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金融领域的代理人工智能：印度尼西亚的机遇与挑战
人工智能的兴起几乎触及每个行业，包括金融业。事实上，金融行业长期以来一直采用我们现在所说的“传统机器学习”，将其用于预测建模、信用评分和风险分析。但随着当前围绕大型语言模型 (LLM) 和 Agentic AI 的炒作，我开始 […]金融领域的 Agentic AI：印度尼西亚的机遇和挑战首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学几乎所有行业——包括金融。事实上，金融行业长期以来一直采用我们现在所说的“传统机器学习”，将其用于预测建模、信用评分和风险分析。
但随着当前围绕大型语言模型 (LLM) 和 Agentic AI 的炒作，我开始质疑：这个行业如何才能真正利用这项新技术？与许多其他行业不同，金融业在严格的监管、数据隐私规则和治理结构下运作——对我来说，这些条件似乎与代理人工智能的自治概念有点矛盾。
这个行业如何才能真正利用这项新技术为了满足这种好奇心，我参加了 2025 年 10 月 16 日在印度尼西亚雅加达举行的 Agentic 金融会议 [1]。该活动由 Algoritma 数据科学学院组织 [2]，汇聚了来自印度尼西亚银行、保险公司、金融科技公司、政府机构和人工智能初创公司的领先从业者，共同探讨 Agentic AI 如何重塑金融领域。
代理金融会议 2025 年 10 月 16 日尽管讨论主要集中在印度尼西亚，但许多见解反映了更广泛的领域（东南亚乃至全球金融业）所面临的挑战和机遇。在这篇文章中，我将分享我对这次活动的主要收获、见解和反思。
免责声明：我与本文中提到的任何公司或组织没有任何关系。引用它们纯粹是为了清晰和说明。有关它们的更多信息，请参阅本文末尾的参考文献部分。
1. 人工智能的投资回报率
投资回报率为了更好地理解这一点，我从演讲者那里学到的一种方法是研究组织如何在不同成熟度级别采用人工智能：
- 提高生产力实现卓越技术增强或创造收入来源