- Агентный искусственный интеллект (ИИ) выходит за рамки генеративного ИИ (GenAI), позволяя автономно принимать решения, сотрудничать и обучаться, чтобы произвести революцию в сфере финансовых услуг.
- Несмотря на эффективность и инновации, агентский ИИ вызывает опасения по поводу сокращения рабочих мест, конфиденциальности, волатильности рынка и управления, что требует тщательного контроля и соблюдения этических норм.
- Агентный ИИ может способствовать расширению доступа к финансовым услугам в малообеспеченных сообществах, хотя для предотвращения неравенства необходимо устранить глобальное неравенство в ресурсах и решить проблемы управления.
По мере развития ИИ финансовая отрасль вступает в эпоху преобразований, определяемых агентским ИИ.
В отличие от современных моделей GenAI, которые реагируют на конкретные запросы человека, агентный ИИ может самостоятельно воспринимать, рассуждать, действовать и учиться без постоянного контроля со стороны человека.
Исследование, проведённое Кембриджским центром альтернативных финансов и Всемирным экономическим форумом в 2020 году, подчеркнуло растущее влияние ИИ на финансы. Основываясь на развитии генеративного ИИ, агентный ИИ готов усилить это влияние на финансовые услуги.
Эта разработка может улучшить работу финансовых учреждений за счёт быстрой обработки данных, повышения точности принятия решений, персонализации взаимодействия с клиентами и адаптации к сложным рыночным условиям, приближая финансовые учреждения к полной автономности.
Агентный искусственный интеллект и ‘человекоподобный’ подход
Агентный ИИ стал возможен благодаря тому, что компьютеры стали гораздо лучше, чем люди, распознавать изображения и понимать язык. Этот прогресс, достигнутый во многом благодаря передовым технологиям на основе трансформеров, был отмечен в Стэнфордском индексе ИИ за 2024 год.
Модели GenAI обучаются на огромных массивах текстовых данных, изображений, аудио, видео и чисел. Теперь они могут выполнять широкий спектр задач, таких как обобщение информации, перевод с одного языка на другой, ответы на вопросы, редактирование изображений, создание звуков и расшифровка речи.
Однако эти модели не являются по-настоящему автономными — для получения результатов им требуются конкретные подсказки или инструкции.
Изображение: Стэнфордский индекс искусственного интеллекта, 2024 год
Введите Agentic AI, новый шаг вперед в области искусственного интеллекта. Точно так же, как эксперты-люди берут на себя определенные роли и обязанности, Agentic AI создает группы независимых агентов искусственного интеллекта. Эти агенты работают вместе, используя передовые навыки рассуждения и планирования для решения сложных, многоступенчатых задач, при этом большие языковые модели выступают в качестве их “мозга” для принятия решений.
Агентный ИИ разработан таким образом, чтобы работать как человек: выполнять задачи самостоятельно, сотрудничать в команде, анализировать прогресс и совершенствоваться с помощью повторения.
Для сравнения, GenAI зависит от инструкций человека и не может самостоятельно выполнять сложные многоэтапные расчёты или координировать действия. С другой стороны, агентный ИИ использует сети агентов, которые учатся, адаптируются и работают вместе, принимая решения и постоянно совершенствуясь, как это делают люди.
Изображение: Кембриджский центр альтернативного финансирования
Агентный искусственный интеллект в сфере финансовых услуг
Представьте себе торгового ИИ-агента, который анализирует рыночные данные и автономно отслеживает рыночные тенденции, расшифровывает торговые сигналы, корректирует стратегии и снижает риски в режиме реального времени. Агентский ИИ сделает это всё более возможным, интегрируя инструменты с помощью API, датчиков и расширенного анализа, чтобы реагировать на новую информацию и данные, а также автоматизировать и улучшать финансовые задачи, выходя за рамки возможностей GenAI.
Повышенная автономность агентного ИИ по сравнению с генеративным ИИ позволяет ему выполнять повторяющиеся процессы, требующие больших объёмов данных. Это даёт финансовым учреждениям и участникам рынка больше возможностей для оптимизации рабочих процессов, повышения соответствия требованиям и улучшения процесса принятия решений, что меняет подход к ведению бизнеса и взаимодействию с клиентами в эпоху агентного ИИ.
Как показано на рисунке ниже, примеры использования агентского ИИ в сфере финансовых услуг могут способствовать развитию финансовых услуг за счёт предоставления автономных, адаптивных и проактивных решений.
В сфере соблюдения нормативных требований он может уточнять оценку рисков в режиме реального времени, динамически реагируя на возникающие угрозы и аномалии. В сфере взаимодействия с клиентами он может дополнять статичные консультационные модели динамичным финансовым консультированием, адаптированным к индивидуальному поведению. Несмотря на то, что агентский ИИ находится на ранней стадии развития, он обещает повысить производительность, точность и скорость принятия решений, способствуя переходу финансовых услуг к более глубокой автономии процессов.
