A

Yapay zeka ajanları Bank of America'da bankacılık rollerine giriyor Yapay zeka ajanları, büyük bankalar dahili araçların ötesine geçerek gerçek müşteri etkileşimlerini destekleyen sistemlere yöneldikçe, finansal danışmanlık hizmetlerinin nasıl sunulduğunda daha doğrudan bir rol üstlenmeye başlıyor. Bank of America şu anda finansal danışmanların bir kısmına yapay zeka destekli dahili danışmanlık platformu kullandırıyor ve Banking Dive'a göre bu sistem yaklaşık 1.000 finansal danışmana sunuluyor. Bu hamle, yapay zekanın arka ofis görevleri veya sınırlı pilot projeler yerine temel bankacılık rollerinde nasıl kullanıldığının daha net erken örneklerinden biri. Aynı zamanda sektör genelindeki daha geniş bir değişimi yansıtıyor; yapay zeka temel yardımdan gerçek zamanlı karar vermeyi destekleyebilen sistemlere doğru ilerliyor. Platform, görevleri yürütmek için yapay zeka ajanlarının oluşturulmasını sağlayan Salesforce'un Agentforce'üna dayalı. Danışmanların müşteri sorgularını ele almasına ve tavsiyeleri hazırlamasına yardımcı olacak şekilde tasarlandı. Ayrıca günlük iş akışlarının yönetilmesine de yardımcı olabiliyor. Banking Dive'a göre sistem, büyük bankalar arasında yapay zeka ajanlarının bağımsız araçlar olarak çalışması yerine insan personelle birlikte nasıl çalışabileceğini test etme konusundaki daha geniş bir çabanın parçası. Bank of America yapay zeka kullanımını işletme genelinde genişletiyor. Banka, sanal asistanı Erica'nın yaklaşık 11.000 çalışana eşdeğer iş yürüttüğünü, aynı zamanda 18.000 yazılım geliştiricisinin tamamının verimliliklerini yaklaşık %20 artıran yapay zeka kodlama araçları kullandığını belirtiyor. Bu rakamlar yapay zekanın organizasyonun farklı bölümlerinde ne kadar yaygın olarak gömülü olduğu hakkında bir fikir veriyor. Yapay zeka ajanları finansal karar vermeye daha da yaklaşıyor Bu yaklaşım, çoğunlukla sohbet robotları veya dahili verimlilik araçlarına odaklanan bankacılıktaki önceki yapay zeka uygulamalarından farklı. O durumlarda yapay zeka basit soruları cevaplamak veya rutin görevleri otomatikleştirmek için kullanılıyordu. Yeni sistemler, müşteri verilerini analiz etmek ve sonraki adımları önermek dahil olmak üzere daha karmaşık işleri ele alacak şekilde tasarlandı. Bu değişim yapay zekayı finansal karar vermenin çekirdeğine daha da yaklaştırıyor. Destek katmanı olarak hareket etmek yerine, teknoloji artık danışmanlık sürecinin kendisine gömülü durumda. Diğer büyük bankalar da benzer yönde ilerliyor. Aynı Banking Dive raporu, JPMorgan, Wells Fargo ve Goldman Sachs gibi firmalارın da verimlilik artırmaya ve müşteri karşı rollerdeki personele yardım etmeye yönelik yapay zeka araçlarını test ettiğini, ancak bu çabaların değiştiğini ve her zaman danışman odaklı yapay zeka ajanları sistemlerine odaklanmadığını belirtiyor. Her banka farklı bir yaklaşım benimsese de, ortak amaç personel sayısını aynı oranda artırmadan çıktıyı artırmak. Erken veriler bu araçların verimliliği artırabileceğini gösteriyor, ancak sonuçlar değişkenlik gösteriyor. Bazı durumlarda bankalar danışmanların bilgiye ne kadar hızlı erişebildiği veya toplantılara hazırlandığı konusunda kazanımlar bildiriyor.