本白皮書為企業(yè)采用人工智能提供了一個全面的框架它提供了一種戰(zhàn)略方法來分解復(fù)雜的業(yè)務(wù)角色，編排多代理系統(tǒng)，確定適當?shù)淖灾渭墑e，并在行業(yè)垂直領(lǐng)域?qū)嵤┙鉀Q方案。通過詳細的分析和案例研究，它展示了組織如何超越重新命名的自動化，實現(xiàn)真正的轉(zhuǎn)型，并取得可衡量的業(yè)務(wù)成果。2.超越自動化：人工智能革命5.行業(yè)實施案例研究人工智能有望啟動一個新的S型創(chuàng)新曲線，迫使企業(yè)將代理解決方案納入其轉(zhuǎn)型議程。雖然消費級代理用例已經(jīng)證明了變革性的成功，但企業(yè)實施卻沒有顯示出突破性的成果。大多數(shù)企業(yè)應(yīng)用程序只是重新命名了現(xiàn)有的自動化或人工智能解決方案。在理解代理人工智能方面存在重大差距，更重要的是，在設(shè)計和執(zhí)行有效的代理人工智能解決方案方面存在重大差距。本白皮書提供了實施代理人工智能的戰(zhàn)略框架，重點是實際執(zhí)行。它探討了組織如何將復(fù)雜的工作角色分解為適合代理的任務(wù)，在一個有凝聚力的系統(tǒng)中編排多個代理從人工輔助發(fā)展到完全自主操作。通過對銀行和金融服務(wù)（BFS）、保險以及金融和會計（FA&）的詳細案例研究，本白皮書將試圖展示代理人工智能如何在基礎(chǔ)技術(shù)不斷發(fā)展的情況下改變運營、增強決策并提供可衡量的商業(yè)價值。人工智能是指作為自主代理的人工智能系統(tǒng)，能夠理解目標，做出決策，采取行動并調(diào)整其行為以實現(xiàn)特定目標。與傳統(tǒng)的自動化或傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)不同，代理人工智能擁有：目標導(dǎo)向推理：理解目標并推理實現(xiàn)目標的最佳方法的能力自主決策：根據(jù)現(xiàn)有信息和學(xué)習(xí)模式做出獨立決策的能力適應(yīng)性：當面對變化的環(huán)境或新信息時，調(diào)整策略的能力協(xié)作智能：與人類和其他AI智能體有效合作以實現(xiàn)共同目標的能力自我改進：從經(jīng)驗和成果中學(xué)習(xí)以提高未來業(yè)績的能力傳統(tǒng)的機器人過程自動化（RPA）在高效執(zhí)行預(yù)定義的、基于規(guī)則的任務(wù)方面表現(xiàn)出色，但缺乏適應(yīng)性.一般來說，RPA的成功人工智能增強的自動化通過機器學(xué)習(xí)帶來智能，但仍然在有限的參數(shù)內(nèi)運行。因此，盡管人工智能解決方案在預(yù)測和規(guī)定結(jié)果和行動方面表現(xiàn)出色，但它仍然幾乎沒有能力適應(yīng)、自主、推理和與其生態(tài)系統(tǒng)互動。另一方面，代理人工智能代表了一個變革性的飛躍-自主實體，它們理解目標，適應(yīng)不斷變化的條件，并與人類和其他代理有效合作雖然AI代理不一定需要使用大型語言模型（LLM）或大型推理模型（LRM），但利用LLM和LRM確實可以使代理能夠進行推理，從而提高自主性。考慮銀行業(yè)的交易監(jiān)控：RPA可能會標記與預(yù)定義模式匹配的交易，而AI自動化可能會根據(jù)歷史數(shù)據(jù)檢測異常然而，人工智能將主動調(diào)查可疑活動，收集相關(guān)背景，與其他代理合作，建立全面的風(fēng)險狀況，并根據(jù)結(jié)果自適應(yīng)地改進其方法。RPA自動化、AI自動化和代理自動化之間的差異尺寸傳統(tǒng)的RPAAI自動化人工智能決策智能基于規(guī)則的決策模式識別和預(yù)測面向目標的推理與自適應(yīng)決策執(zhí)行預(yù)定義進程從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，但適應(yīng)性有限自主追求目標，適應(yīng)不斷變化的環(huán)境通用性任務(wù)專用特定于域的跨域能力人類互動需要人工觸發(fā)器和異常處理需要人的監(jiān)督和干預(yù)作為智能伙伴與人類合作知識利用限于程序邏輯利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)模式整合領(lǐng)域知識、背景和經(jīng)驗向人工智能的轉(zhuǎn)變是戰(zhàn)略性的，而不僅僅是技術(shù)性的。企業(yè)應(yīng)該認真考慮代理人工智能，以提供以下好處：增強的適應(yīng)性：智能體可以在復(fù)雜的動態(tài)環(huán)境中導(dǎo)航，而無需不斷重新編程。提高決策質(zhì)量：通過考慮多方面的背景并與其他代理合作減少人類認知負荷：處理日常和復(fù)雜任務(wù)，僅在必要時升級加速創(chuàng)新：實現(xiàn)新流程的快速試驗和實施代理人工智能解決方案缺乏廣泛的成功與技術(shù)限制關(guān)系不大，但更多的是與企業(yè)實施其代理人工智能計劃的方法有關(guān)在構(gòu)建企業(yè)級代理時，關(guān)注以下幾個方面非常重要，這些方面相當明顯1.代理可靠性：AI代理需要一致地運行并提供準確的結(jié)果2.