Примеры использования агентского ИИ в сфере финансовых услугИзображение: Кембриджский центр альтернативных финансов
Преимущества и новые взаимодействия с клиентами
Агентный искусственный интеллект может трансформировать финансовые услуги несколькими ключевыми способами:
- Оптимизация операций: автоматизируя повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, проверка соответствия требованиям и обработка транзакций, Agentic AI повышает производительность и снижает количество человеческих ошибок, освобождая сотрудников для более стратегически важной работы.
- Стимулирование инноваций: это позволяет создавать новые финансовые инструменты, такие как персонализированные роботы-консультанты или адаптивные системы управления активами, которые корректируют стратегии в режиме реального времени в зависимости от изменений на рынке и предпочтений клиентов.
- Улучшение взаимодействия с клиентами: агентский ИИ опирается на такие тенденции, как открытый банкинг и встроенные финансы, чтобы предлагать потребителям высоко персонализированные ИИ-агенты. Эти агенты могут управлять финансами, принимать оптимальные решения и согласовывать стратегии с индивидуальными целями и уровнями риска, расширяя возможности пользователей как никогда раньше.
“
Подход «человек на передовой» по-прежнему необходим, а ИИ дополняет человеческие способности, а не заменяет суждения и ответственность, которые так важны для отрасли.”— Павел Гмырек, старший научный сотрудник Международной организации труда
Проблемы, риски и неопределенности, связанные с агентированным ИИ
Наряду с преимуществами возникают препятствия. Например:
- Перемены на рынке труда: агентский ИИ может сократить количество рабочих мест, например, в сфере ввода данных, соблюдения нормативных требований, инвестиций, управления активами и аудита. Этот сдвиг потребует переквалификации и переподготовки, как указано в отчете OpenAI за 2023 год и в отчете «Профессии будущего» Всемирного экономического форума.
- Надзор со стороны человека: Павел Гмырек из Международной организации труда отмечает: «Подход «человек на передовой» по-прежнему необходим, а ИИ дополняет человеческие способности, а не заменяет суждения и ответственность, жизненно важные для отрасли».
- Конфиденциальность и кибербезопасность: зависимость агентского ИИ от больших объёмов данных вызывает опасения по поводу конфиденциальности. Необходимо найти баланс между персонализацией и конфиденциальностью, в то время как автономность ИИ создаёт новые риски для кибербезопасности.
- Волатильность рынка: снижая барьеры для автоматизированных рыночных взаимодействий, агентский ИИ может увеличить системные риски и волатильность рынка. Синхронизация решений, принимаемых с помощью ИИ, может привести к стадному поведению и резким колебаниям рынка.
- Управление и регулирование: автономный ИИ создает уникальные проблемы в сфере управления. Обновленные нормативно-правовые базы должны обеспечивать подотчетность, надзор и соблюдение этических норм для устранения предвзятости при принятии решений (например, при выдаче кредитов). Прозрачность имеет решающее значение для поддержания доверия.
- Объяснимость: заинтересованным сторонам необходимо иметь чёткое представление о том, как агенты ИИ принимают решения, особенно в областях с высоким уровнем риска. Закон ЕС об искусственном интеллекте предлагает первоначальную основу для ответственного внедрения ИИ, подчёркивая важность определения ответственности и обязательств.
- Налоговая политика и сотрудничество: Международный валютный фонд предлагает ввести «налоги на автоматизацию» для поддержки адаптации рабочей силы. Сотрудничество между финансовыми учреждениями и регулирующими органами необходимо для безопасного, инклюзивного и устойчивого будущего в сфере финансов.
Агентский искусственный интеллект, финансовая доступность и расширение прав и возможностей
Крайне важно понимать, как агентный ИИ может способствовать расширению доступа к финансовым услугам в странах с развивающейся экономикой, где возможности традиционного банковского обслуживания остаются ограниченными. Используя агентный ИИ, финтех-компании и банки могут эффективно и с минимальными затратами обслуживать малообеспеченные сообщества.
Агентский ИИ мог бы автономно оценивать микрозаймы для мелких фермеров, используя локальные данные для оценки рисков без непосредственного участия человека. Аналогичным образом, мобильный банкинг на основе агентского ИИ мог бы предлагать персонализированные продукты микрострахования в режиме реального времени на основе данных о погоде в реальном времени.
Это также обещает эффект «скачка ИИ», который позволит этим странам обойти дорогостоящую инфраструктуру и напрямую получить доступ к передовым инструментам.
Тем не менее, проблемы остаются. Крупные компании на Глобальном Севере владеют большей частью ресурсов ИИ, что грозит концентрацией рынка и вытеснением местных игроков.
Для защиты сообществ и достижения целей финансовой доступности и расширения прав и возможностей необходимы чёткие механизмы управления, гарантирующие, что возможности агентского ИИ будут служить потребностям многих, а не немногих.