Tech Connect 2026

AI агентите в банкирането

Oт автоматизация към интелигентна финансова инфраструктура

AI агентите в банкирането

Oт автоматизация към интелигентна финансова инфраструктура

Изкуственият интелект отдавна е част от банковия сектор – банките използват машинно обучение за откриване на измами, кредитна оценка и управление на риска. Следващата стъпка за внедряване на интелигентна структура настъпва с AI агентите, които събират и анализират информация, следват правила, откриват отклонения и подпомагат служители и мениджъри при вземането на решения. Това не означава пълна автономия на машините. При плащанията, кредитирането и управлението на риска отговорността трябва да бъде проследима, решенията – обясними, а човекът да запази възможност за намеса. Тази комбинация от интелигентна автоматизация, контрол и банково познание е в основата на подхода на „Сирма“.

КАК РАБОТЯТ AI АГЕНТИТЕ В БАНКАТА

Банковите данни са разпределени между основни и наследени системи, платежни канали, платформи за регулаторно съответствие и документи в различни формати. Затова дори отговорът на обикновен бизнес въпрос често изисква ръчни справки, технически специалисти и обработка на няколко източника. Sirma.AI Enterprise добавя интелигентен слой над съществуващата инфраструктура, без да налага промяна във вече наличната банкова организационна и техническа такава. Агентите, разработени чрез платформата, координират своите действия с вече налични работни потоци, данни и знание в основната банкова система и останалите сателитни такива, като ги комбинират с данни от външни източници. По този начин AI се въвежда постепенно като част от архитектурата, а не като изолирана добавка.

ПРАКТИЧЕСКИ ПРИЛОЖЕНИЯ

• Агент за бизнес анализ

Той е предназначен за среда с непълни и/или неструктурирани данни, ограничен достъп до специалисти и актуални отчети. Агентът създава структурирани справки за секунди, открива и обяснява аномалии, следи съответствието със схемите и ефективността на оторизацията и поддържа одитна следа за всяка заявка. Така периодичното динамично докладване се превръща в постоянен мониторинг, а мениджърът получава информация и обяснение за отклонения, ако има такива, без поредица от заявки към технически екипи.

• Агент за организационно знание

Той обединява огромния обем от знание, натрупано във финансовите институции под формата на различни процедури, вътрешни правила, ръководства, продуктови каталози и документи, описващи регулаторни промени. Агентът подпомага вътрешните екипи да имат достъп до най-актуалното организационно знание, прилага ролеви достъп, защитава информацията чрез криптиране в средата на банката или насочва въпроса към правилния отдел, когато данните не са достатъчни. Това намалява риска към клиентите да бъде насочен противоречив или непълен отговор за лихва, такса, кредитен продукт или други параметри.

• Агент за оценка на кредитен риск и капиталови анализи

Извлича данни от финансови отчети и ги преобразува в структурирана информация за A-IRB процеси. Решението осигурява непрекъснат мониторинг, сравнява регулаторния модел с ML challenger модели, обяснява промени в показатели като PD, LGD и други, подпомага решенията при управление на кредитното портфолио и проследява изискванията на EBA, ECB и националните регулатори.

СТРАТЕГИЯ ЗА ПОСТЕПЕННА АВТОМАТИЗАЦИЯ И ВГРАЖДАНЕ НА AI АГЕНТИТЕ В ПРОЦЕСИТЕ И ОПЕРАЦИИТЕ

Устойчивият подход предполага да се започне с процеси с голям обем, ясни правила и измерим ефект, като критичните действия остават под човешки контрол. Той следва пет принципа:

1. За постигане на fast wins фокусът следва да е върху конкретен бизнес проблем вместо обща технологична цел.

2. Използване на съществуващите данни и системи.

3. Ясно определени права и ограничения за всеки агент.

4. Пълна проследимост на заявките, данните и резултатите.

5. Човешка намеса при финансови, регулаторни или репутационни последици. При плащанията например AI може да анализира трансакции, да открива аномалии, да подпомага проверките за регулаторно съответствие и да избира оптимален платежен канал. Окончателното одобрение, отказ или ескалация обаче остават под човешки контрол.

Опитът на „Сирма“ в разработката на решения, базирани на AI, ни насочи към три важни практически решения, които могат да бъдат внедрени във финансови организации в рамките на дни до седмици.

СТОЙНОСТ ЗА БАНКАТА И МЕНИДЖМЪНТА

AI агентите могат да се превърнат в незаменим помощник, като съкращават времето за търсене на информация, подготовка на справки и обработка на документи. Екипите могат да насочат повече време към анализ и действия, а мениджмънтът получава по-добра видимост чрез одитна следа, ролеви достъп и обясними резултати. Автоматичното извличане на данни, постоянният мониторинг и проследяването на регулаторни промени ограничават пропуските в ръчните процеси. Единният проверен източник на знание дава по-последователни отговори във всеки клон и канал на банката. Възможността решенията да работят в инфраструктурата на организацията запазва контрола върху данните и отговаря на изискванията за локализация, управление на изчислителните ресурси и възможност за одит.

Банките могат да ускорят анализа и обслужването, без да отслабват човешкия надзор и регулаторната отчетност. Стратегията трябва да започне от конкретните ограничения на инфраструктурата: фрагментирани данни, наследени системи, сложни документи и нужда от доказуем контрол. AI ще помогне на банките да работят по-бързо и по-ефективно, без компромис с контрола чрез постепенно внедряване на полезни, прозрачни и управляеми решения, които носят реална стойност и доверие.

МЕРДИХАН ИСМАИЛОВ

е вицепрезидент „Продукти и финтех решения“ в „Сирма Груп“ АД с 20+ години опит в банковия сектор. Признат експерт по отворено банкиране, платежни услуги, AI приложения в банкирането и финансови иновации. Като международен консултант участва в разработването на PSD3 и рамките за отворени финанси, съчетавайки задълбочена регулаторна и бизнес експертиза.