集成：通常情況下，代理將被引入一個復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，其中包括多個外部工具和API。因此，代理成功的一個關(guān)鍵方面是投資適當?shù)膮f(xié)議，允許與其他工具、代理和API無縫集成和交互。3.ROI驅(qū)動的自動化：僅僅因為代理人工智能是強大的和流行的，我們不需要強迫代理人工智能作為每一個自動化機會的解決方案簡單的基于規(guī)則集的自動化可以無縫工作，并為簡單的自動化提供更好的ROI4.避免過度強化和避免功能蔓延：保持解決方案簡單，避免增加不必要的復(fù)雜性。同樣重要的是要抵制添加太多功能的沖動5.安全措施：人工智能越獄和新的解決方案一樣普遍和普遍我們可能很容易陷入一個遞歸問題，其中AI代理試圖破壞其他AI代理。這是一個真正的威脅，不僅可以關(guān)閉人工智能程序，還可能造成嚴重的財務(wù)和聲譽損失，除非有意識地投資于人工智能安全協(xié)議和工具。6.避免常見陷阱：當以用戶為中心的設(shè)計被忽視時，人工智能程序面臨著與傳統(tǒng)自動化類似的挑戰(zhàn)。常見的問題包括缺乏用戶反饋循環(huán)和錯誤處理機制，這對于改進功能和提供更好的用戶體驗至關(guān)重要AI，啟用這種連接是使代理有用和可擴展的關(guān)鍵。模型上下文協(xié)議引入了一個標準化的協(xié)議，消除了連接到多個工具的復(fù)雜性它作為一個統(tǒng)一的層，在LLM和外部工具之間進行轉(zhuǎn)換，簡化了它們的集成。而，就像互聯(lián)網(wǎng)沒有像“HTTP”這樣的協(xié)議就不會擴展一樣，傳統(tǒng)的工作角色通常包括一個復(fù)雜的（或在大多數(shù)情況下是“復(fù)雜的”）責(zé)任、技能和知識矩陣。為了有效地實現(xiàn)基于代理的自動化，必須將復(fù)雜的工作角色分解為離散的、適合代理的任務(wù)。這需要結(jié)合方法的嚴格性和層次分解，確保代理可以有效地處理任務(wù)，同時保持原始工作角色的協(xié)同作用。目前的辦法利用了以下幾種1.面向代理的方法（AOM）：AOM擴展了面向?qū)ο蠛椭R工程技術(shù)，通過納入代理特定的屬性，如信念，愿望，意圖和承諾。這些方法通過以下方式實現(xiàn)任務(wù)分解：面向?qū)ο蟮臄U展：用例分析和CRC（類-責(zé)任-協(xié)作）卡識別代理及其角色，擴展傳統(tǒng)模型以包括代理特定的心理狀態(tài)知識工程擴展：對智能體的認知和社會維度進行建模，以捕捉傳統(tǒng)方法未涵蓋的細微差別多代理系統(tǒng)使多個代理能夠協(xié)作完成復(fù)雜的工作流程。當任務(wù)需要專門知識、協(xié)調(diào)和動態(tài)適應(yīng)時，這種方法特別有價值。任務(wù)粒度：任務(wù)在專門的代理之間分配，確保有效處理復(fù)雜的協(xié)調(diào)框架：演示平臺促進了代理之間的無縫任務(wù)委派和協(xié)作3.通過分解譜增強的基于角色的分解基于角色的分解涉及將工作角色分解為特定的功能，技能和工作流程。分解譜為該方法添加了一個分層框架，如下所述細化該過程：宏觀層次分解：這一層次將整個工作角色分解為主要功能區(qū)。它對應(yīng)于基于角色的分解中的功能分析，通過將高級職責(zé)映射到代理能力。例如，在保險承保中，此步驟可能涉及將角色劃分為數(shù)據(jù)收集、風(fēng)險分析和政策建議。中層分解：在這一層，功能領(lǐng)域被進一步劃分為定義任務(wù)執(zhí)行方式的特定流程。這與工作流分析相一致，在工作流分析中，作業(yè)角色的順序和并行工作流被映射到座席任務(wù)。例如，承保中的風(fēng)險分析可分為數(shù)據(jù)驗證、風(fēng)險評分和合規(guī)檢查。微觀層次分解：最細粒度的層次識別流程中的離散任務(wù)，并將其映射到代理功能。這對應(yīng)于技能映射，其中必要的座席技能與任務(wù)要求保持一致例如，數(shù)據(jù)驗證可以通過能夠進行文檔解析和異常檢測的AI代理完全自動化。使分解與座席功能保持一致：最佳分解級別取決于任務(wù)的復(fù)雜性、可用代理能力的成熟度以及所需人工監(jiān)督的程度對于高度結(jié)構(gòu)化的任務(wù)，微觀層次的分解允許完全自動化，而更細致的流程可能需要中觀層次的分解，人工智能合作。在上述方法中，基于角色的分解結(jié)合多Agent系統(tǒng)的復(fù)雜工作流將被推薦。層次分解譜對于領(lǐng)域和過程SME來說是容易理解和可視化的，并且技術(shù)人員可以使MAS框架能夠創(chuàng)建協(xié)作的Agent框架代理編排，即，多個代理朝著共同目標的協(xié)調(diào)，是將離散的智能實體轉(zhuǎn)換成內(nèi)聚的、產(chǎn)生商業(yè)價值的系統(tǒng)的原因有效的協(xié)調(diào)需要：明確的角色定義：每個代理的職責(zé)和邊界通信協(xié)議：代理如何共享信息和協(xié)調(diào)行動優(yōu)先級機制：如何在代理之間確定任務(wù)的優(yōu)先級績效監(jiān)測：如何衡量和改進代理人的有效性配置模式：已經(jīng)出現(xiàn)了幾種編排模式，每種模式都有明顯的優(yōu)勢：1.