає ключовою частиною цього переходу. Але успіх технології залежатиме не лише від потужності алгоритмів, а й від того, наскільки ефективно компанії інтегрують їх у наявні процеси, контролюватимуть ризики та адаптують до них своїх працівників.Для фінансового сектору, вважає Пітер Лі, потенціал таких систем уже очевидний. Водночас банки повинні впроваджувати AI так, щоб це зміцнювало довіру клієнтів і приносило реальну користь як бізнесу, так і співробітникам.