Почему agentic AI важен

Agentic AI вступает в фазу зрелости и открывает новые возможности для финансового сектора. В отличие от систем, основанных на жестких правилах, таких как роботизированная автоматизация процессов, agentic AI может действовать автономнее в сложных и динамичных средах. Это позволяет банкам автоматизировать масштабные процессы, которые ранее были непрактичными, влияя на структуру затрат, операционную эффективность и клиентский опыт.

Практические применения в банках

Банки уже используют agentic AI в разнообразных задачах. Такие системы обрабатывают запросы в службу поддержки, автоматизируют одобрение кредитов и синхронизируют оплату счетов с начислением зарплаты. Они также извлекают ключевые положения из длинных договоров и преобразуют неструктурированные документы в действующие данные. Agentic AI выступает одновременно как помощник в принятии решений и исполнительный слой, выполняя действия автономно или передавая их на рассмотрение человеку.

Что говорят руководители

Представители отрасли подчеркивают потенциал технологии. Sameer Gupta из EY отмечает, что по мере зрелости agentic AI ‘становится технологически возможной масштабная автоматизация процессов, которая была недоступна при подходах, основанных на правилах’. Это приводит к ощутимым улучшениям в затратах, эффективности и клиентском опыте.

Murli Buluswar из Citi утверждает, что способность компании усваивать новые технические возможности и перерабатывать способы работы определит победителей и отстающих. ‘Ваши сотрудники и ваша фирма должны понимать, что то, как они выполняют свою работу, будет существенно отличаться’, — говорит он.

Масштаб внедрения и эффект

Внедрение уже идет быстрыми темпами. Опрос 250 руководителей банковского сектора, проведенный MIT Technology Review Insights в 2025 году, показал, что 70% лидеров сообщают об использовании agentic AI в той или иной форме — в пилотах или в действующих решениях. Руководители отмечают конкретные преимущества: 56% считают, что agentic AI существенно улучшает обнаружение мошенничества, а 51% указывают на улучшение безопасности. Другие значимые случаи использования включают сокращение расходов, повышение эффективности и улучшение клиентского опыта, каждый из которых упомянут примерно 41% респондентов.

Важные моменты при внедрении

Несмотря на значительный потенциал, банкам предстоит решить вопросы управления, рисков и интеграции. Необходимо надежное надзирающее управление автономными решениями, четкие процедуры эскалации на человеческий уровень и внимательное управление данными для соблюдения конфиденциальности и регуляторных требований. Часто требуется переработка процессов и переквалификация сотрудников, чтобы полностью реализовать преимущества agentic AI.

О происхождении материала

Этот материал подготовлен Insights, подразделением по созданию кастомного контента MIT Technology Review. Он не был написан редакцией MIT Technology Review. Исследование, дизайн и написание выполнены командой людей: авторов, редакторов, аналитиков и иллюстраторов. Любые AI-инструменты, использованные в процессе, ограничивались вспомогательными задачами и прошли тщательную проверку людьми.