基于主管的編排：在此模式中，中央主管代理協(xié)調(diào)多個專門代理的活動例如，AmazonBedrock的多代理協(xié)作框架使用主管代理來管理專門的代理，從而提高任務(wù)成功率和效優(yōu)點：?集中控制和監(jiān)控?簡化任務(wù)分配和優(yōu)先級排序?明確的問責(zé)制此模式適用于需要緊密協(xié)調(diào)的復(fù)雜工作流，例如必須按順序操作多個專門代理的財務(wù)結(jié)算流程2.順序管道：這種策略涉及以線性順序組織代理，其中每個代理執(zhí)行特定的子任務(wù)并將結(jié)果傳遞給下一個代理。舉個例子，CrewAI的博客寫作管道，規(guī)劃者，作家和編輯代理按順序工作劑劑A劑B代理C優(yōu)點：?清除工作流程?易于理解和實現(xiàn)?有限的應(yīng)用?一個代理上的故障點可能會導(dǎo)致后續(xù)代理出現(xiàn)意外結(jié)果3.對等協(xié)調(diào)：在這種模式中，代理直接相互協(xié)調(diào)例如，F(xiàn)etch.ai的多代理經(jīng)濟平臺使自主經(jīng)濟代理能夠在分散的市場中直接相互談判，而無需中央?yún)f(xié)調(diào)。這些代理代表各種利益攸關(guān)方（消費者、提供者、數(shù)據(jù)所有者），進行點對點交易和信息交流，提高資源分配效率，減少中心瓶頸。劑劑A代理C代理C劑D優(yōu)點：?無中心瓶頸?更好地應(yīng)對單個代理故障?更靈活地適應(yīng)不斷變化的條件?更復(fù)雜的協(xié)調(diào)邏輯?可能發(fā)生沖突的行動這種模式對于代理需要快速響應(yīng)本地條件的分布式系統(tǒng)非常有效，例如欺詐檢測系統(tǒng)，其中多個監(jiān)控代理可能需要快速協(xié)作。。ProjectBonsai在工業(yè)控制系統(tǒng)中結(jié)合了集中式和點對點方法高級協(xié)調(diào)代理確定總體制造策略，同時允許專門的過程控制代理在關(guān)鍵的實時操作期間彼此直接通信。這種混合方法保持了戰(zhàn)略監(jiān)督，同時使當?shù)啬軌驅(qū)Σ粩嘧兓臈l件做出快速反應(yīng)，從而使試點實施的生產(chǎn)效率提高了25%人類專家這種方法允許集中協(xié)調(diào)和直接的代理人對代理人的通信，并在需要時進行戰(zhàn)略性的人員參優(yōu)點：?將中央監(jiān)督與地方自治相?比純粹的集中式方法更具彈性?比純粹的點對點系統(tǒng)更有組織性?適應(yīng)各種復(fù)雜任務(wù)?可擴展以適應(yīng)大型代理生態(tài)系統(tǒng)?更高的實施復(fù)雜性?需要仔細定義集中式組件和對等組件之間的?更復(fù)雜的調(diào)試和監(jiān)控?潛在的通信開銷?地方和全球決策之間協(xié)調(diào)沖突的風(fēng)險5.基于圖的編排：基于圖的編排將代理及其交互表示為節(jié)點（代理）和邊緣（通信路徑）的網(wǎng)絡(luò)，從而實現(xiàn)動態(tài)和非線性工作流。例如，AWS在其代理交互框架中使用基于圖的模型來支持復(fù)雜的協(xié)調(diào)模式并增強分布式系統(tǒng)的可擴展性。數(shù)據(jù)代理監(jiān)控代理監(jiān)控代理理人主流次流代理節(jié)點優(yōu)點：?支持具有非線性交互的復(fù)雜工作流?隨著系統(tǒng)擴展，創(chuàng)建、維護和調(diào)試交互圖?難以在運行時動態(tài)修改圖結(jié)構(gòu)以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境?遍歷具有許多節(jié)點的復(fù)雜圖時的計算開銷和潛在性能瓶頸和邊緣有效的機構(gòu)間溝通對協(xié)調(diào)至關(guān)重要主要協(xié)議包括：?代理通信協(xié)議最初通過代理通信語言（AgentCommunicationLanguages，簡稱ACL）（如KQML和FIPA-ACL）形式化，提供了代理之間的結(jié)構(gòu)化語義和雖然這些基礎(chǔ)模型引入了代理交互中的關(guān)鍵概念，但現(xiàn)代多代理系統(tǒng)，特別是構(gòu)建在LLM上的多代理系統(tǒng)，（例如Kafka，RabbitMQ），以實現(xiàn)異步，工具集成和動態(tài)代理通信?發(fā)布/訂閱范例，將發(fā)布者（生成消息的代理）與訂閱者（接收消息的代理）相結(jié)合，支持異步通信有效的編排需要對座席活動和系統(tǒng)性能的可見性?，F(xiàn)代代理編排平臺提供：流程可視化：實時查看座席工作流和活動性能儀表板：監(jiān)控座席的有效性、效率和結(jié)果異常隊列：用于處理需要人工干預(yù)的情況的界面審計跟蹤：全面記錄座席的操作和決策這些功能使組織能夠監(jiān)控、排除故障并不斷改進其代理系統(tǒng)。并非所有任務(wù)都適合完全自主的代理自動化。確定適當?shù)淖灾餍院腿藶楸O(jiān)督水平對于平衡效率與可靠性、處理異常和保持合規(guī)性至關(guān)重要。