Para pemimpin di sektor keuangan bergerak melampaui fase eksperimental dari AI generatif dan kini berkonsentrasi pada integrasi teknologi ini ke dalam operasi mereka pada tahun 2026. Fokus awal pada pembuatan konten dan efisiensi dalam alur kerja yang terpisah berkembang menjadi kebutuhan akan kemampuan yang terindustrialisasi, di mana agen AI tidak hanya membantu operator manusia tetapi juga secara aktif mengelola proses dalam kerangka tata kelola yang telah ditetapkan.
Perubahan ini menghadirkan berbagai tantangan arsitektural dan budaya, yang memerlukan transisi dari penggunaan alat yang terpisah ke pengembangan sistem terintegrasi yang dapat secara bersamaan mengelola sinyal data, logika keputusan, dan lapisan eksekusi. Hambatan utama untuk memperluas penggunaan AI dalam layanan keuangan telah beralih dari ketersediaan model ke kebutuhan akan koordinasi yang lebih baik di antara tim, terutama dalam pemasaran dan pengalaman pelanggan, di mana sistem warisan dan silo data sering menghambat pengambilan keputusan yang efektif.
Saachin Bhatt, Co-Founder dan COO di Brdge, menekankan perbedaan antara alat saat ini dan kebutuhan di masa depan, menyatakan bahwa sementara asisten membantu mempercepat tugas, agen AI harus mampu menjalankan proses secara mandiri. Ini memerlukan pengembangan apa yang disebut Bhatt sebagai 'Moments Engine,' yang beroperasi melalui lima tahap yang berbeda. Meskipun banyak organisasi memiliki komponen arsitektur ini, mereka sering kali kekurangan integrasi yang diperlukan untuk berfungsi sebagai sistem yang kohesif.
Dalam lingkungan berisiko tinggi seperti perbankan dan asuransi, kecepatan tidak boleh mengorbankan kontrol, karena kepercayaan tetap menjadi aset yang krusial. Oleh karena itu, tata kelola harus dipandang sebagai fitur teknis daripada sebagai hambatan administratif. Integrasi AI ke dalam pengambilan keputusan keuangan memerlukan 'guardrails' yang dikodekan dengan keras untuk memastikan bahwa agen AI beroperasi dalam parameter risiko yang telah ditentukan saat menjalankan tugas secara mandiri.
Para ahli seperti Farhad Divecha, Group CEO di Accuracast, menyarankan bahwa optimasi berkelanjutan melalui wawasan berbasis data sangat penting untuk inovasi. Namun, proses ini harus mencakup jaminan kualitas yang ketat untuk menjaga integritas merek. Kepatuhan juga harus berkembang, dengan persyaratan regulasi diintegrasikan ke dalam tahap pengembangan AI daripada diperlakukan sebagai pemeriksaan akhir. Saat organisasi mempersiapkan masa depan di mana agen AI berinteraksi langsung satu sama lain, mereka harus menetapkan kerangka kerja yang melindungi kepentingan pelanggan, memastikan interaksi yang aman antara penasihat keuangan otomatis dan sistem perbankan.