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金融服务中代理人工智能的数据准备
Financial services companies have unique needs when it comes to business AI.他们在监管最严格的行业之一运营，同时对第二个更新的外部事件做出响应。 As a result, the success of agentic AI in financial services depends less on the sophistication of the system and more on…
来源:MIT Technology Review _人工智能对于金融服务公司来说，管理这一点可能非常具有挑战性。 Forrester 的一项研究发现，57% 的金融组织仍在开发必要的内部功能，以充分利用代理人工智能。“数据以多种不同的格式存在，是在银行的历史过程中创建的，”Mayzak 说。 “以任何一家已经存在 50 年的银行为例：他们可能有 60 种不同类型的 PDF，用于完全相同的事情。同时，我们希望这些系统的输出 100% 准确。在许多情况下，没有‘足够好’。”也就是说，公司需要一次性就把事情做好。
搜索和保护结果
有效的搜索平台是解决数据碎片化、索引不良、无法访问等问题的关键。能够轻松筛选结构化和非结构化数据、保证数据安全并将其应用到正确环境中的金融服务公司将从代理人工智能中获得最大价值。这通常需要在设计人工智能系统时考虑到数据访问和实用性，以便它们可以更快地工作并产生更准确的结果，并降低风险。 “搜索是使人工智能准确并以真实数据为基础的基础技术，”梅扎克说。 “搜索平台已经成为权威的环境和记忆库，将为这场人工智能革命提供动力。”
尽管此类功能已经存在，但它们通常是手动的、分散的且难以扩展。 Agentic AI 使金融组织能够迈向更加自动化、高效和可扩展的流程，同时保持高度监管环境中所需的准确性和透明度。正如梅扎克所说，“这与人类今天的运作方式没有太大不同，只是速度更快、规模更大。”
构建代理人工智能生态系统
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