以下是使用代理AI確定自動化水平的關(guān)鍵指南數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性：人為監(jiān)督對于確保數(shù)據(jù)輸入的準確性和完整性至關(guān)重要。定期審計和數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查應(yīng)由人類專家執(zhí)行異常處理：人類應(yīng)該參與管理自動化系統(tǒng)參數(shù)之外的案例。組織必須為需要人工判斷和干預(yù)的復(fù)雜或異常情況建立明確的升級路徑法規(guī)遵從性：人類專家必須確保自動化流程符合行業(yè)法規(guī)和標準。自動化系統(tǒng)的定期合規(guī)性審計和更新應(yīng)由人類專家監(jiān)督，以防止違規(guī)行為并保持對不斷變化的需求的遵守系統(tǒng)監(jiān)控：組織應(yīng)該為自動化流程實施持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)。人類專家應(yīng)審查系統(tǒng)性能指標，并及時解決任何異?；騿栴}，以防止級聯(lián)故障。決策驗證：對于關(guān)鍵決策，組織應(yīng)該實施人在回路方法，人工智能建議在執(zhí)行之前由人類專家進行驗證環(huán)境可預(yù)測性：任務(wù)環(huán)境必須是合理可預(yù)測的，以便AI代理在沒有持續(xù)人為干預(yù)的情況下有效運作具有高度可變性或不確定性的任務(wù)風(fēng)險評估和后果嚴重性：組織應(yīng)該對錯誤可能產(chǎn)生中等影響的任務(wù)實施人在回路方法對于錯誤可能導(dǎo)致重大財務(wù)、法律或聲譽損害的任務(wù)，應(yīng)保持強有力的人力審計跟蹤：組織應(yīng)確保自動化系統(tǒng)可以提供全面的審計跟蹤，并對所做的決策提供明確的解釋，以支持法規(guī)遵從性和流程透明度。數(shù)據(jù)可用性和質(zhì)量：組織需要評估座席培訓(xùn)和自動化所需數(shù)據(jù)的可用性和質(zhì)量當高質(zhì)量、全面的數(shù)據(jù)可用于有效地訓(xùn)練和操作人工智能系統(tǒng)時，更高水平的自主性是合適的人的附加值：組織應(yīng)該考慮人的判斷是否為任務(wù)增加了重要的價值需要創(chuàng)造力、同理心、道德判斷或復(fù)雜上下文理解的任務(wù)該評估框架有助于確定任務(wù)的優(yōu)先級，以實現(xiàn)適當?shù)娜藛T參與水平例如，常規(guī)數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)在可定義性和可預(yù)測性方面得分很高，后果嚴重性較低，使其成為代理自動化完全自主的理想選擇相比之下，復(fù)雜的欺詐調(diào)查可能需要大量的人力協(xié)作，因為它們具有不可預(yù)測性和高后果嚴重性。人工智能的實現(xiàn)存在于從人類主導(dǎo)到完全自主的范圍副駕駛（人類主導(dǎo)）：智能體提供建議和支持，但人類做出決定并采取行動共享控制（SharedControl）：智能體自主處理日常任務(wù)，但將復(fù)雜情況升級為人類智能體自主運行，具有人工監(jiān)督和干預(yù)能力自治（代理驅(qū)動）：代理獨立操作，最少的人為參與對于復(fù)雜的用例，組織應(yīng)該謹慎地沿著這個范圍前進，在每個階段建立信任和能力：?進行任務(wù)適用性評估?開發(fā)初始代理原型?實施變革管理方案?以副駕駛模式部署初始代理模式?實現(xiàn)交互式通信?增強監(jiān)控和分析?通過人工監(jiān)督擴展代理自治?實施高級業(yè)務(wù)流程模式?在適當?shù)那闆r下部署完全自主的代理?優(yōu)化人機協(xié)作15|企業(yè)人工智能指南在建立了代理人工智能的概念基礎(chǔ)之后-從其超越傳統(tǒng)自動化的獨特功能到分解角色的框架我們現(xiàn)在談?wù)剬嶋H執(zhí)行問題。以下行業(yè)特定的案例研究展示了這些理論原則如何轉(zhuǎn)化為有形的每個用例都說明了代理人工智能實現(xiàn)的完整旅程：從問題識別和任務(wù)分解到代理編排策略和可衡量的結(jié)果。這些例子不僅提供了概念驗證，而且提供了組織可以適應(yīng)其特定環(huán)境的可操作藍圖。通過詳細研究這些實現(xiàn)，我們彌合了理論潛力和實際執(zhí)行之間的差距，準確地展示了代理AI如何提供在復(fù)雜的企業(yè)環(huán)境中實現(xiàn)變革價值傳統(tǒng)的工作角色通常包括一個復(fù)雜的（或在大多數(shù)情況下是“復(fù)雜的”）責(zé)任、技能和知識矩陣。為了有效地實現(xiàn)基于代理的自動化，必須將復(fù)雜的工作角色分解為離散的、適合代理的任務(wù)。這需要結(jié)合方法的嚴格性和層次分解，確保代理可以有效地處理任務(wù)，同時保持原始工作角色的協(xié)同作用。目前的辦法利用了以下幾種跨國保險公司的財務(wù)結(jié)算流程通常會消耗大量資源，同時面臨嚴格的監(jiān)管期限。這些流程涉及跨多個系統(tǒng)的復(fù)雜工作流程、不同數(shù)據(jù)源之間的協(xié)調(diào)以及來自眾多地方實體的報告的合并。