בעוד שמודלי שפה גדולים (LLMs) הופכים במהירות למיינסטרים, השלב המסתמן הבא במהפכת ה-AI הוא Agentic AI – סוכני AI אוטונומיים שמבצעים משימות כמו-אנושיות, מה שיכול להזניק את הפריון בתעשיות רבות. דו"ח חדש המשותף ל-EY ו-MIT סוקר את ההבטחה הגדולה של Agentic AI עבור תעשיית הבנקאות. "מוסדות פיננסיים ובנקים מאמצים בקצב הולך וגובר Agentic AI כדי לשפר תהליכים, לחבר בין מערכות שונות, ולהצליב מידע ממקורות שונים – בלי מעורבות אנושית", נכתב בדו"ח. "עם התבגרות הטכנולוגיה, זה נהיה אפשרי לייצר אוטומציות מבוססות בינה מלאכותית שלא היו אפשרויות במערכות קודמות, מבוססות כללים".
זיהוי הונאות ושיפור השירות
מתודולוגיית הדו"ח מבוססת על סקר בקרב 250 בכירים במערכת הבנקאות. על פי המחקר ניכר שהמערכת הבנקאית כבר מתנסה או מטמיעה מערכות אג'נטיות: 52% נמצאים בשלבי פיילוט, ו-16% בשלבי התקנה. היכן טמון הפוטנציאל הגדול ביותר? על פי המחקר תעשיית הבנקאות יכולה ליהנות מסוכני AI במספר קטגוריות: על פי הנשאלים בראש הרשימה זיהוי הונאות וניהול הסיכון. "הבינה המלאכותית כבר משנה את ה-Threat detection על ידי זיהוי אנומליות ובידוד מכונות נגועות". נכתב. הבינה המלאכותית יכולה לסייע גם בשלב ניהול הזהויות בארגון וניהול הרשאות הגישה למערכות ודאטה.
שיעור גבוה מבין המנהלים (41%) הצביעו על פוטנציאל גדול בשיפור חווית הלקוח באמצעות סוכני AI. "חשבו למשל על היכולת של יועץ פיננסי בבנק לחבר יחדיו כל מה שהוא יודע על הלקוח עם תנאי המאקרו ובשילוב החשיפות של הבנק, כדי להציע הצעה מדוייקת ברמה כירורגית עבור הלקוח", הסביר מורלי בולוסוואר, אנליסט מוביל של בנקאות פרטית ב-Citi.
מיד אח"כ, משתתפי הסקר הצביעו על "חסכון בעלויות ושיפור יעילות" בתור הזדמנות בעידן ה-Agentic AI. בדו"ח מוזכרת דוגמה קונקרטית: בנק DBS הסינגפורי משתמש ב-Agentic AI כדי למיין ולקשר כמות גדולה של הודעות SWIFT (מערכת העברת הכספים הבינלאומית). המערכת שפועלת ב-DBS מזהה את הפקודה ומעבירה אותה לאישור בנקאי אנושי. הזדמנות גדולה נוספת היא בשירות לקוחות, בשל היכולת של מערכות בינה מלאכותית לטפל באלפי שיחות ביום.
עוד הזדמנויות? תהליכי Back Office כמו למשל חקירה של טרנזקציה חשודה, תהליכי Front-end כמו הקצאת אשראי ללקוח ואף תהליכי חיתום. כך נכתב בדו"ח: "Use Cases יכולים להיות בליווי בהענקת משכנתא, הקצאת אשראי לעסקים קטנים, גבייה, תהליכי KYC, מניעת הלבנת הון ועוד". איאן גלסנר, מוביל ה-Innovation בבנק HSBC, אמר: "אפשר לחשוב על סוכן AI בתור מתמחה שמסייע לך במשימות פשוטות אך בצמוד לפיקוח אנושי, שהוא מקבל ההחלטות הסופי". הוא הוסיף שהיכולות האוטונומיות רק ישתפרו עם הזמן: "המערכת תעשה שגיאות אבל היא תשתפר עם Feedback loop שימנע ממנה לחזור על אותן טעויות".
