Amikor a pénzügyi igazgatók (CFO-k) az ügynöki mesterséges intelligencia (AI) integrációját fontolgatják, úgy kellene megközelíteniük azt, ahogyan más, korábban elfogadott technológiákat, miközben szükséges kiigazításokat végeznek a rendszer egyedi kockázatainak kezelésére. George Westerman, az MIT Sloan Menedzsment Iskola egyik vezető oktatója szerint az ügynöki rendszerek nem új koncepciót jelentenek. Bár nincs egyetemes definíciójuk, az ügynöki AI olyan szoftverként érthető, amely képes információt feldolgozni, döntéseket hozni vagy autonóm módon cselekedni. Történelmi példák közé tartoznak az automatizált folyamatok a Microsoft Windowsban és a kereskedési algoritmusok a Wall Streeten. A különbség az AI ügynökök generatív AI modellekre alapozott képességeiben rejlik, amelyek képesek alkalmazkodni, tanulni és párbeszédeket folytatni, ellentétben a korábbi, szabályalapú rendszerekkel. A fejlesztések ellenére a CFO-knak továbbra is ugyanazzal a kritériummal kell értékelniük az ügynöki AI-t, mint a korábbi automatizálási technológiákat — az előnyös folyamatok azonosításával, a potenciális költségmegtakarítások és a pénzügyi, valamint a reputációs kockázatok értékelésével. A meglévő irányítási politikáknak és kockázati kereteknek kell irányítaniuk az ügynöki AI értékelését, a szükséges módosításokkal a új technológia figyelembevételével. Az automatizálásban a szilárd irányításnak át kell fordulnia az ügynöki AI-ra, figyelembe véve a politikák szükséges módosításait. Az ügynöki AI megtérülésének (ROI) értékelése során Westerman hangsúlyozza az ezzel kapcsolatos költségek megértésének fontosságát, amelyek jelentősek lehetnek. Ezek a költségek tartalmazzák a számítástechnikai díjakat, az adatok tisztítását, a licensz díjakat és a folyamatváltozásokat.

Az ügynöki AI pénzügyi alkalmazásainak legs promising lehetőségei közé tartozik a struktúrázatlan adatok kezelése, a tervezés és a jelentési folyamatok automatizálása, a megfelelőség biztosítása, a biztosítás és az ügyfélkapcsolatok javítása. A CFO-knak a következőket tanácsolják: 1. **Igazítsák az AI kezdeményezéseket az üzleti célokhoz**: Világosan határozzák meg a pénzügyi eredményeket, mint például a költségmegtakarítást és a javított előrejelzést, hogy biztosítsák az AI-befektetések összhangban legyenek az üzleti célokkal és demonstrálják a megtérülést. 2. **Proaktívan kezeljék a kockázatokat**: Azonosítsák a adatbiztonsággal, adatvédelemmel, szabályozási megfelelőséggel és pénzügyi pontossággal kapcsolatos kockázatokat. Hozzanak létre felelősségi struktúrákat, és készítsenek felkészülési terveket a potenciális AI-hibákra. 3. **Fektessenek be készségekbe és foglalkozzanak a munkaköri aggodalmakkal**: Legyenek átláthatóak a munkatársakkal a potenciális munkahelyi változásokkal kapcsolatban, és kínáljanak képzést az AI használatára. A cégeknek egy olyan alap csapatot kell kialakítaniuk, amely jól ismeri az AI-t, miközben biztosítják, hogy a munkaerő többi tagja is képzett legyen az alkalmazásában. Összességében az átláthatóság, a proaktív kockázatkezelés és az AI projektek üzleti célokkal való összehangolása elengedhetetlen az ügynöki AI sikeres integrálásához a pénzügyek területén.