重復(fù)然而，這些任務(wù)的細微差別使它們成為人工智能實現(xiàn)的理想候選人。將我們的分層分解框架應(yīng)用于關(guān)閉過程，揭示了與代理能力相一致的自然劃分財務(wù)結(jié)算職能可分為六個核心職能領(lǐng)域（宏觀一級分解），每個職能領(lǐng)域又細分為具有明確投入、產(chǎn)出和工作流程的明確流程（中觀一級分解），如下所示：16|企業(yè)人工智能指南S.no宏觀層次分解1數(shù)據(jù)收集和驗證?系統(tǒng)數(shù)據(jù)提取?數(shù)據(jù)標準化和規(guī)范化?完備性驗證?跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)對賬2對賬報告?跨系統(tǒng)平衡匹配?離散識別和分類?分辨率跟蹤?文件管理3調(diào)整處理?調(diào)整識別和分類?日記帳分錄創(chuàng)建?審批工作流管理?過帳執(zhí)行4財務(wù)合并?貨幣換算?公司間抵銷?少數(shù)股東權(quán)益計算?集團一級的調(diào)整5財務(wù)報告?報表生成?合規(guī)性驗證?披露準備?報告分發(fā)6性能分析?方差分析?趨勢識別?異常檢測和解釋?評論生成在最細粒度的層次上，我們確定特定的任務(wù)及其對代理自動化的適用性（微觀層次分解）。例如，在數(shù)據(jù)收集和驗證中，我們有下面的微觀分解：?連接到源系統(tǒng)并提取數(shù)據(jù)（高度結(jié)構(gòu)化，非常適合完全自動化）?跨系統(tǒng)標準化數(shù)據(jù)格式（基于規(guī)則，適合?應(yīng)用驗證規(guī)則來識別數(shù)據(jù)缺口（定義明確，適合自動化）?解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題17|企業(yè)人工智能指南將自主性評估框架應(yīng)用于結(jié)束任務(wù)揭示了不同的自主性水平：任務(wù)類別預(yù)測性后果嚴重性數(shù)據(jù)質(zhì)人的增值建議的自主權(quán)數(shù)據(jù)提取高低高低充分的自主權(quán)標準調(diào)節(jié)高介質(zhì)高低監(jiān)督自治復(fù)雜的對賬介質(zhì)高介質(zhì)高協(xié)同經(jīng)常性日記帳分錄高介質(zhì)高低監(jiān)督自治非標準調(diào)整數(shù)低高介質(zhì)高以人為本公司間抵銷高介質(zhì)高低監(jiān)督自治財務(wù)報表編制高高高介質(zhì)監(jiān)督自治管理層評論低高介質(zhì)高以人為本對于財務(wù)結(jié)算，混合編排方法可實現(xiàn)控制和效率的最佳平衡財務(wù)結(jié)算協(xié)調(diào)員代理：作為主要協(xié)調(diào)員，維護結(jié)算日歷，跟蹤依賴關(guān)系并確保及時完成所有任務(wù)?數(shù)據(jù)集成代理：從源系統(tǒng)中提取和分析數(shù)據(jù)?對賬代理：執(zhí)行賬戶對賬并跟蹤未解決的項目?日記帳分錄代理：創(chuàng)建、傳送和過帳標準調(diào)整?合并代理：執(zhí)行貨幣換算和公司間抵銷?報告代理：生成財務(wù)報表和監(jiān)管報告?分析代理：消除差異并生成人類融合點：?非標準調(diào)整的審批?解決復(fù)雜的對賬差異?財務(wù)報表的最終審查?擬訂戰(zhàn)略評論18|企業(yè)人工智能指南事件驅(qū)動的通信：代理響應(yīng)數(shù)據(jù)可用性或任務(wù)完成等觸發(fā)器狀態(tài)跟蹤：全面監(jiān)控任務(wù)進度和瓶頸異常路由：自動上報需要人工判斷的問題反饋循環(huán)：獲取性能指標以持續(xù)改進系統(tǒng)金融系統(tǒng)的MCP集成-模型上下文協(xié)議通過標準化代理與以下各項的交互，為金融結(jié)算提供了顯著優(yōu)勢?遺留會計應(yīng)用程序?文檔管理系統(tǒng)MCP的實施降低了集成復(fù)雜性和維護開銷，同時在整個金融生態(tài)系統(tǒng)中提供一致的錯誤處理和身份驗證。1919|企業(yè)人工智能指南可視化和監(jiān)控-應(yīng)實施全面的可視化儀表板，其?包含已完成、正在進行和待完成任務(wù)的實時關(guān)閉日歷?每個賬戶和實體的狀態(tài)指標?關(guān)鍵路徑分析顯示瓶頸性能指標：?與歷史基準相比的關(guān)閉時間跟蹤?對賬完成率?異常量和解決時間?需要人工審查的項目的集中隊列?按類型、實體和優(yōu)先次序?qū)馇闆r進行分類?過去類似例外的歷史背景審計跟蹤：?全面記錄所有座席操作?記錄人工決策和推翻?所有系統(tǒng)交互的時間戳記錄實施途徑-分階段實施方法在管理風(fēng)險的同時提供增量價值基礎(chǔ)階段：部署數(shù)據(jù)集成和協(xié)調(diào)代理在人類高度監(jiān)督擴展階段：添加具有受監(jiān)督自主權(quán)的日記帳分錄和優(yōu)化階段：實現(xiàn)具有協(xié)作自主性的成熟度階段：減少對性能良好的流程的人為監(jiān)督，并提高代理的復(fù)雜性在財務(wù)結(jié)算中戰(zhàn)略性地實施人工智能可以在財務(wù)結(jié)算中戰(zhàn)略性地實施人工智能可以將周期時間縮短30%-50%，將資源需求減少40%-60%，并顯著提高準確性同時增強分析能力。