על פי הסקר, בשלב הנוכחי הטכנולוגיה האג'נטית הכי אפקטיבית כשהיא משלימה את העובד האנושי. כ-95% מהמשיבים העריכו שכעת AI יכולה להציע (Advising); מעט פחות (92%) העריכו שהבינה המלאכותית מתאימה לסייע (Assisting) וכ-82% מהמשיבים דיברו על סוכנים שעובדים בשיתוף פעולה ומעצימים את המשתמש. רק 38% מהמשיבים סברו שהמערכות בשלות לגבי החלטות אוטונומיות.
סקפטיות של מנהלים
כמו כל מהפכה טכנולוגית יש עמה אתגרים. על פי המחקר הדאגה הראשונה של מנהיגים במוסדות פיננסים סביב Agentic AI היא אתגר הציות וניהול הסיכון (GRC). הרגולציה מטבעה מפגרת אחרי הטכנולוגיה ולכן ארגונים נדרשים להטמיע סטנדרטים ובקרות משלהם. אתגר שני במעלה לפי הסקר הוא האימוץ הארגוני – אתגר שמורכב משני היבטים: האחד הוא היכולות הטכנולוגיות שקיימות בארגון והשני הוא הספקטיות של מנהלים כלפי הטכנולוגיה החדשה. "ארגונים צריכים לשפר את ה-IQ וה-EQ שלהם כדי לאמץ מערכות AI ושהגוף לא ידחה את השתל", הסביר במטאפורה סאמיר גופטא, מוביל ה-AI עבור גופים פיננסים ב-EY ארה"ב.
אתגרים נוספים נוגעים לאיכות הדאטה בארגון, ואינטגרציה של דאטה ממאות מערכות מידע שונות ונפרדות. עוד אתגר הוא קצב השינוי בעולם ה-AI. מנהלים נמצאים בדילמה לגבי השקעה טכנולוגית, מחשש שהיא תאבד רלוונטיות עד סיום הפרויקט. סוגיה מרכזית נוספת היא לקבוע "כמה אוטונומיה" מקבלת כל מערכת ובאילו תהליכים נכון לערב בן אדם.
למרות האתגרים, ישנה חשיבות גדולה לקפוץ על העגלה האג'נטית, נכתב בדו"ח. "היכולת של חברה לאמץ יכולות טכנולוגיות ולהתאים את הארכיטקטורה שלה – יכולה להיות הגורם המבדל בין חברה מצליחה לחברה שנשארת מאחור". כותבי המחקר מציעים:
- לעשות תעדוף של ה-Use Cases ולבחור כאלו שמציפים ערך עסקי ברור ומדיד אם בהתייעלות, חסכון בעלויות או יצירת מקורות הכנסה חדשים.
- היבט חשוב נוסף הוא ניהול מרכזי של בניית מערכות ה-AI בארגון, כדי למנוע כאוס שיכול לנבוע מ"יוזמות מקומיות".
- יש חשיבות גדולה בטיוב ה-Data כדי שהאפליקציות יהיו יעילות ומדויקות.
- להציב בקרות נאותות – Governance Framework – מסגרת ציות שהארגון יחוש בנוח עימה.
- עבור כל אלו צריך להתאים את כח העבודה בארגון וזאת על ידי השקעה מסיבית בהכשרה של העובדים.
לסיכום, מהפכת ה-Agentic AI נושאת עימה הזדמנויות רבות למערכת הבנקאות, במגוון תהליכים ומוצרים, אך האימוץ עתיר גם הוא באתגרים ומכשולים. "אתה יכול להתחיל עם מערכת פשוטה, שעונה על צורך בתוך תהליך ומשם להרחיב בהדרגה את השלבים האוטומטיים בתהליך", סיכם גופטא.
