Жодна конференція чи форум у наш час не проходить без обговорення штучного інтелекту. Та все частіше ці дискусії переходять від генеративного ШІ до агентного ШІ (Agentic AI), який здатен трансформувати дуже багато індустрій, зокрема фінанси.
Виступаючи на щорічній конференції Salesforce минулого року, генеральний директор компанії Марк Беніофф сказав, що агентний ШІ є наступним кроком в еволюції ШІ. А платформи фінансових послуг переходитимуть від надання вбудованих фінансових послуг через API до вбудованих фінансових послуг через агентів. Це спричинить справжню революцію в бізнес-моделях.
Підтверджує тренд і компанія Bain Capital Ventures, один із ключових інвесторів у фінтех. Експерти зазначають, що A-Commerce, тобто автономна електронна комерція, стане таким же дизраптором, як свого часу мобільна комерція. Тож фінансовим організаціям, які звикли заробляти на інтерчейндж, потрібно буде переглянути свої стратегії.
Очікується, що ринок агентів штучного інтелекту зросте з $5,1 млрд у 2024 році до $47,1 млрд до 2030 року, тобто середньорічний темп росту становитиме 44,8%. Це важливий сигнал для венчурних інвесторів.
Агентний ШІ та “людиноподібний” підхід
Моделі генеративного штучного інтелекту навчаються на величезних обсягах тексту, зображень, аудіо, відео та чисел. Вони можуть виконувати різноманітні завдання, такі як узагальнення інформації, переклад, відповіді на питання, редагування зображень, транскрибування мови. Однак ці моделі не є по-справжньому автономними – їм потрібні конкретні підказки чи інструкції для отримання результатів.
Агентний ШІ – це наступний крок у галузі штучного інтелекту. В його основі – групи незалежних ШІ-агентів, які працюють разом, використовуючи розширені навички міркування та планування для вирішення складних багатоетапних проблем. При цьому великі мовні моделі діють як їхній “мозок” для прийняття рішень.
Тож, основна відмінність агентного ШІ в тому, що він може самостійно сприймати інформацію, аналізувати, навчатися та надавати рішення без постійного керівництва людини.
Агентний ШІ у фінансах
Уявіть торгового агента зі штучним інтелектом, який аналізує ринкові дані та автономно відстежує ринкові тенденції, розшифровує торгові сигнали, коригує стратегії та зменшує ризики в режимі реального часу. Агентний ШІ здатен це робити, інтегруючи інструменти через API, датчики та міркувальні можливості, щоб реагувати на нову інформацію та дані, а також автоматизувати та вдосконалювати фінансові завдання, які не під силу генеративному ШІ.
Збільшена автономія агентного ШІ дає йому змогу обробляти повторювані процеси з величезними об’ємами даних. Це дає фінансовим установам і учасникам ринку додаткові можливості для оптимізації робочих процесів, покращення коплаєнс та удосконалення процесу прийняття рішень.
Основні напрямки трансформації фінансових послуг за допомогою Agentic AI:
- Оптимізація операцій: шляхом автоматизації повторюваних завдань, таких як введення даних, перевірки комплаєнс та обробка транзакцій, агентний ШІ підвищує продуктивність і зменшує вірогідність людських помилок, звільняючи співробітників для більш стратегічної роботи.
- Стимулювання інновацій: агентний ШІ дозволяє створювати нові фінансові інструменти, такі як персоналізовані робо-консультанти або адаптивні системи управління активами, які коригують стратегії в режимі реального часу на основі змін ринку та вподобань клієнтів.
- Покращення взаємодії з клієнтами: Agentic AI спирається на тренди, такі як відкритий банкінг та вбудоване фінансування, щоб запропонувати споживачам персоналізованих ШІ-агентів. Ці агенти можуть керувати фінансами, приймати оптимізовані рішення та узгоджувати стратегії з індивідуальними цілями та рівнями ризику, розширюючи можливості користувачів, як ніколи раніше.
Проте, як відомо, поруч із перевагами завжди існують виклики та ризики. Ось ключові з них, пов’язані з розвитком Agentic AI:
- Виклики для ринку праці: агентний ШІ може скоротити попит на деякі професії, зокрема в сфері комплаєнс, інвестицій, управління активами, аудиту. Така тенденція потребуватиме зусиль із перенавчання та підготовки кадрів.
- Людський нагляд: хоча агентний ШІ є більш автономним, нагляд людини залишається важливим.
- Конфіденційність і кібербезпека: залежність Agentic AI від величезних обсягів даних викликає занепокоєння щодо конфіденційності. Необхідно дотримуватися балансу між персоналізацією та конфіденційністю.
- Нестабільність ринку: зменшуючи перешкоди для автоматизованих ринкових взаємодій, агентний ШІ може збільшити системні ризики та волатильність ринку.
- Управління та регулювання: автономний штучний інтелект створює нові проблеми в управлінні. Необхідна така нормативно-правова база, яка забезпечить підзвітність, нагляд і дотримання етичних стандартів для усунення упереджень у прийнятті рішень.
- Фіскальна політика: Міжнародний валютний фонд пропонує впровадити “податки на автоматизацію” для підтримки адаптації робочої сили в епоху активного розвитку ШІ, зокрема агентного ШІ. Важливою є співпраця між фінансовими установами та регуляторами.
Окремо варто зазначити, що розвиток агентного ШІ може сприяти фінансовій доступності та інклюзії в економіках, що розвиваються, де доступ до традиційних банківських послуг залишається обмеженим. Наприклад, Agentic AI може автономно оцінювати кредитоспроможність споживача без його прямої участі. А мобільний банкінг на базі агентного ШІ може пропонувати персоналізовані продукти на основі даних про щоденну діяльність користувача.
За матеріалами World Economic Forum
