L’évolution de l’IA dans les banques
L’IA a rapidement progressé dans la banque, évoluant à partir d’outils étroits et spécifiques à la tâche aux systèmes de prise de décision autonomes. L’IA traditionnelle utilise des données structurées pour fournir une efficacité dans des domaines tels que la détection de fraude et la notation du crédit. L’IA générée ajoute des sorties créatives et flexibles telles que des rapports automatiques pour augmenter la productivité. L’agent AI représente les changements d’étape. Utilisez des données non structurées en temps réel pour combiner l’inférence, la planification et l’exécution pour permettre l’automatisation de bout en bout. C’est encore dans les premiers stades, mais les possibilités sont transformatrices.
Les banques investissant dans la bonne infrastructure de données, les cadres d’orchestration et la gouvernance peuvent redéfinir les opérations, la vitesse, la vitesse et les services entièrement autonomes des systèmes de soutien numérique au cours de la prochaine décennie. L’emploi récent pour l’agent de Lloyds, le directeur de l’IA, montre que l’élan prend de l’ampleur.
Le ROI implicite à 120% de Commerzbank prend en charge AI Push
Le bénéfice de 300 millions d’euros des 140 millions d’investissement en IA d’Euro de Commerzbank signifie qu’environ 120% de l’investissement (ROI) est activé, le chiffre soutenant la poussée de l’IA. Le bénéfice attendu s’élève à environ 25% des bénéfices guidés jusqu’en 2028, résultant de l’amélioration de la rentabilité et de la détection de fraude. Les reconnaître relie fortement sur la mise à niveau de votre plate-forme informatique pour utiliser pleinement les capacités de l’IA. Une enquête de novembre 2024 de Bloomberg Intelligence a révélé que les systèmes hérités absorbent encore environ 60% du budget technologique de la banque, mettant en évidence les obstacles clés.
Alors que les banques sont confrontées à la pression pour mettre en œuvre des outils d’IA sur leurs capacités, l’analyse totale des coûts et des bénéfices devient un objectif central de la gestion, et est étroitement examiné par les analystes évaluant l’impact sur la rentabilité sous-jacente à l’IA.
L’IA ROI peut se concentrer sur l’agent Push
L’agent IA – permettant des processus de bout en bout plus autonomes – pourrait avoir un impact plus important sur la productivité qu’au moins 5% de remontées mécaniques de l’IA générée au cours des 3 à 5 prochaines années que les répondants attendent dans l’enquête de novembre. La productivité devient plus importante car les perspectives de tête se détériorent à mesure que les taux baissent.
Au fur et à mesure que l’adoption de l’IA progresse, l’objectif de la gestion peut passer des avantages théoriques aux impacts P&L mesurables, en particulier la façon dont les ressources libérées sont relocalisées et les rendements d’investissement en IA sont suivis. Avec un examen réglementaire et une pression concurrentielle croissante, nous pouvons réaliser que le ROI tangible de l’IA peut devenir une métrique de performance centrale.
Le financement de l’agent AI a augmenté après avoir triplé en 2024
Les avantages potentiels de l’agent IA entraînent une augmentation du financement, et nous pensons que encore plus de capitaux sont susceptibles d’être sur la taille de l’adoption. Rien qu’en 2024, le financement des startups de l’agent d’IA a presque triplé à 300 millions de dollars, soit plus de 162 transactions, contre 1,3 milliard de dollars l’année précédente. Selon CB Insights, les mentions d’agents d’IA (agissant de manière autonome dans des domaines tels que la génération de leads, la conformité, les opérations) ont augmenté quatre fois au 4T24, reflétant une augmentation de l’objectif des cadres. Plus de la moitié des bâtiments d’infrastructure ou d’application des agents sont établis depuis 2023, signalant un marché jeune mais en croissance rapide.
Les agents autonomes peuvent alimenter les prêts plus intelligents
Le système d’approbation des prêts d’agent AI implique des agents autonomes professionnels travaillant ensemble pour automatiser le processus de bout en bout. L’agent d’agrégation de données recueille des données financières. Cela utilise l’analyse du crédit pour se nourrir pour les agents de notation de crédit pour évaluer leur pointage de crédit. Les agents d’évaluation des risques évaluent les revenus et la volatilité du marché, tandis que les agents décisionnels approuvent ou rejettent les prêts avec une base réglementaire. L’agent d’engagement client coordonne ensuite la terminologie avec l’étape suivante. Cette structure basée sur des agents permet des opportunités d’investissement sophistiquées pour une automatisation évolutive, efficace et vérifiable dans l’orchestration d’IA, les infrastructures de prêt et les plateformes d’IA financières verticales.
Le service informatique peut être le prochain service des ressources humaines
L’agent AI pourrait commencer cette année en tant que tâche d’agent unique, et selon une présentation sur Money 20/20, il pourrait potentiellement être potentiellement interagi avec les employés humains supervisant l’année prochaine. Une large adoption pourrait conduire à de futures usines d’agents où les humains dirigent des agents et mesurer le succès. Il transforme également les employés et utilise l’IA pour rendre les employés plus interdisciplinaires. Les services informatiques peuvent assumer le rôle des RH, superviser l’intégration et l’apprentissage, régir les agents numériques et superviser les interactions les uns avec les autres avec les humains. Ces changements pourraient transformer la main-d’œuvre et éliminer les rôles de tâches plus répétitives, mais créer des rôles plus centraux.
L’agent AI n’est pas au courant de la clé d’impact sur le travail
L’élimination des emplois est l’une des principales préoccupations concernant l’IA de l’agent, en particulier en deux à trois ans. Cela ouvre de nouvelles possibilités d’analyser et de prédire des tâches plus complexes et en plusieurs étapes, permettant à l’IA générée de remplacer des travaux en fonction des tâches itératives. Dans une enquête en novembre par BI, les répondants ne s’attendaient qu’environ 3% des réductions de l’emploi net moyennes de l’IA au cours des trois à cinq prochaines années. Environ 60% des répondants prédisent une baisse de la main-d’œuvre totale au cours de la période.
Les banques peuvent avoir une main-d’œuvre maigre au fil du temps, mais l’emploi sera également créé qui est lié à la supervision et à l’exploitation d’agents numériques, à déplacer la composition de la main-d’œuvre et à redéfinir les rôles existants. L’agent AI peut compléter plutôt que remplacer le rôle traditionnel de libérer du temps pour des tâches plus complexes.
