Współczesny sektor finansowy stoi przed wyborem: pozostać przy tradycyjnym modelu automatyzacji, gdzie procesy wspierane są przez zbiory reguł i modele predykcyjne, czy przejść do agentycznej sztucznej inteligencji, która zmienia cały paradygmat podejmowania decyzji.
Model 1: Bank, który „automatyzuje fragmenty”
To organizacja, w której proces udzielania pożyczek opiera się na statycznych regułach, ocenach kredytowych i kontroli ręcznej. Decyzje są opóźnione przez konieczność obsługi wyjątków, a rosnąca liczba wniosków zwiększa koszty operacyjne i pogarsza doświadczenie klienta.
Model 2: Bank, który „myśli agentycznie”
Tutaj całością procesu zarządza sieć agentów AI: dane są analizowane w czasie rzeczywistym, systemy wykrywają trendy, sygnalizują zagrożenia i optymalizują ofertę dla klienta. Efekty? Szybsze, bardziej trafne decyzje, automatyczna detekcja nieprawidłowości i odciążenie pracowników, którzy mogą skupić się na rozwoju usług.
Wnioski:
Przewaga drugiego modelu nie wynika z samego wdrożenia nowej technologii, ale z pełnej przebudowy modelu operacyjnego, roli liderów, zasad odpowiedzialności i rozwoju kompetencji zespołów. Instytucje, które świadomie traktują agentów AI jak „cyfrowych obywateli” organizacji – z jasno określonymi celami, nadzorem i systemami oceny – zyskują nie tylko przewagę operacyjną, ale także odporność na zmiany rynkowe.
Polecam cały artykuł McKinsey, bo świetnie podsumowuje tę kluczową transformację:
https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/when-can-ai-make-good-decisions-the-rise-of-ai-corporate-citizens
