AI-агенты в сфере финансов: новое поколение финансовых рабочих процессов — от автоматизации к интеллектуальному выполнению задач

По мере того как искусственный интеллект эволюционирует от «генерации контента» к «выполнению задач», финансовые технологии вступают в новую стадию развития.

Ранее финансовые учреждения в значительной степени полагались на системы управления правилами, RPA (роботизированную автоматизацию процессов) и традиционное корпоративное ПО для выполнения стандартных задач, таких как ввод данных, сверка и формирование отчетов. Эти инструменты эффективны при работе с фиксированными процессами, однако при изменении форматов, нехватке информации, появлении нестандартных транзакций или ситуациях, требующих принятия решений, часто возникает необходимость во вмешательстве человека.

AI-агенты начинают менять эту модель.

AI-агент не просто следует заранее заданному сценарию. Он способен работать на достижение цели, собирать информацию, понимать контекст, планировать шаги, использовать инструменты, выполнять действия и определять дальнейшие шаги на основе полученных результатов.

Для компании KAEL AI подлинная ценность AI-агентов в финансах заключается не в стремлении к «полностью автономной работе», а в способности объединить:

финансовые данные + модели ИИ + инструменты + автоматизацию рабочих процессов + контроль рисков + человеческий надзор

в более непрерывный, интеллектуальный и управляемый финансовый рабочий процесс.

Что такое AI-агент в сфере финансов?

Финансовый AI-агент — это система искусственного интеллекта, способная непрерывно выполнять финансовые задачи в рамках четко определенных полномочий, правил и целей.

Обычно он выполняет пять основных функций:

Восприятие информации → Понимание задачи → Создание плана → Использование инструментов → Выполнение и оценка результатов

Например, агент, занимающийся сверкой данных, не просто механически сравнивает два столбца цифр.

Сначала он может извлечь данные из банковских систем и корпоративной ERP-системы, определить даты транзакций, суммы, названия контрагентов и платежную информацию, автоматически сопоставить большинство стандартных операций, проанализировать возможные причины расхождений и, наконец, систематизировать те исключительные случаи, которые действительно требуют принятия решения человеком.

Таким образом, AI-агента можно рассматривать как цифрового сотрудника, обладающего определенным уровнем операционных возможностей.

Он не только обрабатывает данные, но и понимает взаимосвязи между задачами.

Чем AI-агенты отличаются от традиционной автоматизации финансовых процессов?

Основной принцип традиционной RPA:

Выполнение действий в соответствии с правилами.

Например:

Если сумма в счете-фактуре совпадает с суммой в заказе на закупку — перейти к следующему шагу; если не совпадает — остановить процесс и передать задачу на проверку человеку. Такой подход может быть весьма эффективным, однако его гибкость ограничена ситуациями, выходящими за рамки заранее заданных правил.

Агенты на базе ИИ делают основной упор на:

Понимание + Логический вывод + Использование инструментов + Поддержку принятия решений.

Например, если сумма в счете-фактуре отличается от суммы в заказе на закупку, агент не обязательно сразу останавливает процесс.

Он может продолжить проверку:

Включены ли в счет расходы на доставку?

Изменились ли налоговые ставки?

Часто ли у данного поставщика возникают подобные расхождения?

Одобрялись ли подобные случаи в прошлом?

Допускает ли политика компании такой уровень отклонений?

Затем система может определить, следует ли обработать операцию автоматически, дать рекомендацию или передать вопрос на рассмотрение человеку.

Таким образом, эти две технологии можно охарактеризовать следующим образом:

RPA: Выполняет фиксированные рабочие процессы.

Агент на базе ИИ: Обрабатывает динамические рабочие процессы, требующие понимания контекста.

Компания KAEL AI рассматривает эти технологии как взаимодополняющие, а не взаимоисключающие.

Простые, массовые задачи, основанные на четких правилах, могут по-прежнему выполняться системами автоматизации, в то время как сложные, слабоструктурированные задачи, требующие анализа и принятия обоснованных решений, могут решаться с помощью агентов на базе ИИ.

Ключевые возможности финансовых агентов на базе ИИ

Для полноценной работы финансового агента обычно требуется наличие ряда функциональных возможностей.

1. Автономное выполнение

Агент способен самостоятельно продвигать задачу в рамках заданных ограничений, не требуя от пользователя инструкций для каждого шага.

Например, при поступлении в систему новых банковских данных агент по сверке может автоматически начать сопоставление транзакций, выявление расхождений и формирование результатов обработки.

Такая автономность не означает наличия «неограниченных полномочий».

Надежный финансовый агент должен четко разграничивать:

Действия, которые могут выполняться автоматически, и действия, требующие одобрения человека.

2. Восприятие внешней среды

Финансовая деятельность связана с использованием множества различных типов данных, включая:

Данные ERP-систем, банковские выписки, счета-фактуры, PDF-документы, электронные письма, финансовые отчеты, рыночные данные, информацию из баз данных и данные API.

Прежде всего, агент должен уметь «понимать» эту информацию.

Это может включать оптическое распознавание символов (OCR), обработку естественного языка, извлечение данных, их преобразование в структурированный вид и проверку достоверности.

Например, счет-фактура от поставщика может содержать:

Название поставщика, сумму, налоги, условия оплаты, номер заказа на закупку и примечания.

Прежде чем приступить к дальнейшей обработке, агент должен преобразовать это содержимое в данные, пригодные для анализа.

3. Целеориентированное поведение

Традиционное программное обеспечение обычно работает на основе фиксированного...