Оглавление

По данным cohere.com финансовые компании осознают необходимость ускорения для сохранения конкурентоспособности, но ручные процессы остаются нормой. От упущенных возможностей продаж до потери времени управляющих на рутину — издержки растут.

Почти 47% банковских специалистов называют ручной сбор данных главным препятствием для отчётности, а 42% кредитных организаций полагаются на ручные методы в комплаенсе, рискуя нарушить регуляторные нормы. AI-агенты, перешедшие из стадии прототипов в реальное внедрение, предлагают решение через автоматизацию рабочих процессов, улучшение клиентского сервиса и управление соответствием требованиям.

Суть AI-агентов в финансах

Предпринимательские AI-агенты помогают автоматизировать задачи на основе запросов: от управления клиентскими отношениями до мониторинга мошенничества и оценки рисков. На базе больших языковых моделей они способны:

  • Анализировать цели и выбирать инструменты
  • Выполнять многошаговые операции
  • Работать в рамках заданных политик безопасности

Доминируют два типа агентов:

  • Диалоговые: чат-помощники для открытых задач (анализ данных, составление отчётов)
  • Автоматизационные: выполняют регламентированные процессы (например, сбор данных для KYC) без отклонений от сценария

Новая тенденция — мультиагентные системы, где специализированные агенты (планировщик, сборщик данных, аналитик) работают согласованно. Преимущество — модульность, недостаток — сложность координации. Для финансового сектора критически важны приватные развёртывания и строгие протоколы безопасности из-за чувствительности данных и регуляторного давления.

Практические кейсы внедрения

Для управляющих активами

До 28% финансовых советников признают нехватку времени на клиентов из-за ручного мониторинга новостей и подготовки отчётов. AI-агент, интегрированный с CRM и новостными feeds, автоматически генерирует персонализированные сводки (с учётом рискового профиля клиента), создаёт PDF-отчёты и черновики писем. Высвобожденное время перенаправляется на стратегические сессии.

Для отделов продаж

Представители тратят лишь 30% времени на продажи, остальное — на ввод данных и подготовку встреч. Агент синхронизируется с календарём и CRM (например, Salesforce), анализирует историю взаимодействий с клиентом, готовит тезисы для встреч и автоматизирует последующие действия, сокращая пробелы в коммуникации.

Технология AI-агентов в финансах — не футуристический концепт, а рабочий инструмент для борьбы с операционными потерями. Но ключевая сложность — не алгоритмы, а интеграция в жёсткие регуляторные рамки. Примеры Cohere убедительны, однако они решают «верхушку айсберга»: автоматизацию отчётности, а не принятие решений. Риск в том, что банки, внедряя агентов фрагментарно, получат точечные улучшения вместо трансформации процессов. Ирония: главное достижение пока — освобождение людей от Excel, но это уже прогресс.