20|企業(yè)人工智能指南大多數(shù)全球銀行都在與他們的交易監(jiān)控系統(tǒng)作斗爭，該系統(tǒng)每天產(chǎn)生數(shù)千個誤報，讓調(diào)查人員不知所措，讓真正的欺詐行為得以逃脫。事務(wù)監(jiān)控是代理人工智能的理想應(yīng)用，因為它復(fù)雜地融合了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理、模式識別和細致入微的調(diào)查要求。金融犯罪不斷演變的性質(zhì)要求系統(tǒng)能夠自主適應(yīng)，同時保持監(jiān)管合規(guī)性。一個全面的人工智能方法涉及戰(zhàn)略角色分解，適當?shù)淖灾畏峙浜蛷?fù)雜的編排。將我們的分層分解框架應(yīng)用于事務(wù)監(jiān)控過程，可以揭示與代理能力相一致的自然劃分。交易監(jiān)測職能可分為六個核心職能領(lǐng)域（宏觀一級分解），每個職能領(lǐng)域又分為具有明確投入、產(chǎn)出和工作流程的界定流程（中觀一級分解）如下：S.no宏觀層次分解中觀層次分解1數(shù)據(jù)收集和標準化?源連接和管理?數(shù)據(jù)提取和標準化?跨系統(tǒng)對賬?質(zhì)量確認2模式分析和風(fēng)險評估?模式識別和異常檢測?歷史比較與趨勢分析?行為分析?風(fēng)險評分和閾值管理3警報管理?警報分流和分類?基于風(fēng)險因素的優(yōu)先級分配?資源分配和工作負載平衡?警報時效和升級管理?假陽性識別和減少4調(diào)查和背景分析?上下文采集?文檔分析?豐富客戶資料?事務(wù)關(guān)系映射?文件證據(jù)收集?實體網(wǎng)絡(luò)分析5法規(guī)報告?病例文件匯編?證據(jù)收集和保存?可疑活動的敘述生成?監(jiān)管備案準備和提交?審計跟蹤維護和文件記錄6流程協(xié)調(diào)和監(jiān)督?工作流程排序和管理?異常處理和上報?性能監(jiān)控和優(yōu)化?跨代理通信便利化21|企業(yè)人工智能指南高度結(jié)構(gòu)化的任務(wù)（數(shù)據(jù)提取、規(guī)范化）：智能體在數(shù)據(jù)提取和規(guī)范化、針對已知類型學(xué)的初始模式匹配、基本警報優(yōu)先級排序、常規(guī)文檔收集等任務(wù)上擁有完全自主權(quán)半結(jié)構(gòu)化任務(wù)（初始風(fēng)險評分）：由代理人領(lǐng)導(dǎo)，監(jiān)督復(fù)雜場景的風(fēng)險評分、中等風(fēng)險案例的警報處置、背景信息綜合、敘述草稿生成等任務(wù)。復(fù)雜判斷任務(wù)（最終SAR確定）：人工主導(dǎo)，代理協(xié)助完成最終可疑活動確定、復(fù)雜調(diào)查策略、監(jiān)管備案批準、模型調(diào)整和閾值調(diào)整等任務(wù)行動中的自治評估框架-代理人工智能系統(tǒng)的有效性取決于適當校準的自治水平。人的監(jiān)督集?系統(tǒng)適應(yīng)性決策是必要的代理類型人類監(jiān)督理由數(shù)據(jù)聚合高系統(tǒng)級監(jiān)控具有定義參數(shù)的高度結(jié)構(gòu)化任務(wù)定期模型審查具有既定模式的統(tǒng)計性質(zhì)警報管理介質(zhì)閾值調(diào)整，復(fù)雜病例審查效率和準確性之間的平衡調(diào)查就復(fù)雜案件提供指導(dǎo)，核實調(diào)查結(jié)果語境判斷要求報告低全面審查高監(jiān)管后果Orchestrator介質(zhì)系統(tǒng)級監(jiān)控具有動態(tài)適應(yīng)的過程協(xié)調(diào)22|企業(yè)人工智能指南戰(zhàn)略層-協(xié)調(diào)器代理建立總體案例優(yōu)先級，分配資源并監(jiān)控系統(tǒng)性能戰(zhàn)術(shù)層-專用代理直接與相鄰進程通信?風(fēng)險評分代理直接向警報管理代理提供信息?調(diào)查代理人與報告代理人協(xié)調(diào)，以確保調(diào)查結(jié)果得到適當記錄操作層-各個代理在其域中自主操作，同時向協(xié)調(diào)器報告狀態(tài)垂直通信-狀態(tài)更新和戰(zhàn)略指令在協(xié)調(diào)器和專門代理之間流動水平通信-相鄰代理直接交換信息以最小化延遲人工集成點-設(shè)計的界面，其中人工專業(yè)知識與代理處理集成異常處理-業(yè)務(wù)流程框架包括復(fù)雜的異常管理：?異常模式的自動升級?為緊急案件動態(tài)重新分配資源?用于調(diào)節(jié)敏感性測定的顯式人類決策點統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問層-標準化與核心銀行系統(tǒng)、監(jiān)視列表和外部數(shù)據(jù)源的連接工具集成框架-支持無縫集成專用工具：?網(wǎng)絡(luò)分析可視化?文檔提取實用程序?