Adoptarea inteligenței artificiale în sectorul bancar necesită o trecere de la experimente tehnologice la modele de guvernanță și control riguros. În cadrul evenimentului Future Banking Summit, Cosmin Tudor, Country Lead Adastra, a prezentat rezultatele unui proiect implementat pentru o bancă majoră din regiune. Această inițiativă a permis reducerea cu 80% a timpului și a costurilor necesare pentru implementarea noilor proiecte bazate pe agenți AI.
Proiectul a vizat dezvoltarea unei platforme de tip enterprise care să permită utilizarea controlată a tehnologiei în cadrul organizației. Soluția, bazată pe platforma AGate, a fost concepută pentru a asigura mecanisme de guvernanță și securitate necesare în mediul bancar reglementat. Prin utilizarea unor module reutilizabile, banca a reușit să gestioneze accesul la sistemele sensibile într-un mod sigur, evitând reconstrucția mecanismelor de control pentru fiecare departament nou.
Eficiența operațională a fost demonstrată prin economiile financiare generate în primele luni de funcționare. După o perioadă de dezvoltare de cinci luni, platforma a fost lansată în producție, beneficiind inițial departamentele de marketing, conformitate și relații cu clienții. Cosmin Tudor a menționat că, în urma acestui proces, economiile realizate de instituția financiară au depășit pragul de 200.000 de euro, confirmând valoarea modelului de implementare.
O provocare majoră în sectorul financiar este trecerea de la proiectele-pilot la soluțiile de business care generează valoare reală. Cosmin Tudor a citat un studiu MIT care indică faptul că 95% dintre inițiativele AI nu reușesc să atingă randamentul dorit la momentul trecerii în producție. De asemenea, conform Gartner, aproximativ 60% dintre proiectele de inteligență artificială ar putea fi abandonate din cauza datelor care nu sunt pregătite corespunzător pentru utilizare.
Platforma AGate oferă patru mecanisme esențiale de control pentru a gestiona agenții AI care operează în infrastructura băncii. Acestea includ identificarea clară a identității și autorizării fiecărui agent, asigurând totodată independența față de tehnologia utilizată. Această abordare permite integrarea într-o arhitectură enterprise fără a limita banca la un singur furnizor, permițând monitorizarea activităților și a resurselor utilizate de fiecare agent în parte.
Implementarea acestor tehnologii de automatizare depinde de nivelul de autonomie pe care fiecare instituție financiară decide să îl acorde sistemelor. Nu există un standard universal, deoarece limitele de automatizare sunt stabilite în funcție de politicile interne și de riscurile specifice fiecărei bănci. Scopul final este crearea unui blueprint reutilizabil, care să transforme inteligența artificială dintr-un set de proiecte izolate într-un model operațional scalabil la nivelul întregii organizații.