金融サービス会社にとって、これを管理するのは非常に難しい場合があります。 Forrester の調査によると、金融組織の 57% がエージェント AI を最大限に活用するために必要な内部機能を開発中であることがわかりました。 」データは、銀行の歴史の中で作成されたさまざまな形式で存在します。」とメイザック氏は言います。「50 年間存続している銀行を考えてみると、まったく同じものに対して 60 種類の異なる PDF があるかもしれません。そして同時に、これらのシステムの出力が 100% 正確であることも望んでいます。多くの場合、「十分に良い」というものはありません。つまり、企業はそれを最初から正しく行う必要があります。
検索して結果を保証する
効果的な検索プラットフォームは、断片化され、インデックスが不十分で、アクセスできないデータの問題を解決する鍵となります。構造化データと非構造化データを簡単に検査し、安全に保管し、適切なコンテキストで適用できる金融サービス企業は、エージェント AI から最大限の価値を得ることができます。そのためには、多くの場合、データ アクセスとユーティリティを念頭に置いて AI システムを設計し、より高速に動作してより正確な結果が得られ、リスクも軽減できるようにする必要があります。 「検索は、実際のデータに基づいて AI を正確にするための中核テクノロジーです」と Mayzak 氏は言います。 「検索プラットフォームは、この AI 革命を推進する権威あるコンテキストと記憶の保存場所となっています。」
これらの AI を活用した自律的な検索とシステムが導入されると、金融サービス企業はさまざまな目的で利用できるようになります。クライアントのエクスポージャを監視することで、エージェント AI は取引、市場シグナル、外部データを継続的にスキャンして新たなリスクを検出できます。プラットフォームは、問題にリアルタイムで自動的にフラグを立てたりエスカレーションしたりできます。取引監視では、AI エージェントが取引ワークフローをレビューし、さまざまな形式での不一致を特定し、人間の介入を最小限に抑えて例外を段階的に解決できます。規制報告では、AI がすべてのシステムからデータを収集し、必要なレポートを生成し、各出力がどのように発生したかを追跡できます。これらの AI アプリケーションは、追跡可能で説明可能であるため、監査とコンプライアンスのニーズをサポートしながら時間を節約できます。
このような機能はすでに存在しますが、多くの場合手動で断片化されており、拡張するのが困難です。 Agent AI を使用すると、金融組織は、高度に規制された環境で必要とされる精度と透明性を維持しながら、より自動化され、効率的でスケーラブルなプロセスに移行することができます。メイザック氏は、「今日の人間の働き方とそれほど変わらない。ただ、はるかに速いペースと規模で行われているだけだ」と語る。
エージェント AI エコシステムの構築
エージェント AI の立ち上げは、特に他の AI 企業が内部で行き詰まっている場合には、気が遠くなる可能性があります。 Mayzak 氏の推奨事項は、管理可能なユースケースを選択し、時間の経過とともに拡張できるようにすることです。 「成功は成功の上に築くことができます」と彼は言います。 「企業は 70 ステップのビジネス プロセスの自動化を目指すことはできますが、どこかから始めなければならないことに気づきつつあります。市場でうまくいっているのは、問題に段階的にアプローチすることです。最初のステップがうまく機能すれば、次のステップ、さらに次のステップに進むことができます。」
同業他社の中でリーダーとなる金融サービス組織は、強力なセキュリティ管理、優れたデータ ガバナンス、効果的なシステム パフォーマンス管理を含むより広範なエコシステムにエージェント AI を統合する組織になります。メイザックさんの言うように、 「これを正しく行うことで、AI フィードバック ループが構築され、経営陣はこれらのシステムから新しいシグナルを受け取り、投資の有効性を評価し、信頼性が高く実用的な洞察を生成します。」パイロットを繰り返し、継続的に改善することで、企業は測定、管理、拡張が可能なエージェント システムを作成します。これにより、エージェント AI が永続的な競争上の優位性へと変わります。
Elastic が金融サービスをどのようにサポートしているかについて詳しくは、こちらをご覧ください。
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