Почему одни только LLM не обеспечат ROI в финансовых услугах

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Большие языковые модели (LLMs) называют электричеством нашего времени, и их появление вызвало волну экспериментов в финансах. От автоматизированных исследований до анализа клиентов — потенциал огромен. Но по мере роста внедрения появляется ясная реальность: одних LLM недостаточно без агентного слоя сверху.

LLMs могут генерировать слова, но им нужны агенты для гарантии правдивости. Они могут суммировать данные, но без агентного слоя не могут определить, что важно для вашего бизнеса. А в секторе, где доверие, соблюдение нормативов и скорость — обязательные условия, этот пробел критичен. Пока LLM придают системе мощь, агентный ИИ знает, когда и как включить свет.

Одних LLM недостаточно

LLMs впечатляют, но они реактивны. Они отвечают на подсказки, генерируют текст и суммируют данные, но не работают с бизнес-контекстом. Без агентного слоя и каталога контекста эти модели мощные, но неполные. Они могут свободно общаться, но не могут гарантировать, что их слова соответствуют определению истины в бизнесе. Этот пробел становится критичным в сложных финансовых условиях, где информация должна быть надежной, организованной и постоянно доступной.

Комбинация агентного ИИ с каталогом контекста обеспечивает недостающие элементы: бизнес-контекст для принятия решений и обучение с участием человека для постоянного совершенствования. Вместе они добавляют автономию, контекст и память. Агенты знают, что искать, каталог контекста гарантирует, что выводы соответствуют доверенным определениям, а оба работают в четко установленных границах. На практике это позволяет финансовым институтам:

*   Постоянно отслеживать рынки, новости и отчеты на предмет аномалий раньше, чем это заметят люди
*   Анализировать настроение клиентов со временем и связывать инсайты с советниками и командами по продуктам
*   Автоматизировать отчеты и процессы соблюдения нормативов, чтобы инсайты напрямую превращались в решения

Комбинация агентов с метаданными превращает LLM из реактивных инструментов в активных участников финансовых операций, при этом люди остаются основными принимающими решения. Они превращают потенциал в результат.

По мере того как все больше компаний внедряют ИИ-инструменты, организации, которые рассматривают ИИ как модную добавку к своей стратегии, не достигнут ожидаемой отдачи. Стратегия ИИ наиболее успешна, когда она вплетена в ткань организации, становится ее частью.

Создание интеллекта на базе модели

История электричества дает полезную аналогию. Ранний доступ к энергии был конкурентным преимуществом. Когда электричество стало широко доступным, преимущество перешло к тем, кто проектировал системы его эффективного использования. Заводы, сборочные линии и системы освещения стали отличительными чертами.

Сейчас LLM находятся на том же этапе. Они широко доступны. Настоящее преимущество — в том, как учреждения используют их для информирования рабочих процессов, организации решений и поддержки человеческого суждения. Просто развернуть модель как универсальное решение — не стратегия. Использование интеллекта для решения конкретных задач или поддержки — это то, что дает измеримый эффект.

Рассмотрим три примера:

*   **Маркетинговые исследования**: LLM может суммировать новости или отчеты. Агент, поддерживаемый метаданными каталога, фильтрует, приоритизирует и выделяет важное для инвестиционных решений, адаптированных под инвестора.
*   **Анализ настроений клиентов**: LLM читает посты в соцсетях или опросы. Агенты, использующие каталог, собирают инсайты, отслеживают тренды и связывают результаты с менеджерами по работе с клиентами.
*   **Мошенничество и соблюдение нормативов**: LLM анализируют неструктурированные данные. Агенты организуют обнаружение аномалий с использованием определений из каталога, затем автоматизируют отчеты и последующие задачи для предотвращения операционных рисков.

В каждом случае модель обеспечивает масштаб и беглость, но сочетание агента и каталога контекста создает релевантность, фокус и возможность действий.

Поддержка человеческого суждения

Некоторые полагают, что агенты или LLM заменят людей. В финансовых услугах это маловероятно. Люди обеспечивают суждение, контроль и стратегическое мышление, которые невозможно автоматизировать. Агенты и каталог усиливают человеческие возможности, обеспечивая точность, контекст и готовность к принятию решений. Они берут на себя повторяющиеся, трудоемкие или широко распределенные задачи.

В сочетании LLM, агенты и каталог создают обратную связь: модель генерирует инсайт; агент приоритизирует и организует его; каталог закрепляет его в организационной правде. В итоге, люди принимают решения.

Это приводит к более быстрым, уверенным и точным результатам. Аналитики и руководители тратят меньше времени на сбор информации и больше — на ее использование.

Конкурентное преимущество

Финансовые институты, полагающиеся только на LLM, остаются реактивными. Те, кто интегрирует агентов и каталог контекста, получают проактивность, эффективность и масштабируемость инсайтов. LLM необходимы, но неполные. Агенты превращают их в системы, приносящие реальную ценность. Каталог гарантирует, что эти системы работают на доверенных определениях и проверяемых данных.

Финансовая индустрия находится на переломном этапе. LLM стали базовой утилитой. Конкурное преимущество сейчас — в проектировании систем, которые организуют интеллект, предоставляют контекст и интегрируются в рабочие процессы. Те, кто понимает эту реальность, определят следующую эпоху финтех-инноваций.

LLM дают мощь. Агенты и каталог направляют эту мощь и делают ее полезной. Вместе они позволяют финансовым организациям видеть ясно, действовать уверенно и принимать более умные решения.

Об авторе

Александр Уолш — соучредитель и генеральный директор Oraion. Обладая разносторонним опытом в стратегическом управлении, финансах и международном расширении, Александр более десяти лет способствует росту ведущих мировых компаний. Перед созданием Oraion он занимал должность директора по международному развитию в Via.work, помогая масштабировать глобальные операции компании и вывести ее на успешную продажу через приобретение компанией JustWorks. Его опыт включает работу в Apple, N26 и Silicon Valley Bank, где он специализировался на операциях, соблюдении нормативов и принятии решений на основе данных. Эксперт в области бизнес-стратегии, финансового управления и использования автоматизации для роста и трансформации бизнеса.