監(jiān)管備案接口Agent通信規(guī)范化-在Agent之間建立一致的交互模式，而不管它們的底層技術(shù)如何人機協(xié)作界面--標準化智能體如何向人類專家提供信息雖然MCP繼續(xù)成熟，早期采用提供了顯著的架構(gòu)優(yōu)勢，并定位系統(tǒng)的未來增強協(xié)議的發(fā)展。操作儀表板：?實時交易流監(jiān)控?代理活動跟蹤和性能指標?具有優(yōu)先級指示符的異常隊列?資源利用可視化?案件細節(jié)與特工收集的證據(jù)?實體關(guān)系映射?風(fēng)險因素可視化和解釋?交易時間軸分析管理分析：?警報量和處置趨勢?效率指標和瓶頸識別?假陽性/陰性率分析?法規(guī)遵從性跟蹤?Agent學(xué)習(xí)曲線可視化?模式適應(yīng)有效性?人機協(xié)作指標?模型性能和漂移指標23|企業(yè)人工智能指南24|企業(yè)人工智能指南?過程映射和任務(wù)分類?數(shù)據(jù)源庫存和集成規(guī)劃?代理原型開發(fā)和測試?業(yè)績基線的建立?治理框架發(fā)展第2階段：增強模式（4-6個月）?作為輔助工具的數(shù)據(jù)聚合代理部署?人工驗證的風(fēng)險評分代理實現(xiàn)?用于優(yōu)先化建議的警報管理代理?收集研究者反饋以持續(xù)改進?業(yè)績衡量標準的建立和監(jiān)測?數(shù)據(jù)聚合過渡到監(jiān)督自治?風(fēng)險評分擴展以處理常規(guī)病例處置?用于背景豐富的調(diào)查代理部署?用于草稿生成的報告代理實現(xiàn)?用于基本工作流管理的配置管理器代理介紹?異常處理協(xié)議開發(fā)?通過高級模式識別增強風(fēng)險評分?一種推理能力擴展的調(diào)查Agent?報告代理演變?yōu)樯赏暾臍w檔草稿?具有自適應(yīng)工作流管理的動態(tài)協(xié)調(diào)?針對新興欺詐模式的預(yù)測能力?高級性能分析實施?日常事務(wù)的自主處理?跨系統(tǒng)學(xué)習(xí)模式適應(yīng)?高級上下文分析實施?優(yōu)化的人機協(xié)作框架?基于結(jié)果的持續(xù)演化機制25|企業(yè)人工智能指南檢測效率：通過復(fù)雜的模式識別和上下文分析，真陽性識別率提高30%-40%運營效率：誤報減少70%-85%，使調(diào)查人員能夠?qū)Ｗ⒂诟邇r值案件調(diào)查速度：通過自動化背景收集和分析，將成本優(yōu)化：通過減少人工處理，大型機構(gòu)每年可節(jié)省合規(guī)性：通過更全面、一致和記錄良好的監(jiān)控，提高與監(jiān)管機構(gòu)的適應(yīng)能力：不斷改進系統(tǒng)，以應(yīng)對新出現(xiàn)的金融犯罪技術(shù)財產(chǎn)和意外傷害（PC）保險承保流程由于其復(fù)雜的工作流程，對多方面數(shù)據(jù)源的依賴以及對一致風(fēng)險評估的需求，為代理人工智能轉(zhuǎn)型提供了理想的候選人在這個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)代理AI可以顯著提高運營效率、風(fēng)險評估準確性和客戶體驗，同時保持嚴格的法規(guī)遵從性。PC核保的戰(zhàn)略角色分解：在PC核保中成功實施代理人工智能，首先是按照前面概述的分層方法進行系統(tǒng)的角色分解。&&PC承保職能可分為四個核心職能領(lǐng)域（宏觀層面分解每個職能領(lǐng)域又細分為具有明確輸入、輸出和工作流程的定義流程（中觀層面分解）S.no宏觀層次分解中觀層次分解1信息收集和驗證?文件接收和分類（申請、檢查、索賠歷?結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提取和規(guī)范化?第三方數(shù)據(jù)集成（財產(chǎn)記錄、衛(wèi)星圖像、天氣數(shù)據(jù)）?不確定性識別和解決2?按財產(chǎn)類型和地理位置分列的歷史損失模式?突變模型集成與解釋?市場狀況評估和競爭定位?損失傾向和嚴重程度的預(yù)測建模3策略管理?覆蓋配置和限制確定?費率因素應(yīng)用和保費計算?報價生成和提案準備?政策文件的創(chuàng)建和交付?續(xù)訂評估和保留策略4合規(guī)管理?管轄規(guī)則檢查和驗證?根據(jù)監(jiān)管要求選擇表格和背書?文件驗證和認證?監(jiān)管報告和備案管理26|企業(yè)人工智能指南），文件接收：對收到的文件進行分類風(fēng)險評分：應(yīng)用特定的風(fēng)險模型，與行業(yè)基準進行比較，識別風(fēng)險因素這種結(jié)構(gòu)化分解為設(shè)計多代理系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)，該系統(tǒng)可以有效地處理PC承保的復(fù)雜性，同時在需要時保持適當?shù)娜肆?從既定來源收集標準數(shù)據(jù)?根據(jù)第三方數(shù)據(jù)庫驗證策略信息?為標準承保范圍生成基本保單文檔?根據(jù)明確的法規(guī)要求進行例行合規(guī)檢查?標準住宅物業(yè)的風(fēng)險評估?為完善的風(fēng)險狀況定價?無重大變更的保單續(xù)期處理?