金融服務中代理型AI的數據準備

金融服務公司在應用人工智能時面臨着獨特的挑戰。它們處於監管最嚴格的行業之一，同時需要應對瞬息萬變的外部事件。因此，代理型AI在金融領域的成功更多地取決於其依賴的數據的質量、安全性和可訪問性，而非系統本身的複雜程度。

Elastic的全球搜索AI負責人Steve Mayzak強調：“一切都始於數據。”代理型AI——能夠獨立規劃並執行任務，而不僅僅是生成響應的系統——因其整合實時數據和優化複雜工作流的能力，對金融服務具有巨大潛力。據Gartner統計，超過一半的金融團隊已實施或計劃實施代理型AI。

然而，將自主AI引入任何組織都會放大其底層數據的優缺點。為了快速、可控地部署代理型AI，金融服務公司必須首先能夠大規模地搜索、保護和情境化其數據。Mayzak指出：“代理型AI放大了鏈條中最薄弱的環節：數據的可用性和質量。而系統的強度取決於其最薄弱的環節。”因此，金融服務公司需要一個可信、集中、易於訪問且可大規模管理的數據存儲。

高質量信息的重要性

金融領域的法規要求對數據工具高度負責。Mayzak表示：“你不能只停留在解釋數據來源和轉換結果。你需要一種可審計、可治理的方式來解釋模型發現了什麼信息以及為什麼該數據適合下一步。”同時，金融服務公司需要速度和準確性以滿足客户期望並保持競爭力。市場不斷變化，風險和機遇也隨之移動。如果AI模型能夠解析來自複雜來源的自然語言（非結構化數據）以及更易分析的結構化數據，就能為用户提供更相關的信息。

在這種環境下，不容許任何錯誤，包括早期AI中的幻覺問題。代理型AI系統依賴於快速獲取高質量、治理良好且安全可訪問的數據。在金融領域，這些數據涵蓋交易、客户互動、風險信號、政策和歷史背景。準備這些數據的任務不可低估。Mayzak説：“自然語言比結構化數據混亂得多，這使得組織和清理的過程更加重要也更困難。”

數據必須跨不同位置進行良好索引和整合，而不是鎖定在組織的孤立系統中。否則，AI代理會滯後，提供不一致的答案，併產生更難追蹤和解釋的決策，從而削弱監管機構、客户和內部利益相關者的信心。Mayzak指出：“在銀行中執行交易有多種描述方式。在代理驅動的世界中，我們需要這些描述是確定性的——每次都能產生相同的結果。但我們是在強大的非確定性模型上構建。這非常棘手，但並非不可能。”

對金融服務公司而言，管理這一點極具挑戰性。Forrester的一項研究發現，57%的金融組織仍在開發充分利用代理型AI所需的內部能力。Mayzak説：“數據以多種不同格式存在，貫穿銀行的歷史。以任何一家有50年曆史的銀行為例：他們可能有60種不同的PDF格式用於完全相同的事情。同時，我們希望這些系統的輸出100%準確。在許多情況下，沒有‘足夠好’的餘地。”也就是説，公司需要第一次就做對。

搜索與安全

有效的搜索平台是解決數據碎片化、索引不佳和不可訪問問題的關鍵。能夠輕鬆篩選結構化和非結構化數據、保持安全並正確應用的金融服務公司將獲得代理型AI的最大價值。這通常需要設計AI系統時考慮數據訪問和實用性，以便更快工作、產生更準確的結果並降低風險。Mayzak説：“搜索是使AI準確並基於真實數據的基礎技術。搜索平台已成為權威的背景和存儲，將推動這場AI革命。”

一旦就位，這些增強型搜索和自主系統可以為金融服務公司服務多種目的。在監控客户風險時，代理型AI可以持續掃描交易、市場信號和外部數據以檢測新興風險；平台可以自動實時標記或升級問題。在交易監控中，AI代理可以審查交易工作流，識別不同格式的差異，並在最少人工干預下逐步解決異常。在監管報告中，AI可以從各系統收集數據，生成所需報告，並跟蹤每個輸出的產生過程。這些AI應用節省時間，同時通過可追溯性和可解釋性支持審計和合規需求。

儘管這些能力已經存在，但往往是手動、碎片化和難以擴展的。代理型AI使金融組織能夠在保持高度監管環境所需的準確性和透明度的同時，轉向更自動化、高效和可擴展的流程。Mayzak説：“這與人類今天的運作方式並無不同，只是以更快的速度和規模進行。”

構建代理型AI生態系統

啓動代理型AI可能令人生畏，尤其是如果其他AI項目內部停滯不前。Mayzak的建議是選擇一個可管理的用例並讓它隨時間成長。“成功可以建立在成功之上，”他説，“雖然公司可能旨在自動化一個70步的業務流程，但他們發現必須從某處開始。市場上有效的方法是逐步解決問題。一旦你讓第一步運轉起來，就可以進行下一步。”

在同行中領先的金融服務組織將是那些將代理型AI整合到更廣泛生態系統中的組織，包括強大的安全控制、良好的數據治理和有效的系統性能管理。Mayzak説：“做好這一點將產生一個AI反饋循環，高管們從這些系統中獲得新信號，以評估其投資的有效性併產生可靠、可操作的見解。”通過迭代試驗和持續改進，公司將構建可衡量、可管理和可擴展的代理型系統，將代理型AI轉化為持久的競爭優勢。

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本文由MIT Technology Review的定製內容部門Insights製作，非編輯人員撰寫。由人類作家、編輯、分析師和插畫師研究、設計和編寫，包括撰寫調查和收集數據。可能使用的AI工具僅限於經過嚴格人工審核的次要生產流程。