金融领域智能体 AI 加速运营自动化进程

在金融领域，通过整合智能体 AI 实现运营自动化需要以数据为中心的基础，以推动真正的价值创造。

金融基础设施提供商 SEI 已与 IBM 合作，通过 AI 和自动化技术对其内部运营进行现代化改造。这项联合计划专注于流程重新设计和有针对性的系统更新，以提供一致的客户体验，同时构建现代化和数据驱动的基础。

部署智能体不仅仅是选择基础模型那么简单。真正的投资回报依赖于审核现有工作流程，并找到人力在重复性管理任务上浪费的确切节点。

金融机构越来越发现，当自动化处理标准查询和基础数据录入时，可以将处理时间缩短多达 40%，使员工能够专注于管理高价值的客户关系。

系统审查至关重要

当公司将新技术应用于有问题的流程时，采用往往会停滞。SEI 和 IBM 咨询正在对这家金融公司的当前运营系统进行全面审查，以规划更好的前进道路。

SEI 的专业专家直接与 IBM 合作，评估底层数据架构、系统和日常运营流程。这个发现阶段有助于治理和风险管理。

识别嵌入智能体的确切机会，确保这些工具在定义的边界内运行，以满足不断变化的业务需求。IBM Enterprise Advantage 平台作为这次全面改革的技术基础，指导部署工作以改善公司决策并提升客户体验。

SEI 首席财务和首席运营官肖恩·登纳姆解释说："随着 SEI 进入下一个增长阶段，投资我们的运营方式与投资我们提供的服务同样重要。IBM 带来了深厚的行业和技术专业知识，这将建立在我们强大的运营基础和战略愿景之上。通过纪律严明、数据驱动的方法在整个企业部署和扩展 AI，我们将更高效地工作，更快速地创新，并充满信心地扩展。"

提升整体工作效率

实施智能体 AI 系统可以直接影响劳动生产率，不仅仅在金融行业。扩大例行任务的自动化有助于公司提高输出的一致性并简化客户互动。从手动数据录入中解脱出来的员工可以专注于复杂的问题解决和主动的客户支持。

"自动化将使我们的团队能够减少在手动、重复性工作上的时间，将更多时间投入到更高价值、关系驱动的活动中——进一步提升服务质量，加强客户信任，并为专业发展创造更多机会，"登纳姆说道。

机器学习模型需要干净、治理良好的信息才能无误地运行。金融传统机构与主要技术供应商之间的合作伙伴关系突出了将深厚的监管知识与工程资源相结合的必要性。

IBM 咨询美国金融服务负责人格伦·芬奇评论说："SEI 在运营卓越和在复杂、高度监管的行业中构建集成解决方案方面享有长期声誉。通过结合 SEI 对其业务的深度了解和 IBM 在流程智能和智能体 AI 方面的专业知识，我们可以在整个企业中释放新的效率水平。通过简化运营和将数据中心洞察嵌入到工作执行方式中，SEI 正在加强其扩展能力，同时进一步在市场中实现差异化。"

优先考虑运营韧性和严格的数据管理使金融组织能够安全地实施智能体 AI。实现盈亏改善需要在编写任何代码之前彻底映射业务流程。

另请参阅：万事达卡在新加坡与星展银行和大华银行合作推出智能体支付服务

Q&A

Q1：智能体 AI 在金融运营中能带来什么具体好处？

A：智能体 AI 可以处理标准查询和基础数据录入，将处理时间缩短多达 40%，让员工专注于高价值的客户关系管理。同时能减少手动重复性工作，提高输出一致性，改善客户体验。

Q2：SEI 与 IBM 的合作具体包括哪些内容？

A：SEI 与 IBM 合作进行内部运营现代化改造，专注于流程重新设计和系统更新。IBM 咨询帮助评估底层数据架构、系统和日常运营流程，使用 IBM Enterprise Advantage 平台作为技术基础指导部署。

Q3：实施智能体 AI 系统需要注意什么关键因素？

A：需要优先考虑运营韧性和严格的数据管理，确保机器学习模型有干净、治理良好的信息。必须在编写代码前彻底映射业务流程，识别确切的嵌入机会，确保工具在定义边界内运行。