Чому лише LLM не забезпечать ROI у фінансових послугах

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та інших компаній

Великі мовні моделі (LLMs) називають електрикою нашого часу, і їхній появі сприяла хвиля експериментів у фінансах. Від автоматизованих досліджень до аналізу клієнтських даних — потенціал великий. Але з ростом впровадження з’являється чітка реальність: самі по собі LLM недостатні без агентного шару зверху.

LLMs можуть генерувати слова, але їм потрібні агенти для гарантування правдивості. Вони можуть підсумовувати дані, але без агентного шару не можуть визначити, що є найважливішим для вашого бізнесу. У секторі, де довіра, відповідність та швидкість є незмінними вимогами, цей розрив є критичним. Хоча LLM надають системі потужність, агентний штучний інтелект знає, коли і як увімкнути світло.

Лише LLM недостатньо

LLMs вражають, але вони реактивні. Вони відповідають на запити, генерують текст і підсумовують дані, але не працюють у бізнесовому контексті. Самі по собі вони не мають опори в організаційних визначеннях, правилах і термінах. Без агентного шару та каталогу контексту ці моделі потужні, але неповні. Вони можуть вільно спілкуватися, але не можуть гарантувати, що їхні слова відповідають визначенню правди в бізнесі. Цей розрив стає критичним у складних фінансових середовищах, де інформація має бути надійною, організованою та послідовно поширеною.

Агентний штучний інтелект у поєднанні з каталогом контексту забезпечує відсутні елементи: бізнес-контекст для прийняття рішень і людський контроль для безперервного вдосконалення. Разом вони додають автономії, контексту та пам’яті. Агенти знають, що шукати, каталог контексту гарантує відповідність вихідних даних визначенням, що заслуговують довіри, а обидва працюють у чітких межах. На практиці це дозволяє фінансовим установам:

* Постійно моніторити ринки, новини та звіти на предмет аномалій раніше, ніж це помітять люди
* Відстежувати настрої клієнтів з часом і зв’язувати інсайти з радниками та командами продуктів
* Автоматизувати звітність і процеси відповідності, щоб інсайти безпосередньо перетворювалися на рішення

Агенти у поєднанні з метаданими перетворюють LLM з реактивних інструментів у активних учасників фінансових операцій, при цьому люди залишаються головними приймачами рішень. Вони перетворюють потенціал у результативність.

Зі зростанням кількості компаній, що впроваджують штучний інтелект, організації, які ставляться до AI як до модної додаткової опції до стратегії, не отримають очікуваного ROI. Стратегія AI досягає успіху, коли вона вплітається у тканину організації, стає її частиною.

Побудова інтелекту поверх моделі

Історія електрики дає корисну аналогію. Ранній доступ до електроенергії був конкурентною перевагою. Коли електрика стала широко доступною, перевага перейшла до тих, хто ефективно проектував системи її використання. Заводи, конвеєри та освітлювальні системи стали диференціаторами.

Зараз LLM перебувають на тому ж етапі. Вони широко доступні. Реальна перевага полягає у тому, як установи використовують їх для інформування робочих процесів, організації рішень і підтримки людського судження. Просто розгортати модель як “універсальне рішення” — не стратегія. Використання інтелекту для досягнення конкретної цілі — це те, що дає вимірюваний вплив.

Розглянемо три приклади:

* **Дослідження ринку**: LLM може підсумовувати новини або звіти. Агент, підтриманий метаданими каталогу, фільтрує, пріоритезує та підкреслює релевантне для інвестиційних рішень, адаптованих до інвестора.
* **Аналіз настроїв клієнтів**: LLM читає пости у соцмережах або опитування. Агенти, контекстуалізовані каталогом, агрегують інсайти, відстежують тренди і зв’язують результати з менеджерами з обслуговування.
* **Фрод і відповідність**: LLM аналізують неструктуровані дані. Агенти організовують виявлення аномалій за визначеннями з каталогу, автоматизують звіти та наступні дії для запобігання операційним ризикам.

У кожному сценарії модель забезпечує масштаб і плавність, але поєднання агента та каталогу контексту створює релевантність, фокус і можливість дії.

Підтримка людського судження

Деякі вважають, що агенти або LLM замінять людей. У фінансових послугах це малоймовірно. Люди забезпечують судження, нагляд і стратегічне мислення, які не можна автоматизувати. Агенти та каталог контексту підсилюють людські можливості, забезпечуючи точність, контекстуалізацію та готовність до прийняття рішень. Вони беруть на себе повторювані, трудомісткі або дуже розподілені завдання.

У поєднанні LLM, агентів і каталогу контексту створюється зворотний зв’язок: модель генерує інсайт; агент пріоритезує та організовує його; каталог закріплює його в організаційній правді. Нарешті, люди приймають рішення.

Результат — швидше, впевненіше і точніше. Аналітики та керівники витрачають менше часу на збирання інформації і більше — на її використання.

Конкурентна необхідність

Фінансові установи, що покладаються лише на LLM, залишаються реактивними. Ті, що інтегрують агентів і каталог контексту, отримують проактивність, ефективність і масштабованість інсайтів. LLM необхідні, але неповні. Агенти перетворюють їх у системи, що приносять реальну цінність. Каталог гарантує, що ці системи працюють на основі довірених визначень і перевірених даних.

Фінансова індустрія перебуває на переломному етапі. LLM стали базовою утилітою. Конкурентна перевага тепер — у проектуванні систем, що організовують інтелект, надають контекст і інтегруються у робочі процеси. Ті, хто розуміє цю реальність, визначатимуть наступну еру фінтех-інновацій.

LLM дають силу. Агенти та каталог контексту керують цією силою і роблять її корисною. Разом вони дозволяють фінансовим організаціям бачити ясно, діяти впевнено і приймати розумніші рішення.

Про автора

Александр Вош — співзасновник і генеральний директор Oraion. Маючи різноманітний досвід у стратегії, фінансах і міжнародному розширенні, він понад десять років сприяє зростанню провідних глобальних компаній. Перед заснуванням Oraion він був директором з міжнародного розширення в Via.work, допомагаючи масштабувати глобальні операції компанії та успішно вийшовши з неї через поглинання компанією JustWorks. Його досвід охоплює ролі в Apple, N26 і Silicon Valley Bank, де він спеціалізувався на операціях, відповідності та прийнятті рішень на основі даних. Експертиза Александра — у бізнес-стратегії, фінансовому менеджменті та використанні автоматизації для стимулювання зростання і трансформації бізнесу.