巨災(zāi)風(fēng)險計算協(xié)作自治復(fù)雜商業(yè)地產(chǎn)風(fēng)險評估?非標準物業(yè)評估（高價值、獨特建筑）?針對特殊需求的覆蓋范圍定制?具有多個例外或獨特功能的策略的定價?沒有既定承保先例的新風(fēng)險或新興風(fēng)險情景?復(fù)雜的監(jiān)管情況或司法邊緣案件?高價值或戰(zhàn)略客戶談判?數(shù)據(jù)可用性有限或不明確的情況這種漸進的方法確保了基于風(fēng)險復(fù)雜性和潛在影響的適當人員參與基于主管的協(xié)調(diào)：核保協(xié)調(diào)代理提供集中化的工作流管理，確保案例在核保生命周期中適當進展，并保持整個流程的可見性點對點協(xié)作-專業(yè)代理在高效時直接通信，方式如下：?風(fēng)險評估和定價代理就特定因素的保費調(diào)整進行?合規(guī)和文件代理確認政策表格的監(jiān)管要求?數(shù)據(jù)收集和風(fēng)險評估代理在檢測到異常時請求提供更多信息27|企業(yè)人工智能指南數(shù)據(jù)采集代理：從應(yīng)用程序、第三方來源和歷史記錄中風(fēng)險評估代理：評估物業(yè)特征、位置因素和申請人歷史，以確定風(fēng)險級別定價代理：根據(jù)風(fēng)險評估確定適當?shù)脑u級因素并計算保費合規(guī)代理：確保滿足特定管轄區(qū)和保單類型的所有法規(guī)要求文檔代理：生成和管理所有必需的策略文檔客戶溝通代理：處理與客戶和經(jīng)紀人的日常溝通承保協(xié)調(diào)程序代理：協(xié)調(diào)整個工作流并管理例外情況垂直溝通：狀態(tài)更新和戰(zhàn)略指令在協(xié)調(diào)器和專業(yè)代理之間流動水平通信：相鄰代理直接交換信息，以最大限度地減少延遲人工集成點：設(shè)計的界面，其中人工專業(yè)知識與代理處理集成異常處理：編排框架包括復(fù)雜的異常管理：?異常模式的自動升級?為緊急案件動態(tài)重新分配資源?用于法規(guī)敏感性測定的明確的人類決策點外部數(shù)據(jù)整合：實現(xiàn)與財產(chǎn)數(shù)據(jù)庫、災(zāi)害模型和航空圖像服務(wù)的標準化工具協(xié)調(diào)：為代理商提供對評級引擎、文檔生成系統(tǒng)和合規(guī)數(shù)據(jù)庫的一致訪問機構(gòu)間交流：促進復(fù)雜風(fēng)險評估的標準化信息交流?創(chuàng)建一個中央MCP服務(wù)器來在代理和外部服務(wù)之間進行轉(zhuǎn)換?執(zhí)行信息交流標準化協(xié)議施28|企業(yè)人工智能指南29|企業(yè)人工智能指南流程控制面板：實時可視化通過承保渠道的申請，顯示當前狀態(tài)和代理人處理每個案例的情況座席性能指標：?每個代理的準確率?按任務(wù)類型分列的處理時間?例外率和類型?人為干預(yù)頻率及原因?整個投資組合的風(fēng)險因素?zé)釄D?風(fēng)險評估的比較可視化?異常檢測和突出顯示網(wǎng)絡(luò)管理界面：?人類承銷商的隊列可視化?基于優(yōu)先級的病例分配?容量監(jiān)控和負載平衡審核和合規(guī)性儀表板：?對所有座席決策進行完整的審計跟蹤?按司法管轄區(qū)劃分的法規(guī)合規(guī)狀況?文檔完整性指標?使用多級框架進行詳細的任務(wù)分解?開發(fā)和培訓(xùn)初級代理人，重點是數(shù)據(jù)采集和標準風(fēng)險評估?建立治理框架和績效指標?為新的人-代理協(xié)作模型創(chuàng)建承銷商培訓(xùn)計劃第2階段：擴大承保（4-6個月）部署初始代理人作為承銷商助理，提供建議，但不做出獨立決定?實施全面的反饋機制，提高座席準確率?開發(fā)跟蹤座席建議質(zhì)量的性能儀表板?開始開發(fā)定價和合規(guī)代理?畢業(yè)生數(shù)據(jù)采集代理到自主操作的標準輸入?以助理模式部署定價和合規(guī)代理?在代理之間實施初始協(xié)調(diào)?建立具有明確升級路徑的異常處理工作流?創(chuàng)建用于流程監(jiān)控和瓶頸識別的?部署核保協(xié)調(diào)器代理以管理端到端流程?過渡標準，低復(fù)雜性風(fēng)險，完全由人工監(jiān)督的代理人主導(dǎo)的處理?實現(xiàn)高級代理通信協(xié)議?根據(jù)累積的操作數(shù)據(jù)優(yōu)化系統(tǒng)性能?加強異常處理和自我糾正機制?將自主處理擴展到中等復(fù)雜性風(fēng)險?基于人類反饋模式實現(xiàn)高級學(xué)習(xí)?開發(fā)與索賠和客戶服務(wù)的跨職能集成?針對復(fù)雜的承保場景優(yōu)化人工-代理協(xié)作?部署持續(xù)改進機制以實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化在整個實施過程中，保持適當?shù)娜藛T參與仍然至關(guān)重要，特別是對于復(fù)雜的風(fēng)險、監(jiān)管邊緣案例和戰(zhàn)略客戶關(guān)系。30|企業(yè)人工智能指南?通過更快的報價周轉(zhuǎn)來增強客戶體驗?在整個投資組合中更一致地應(yīng)用承保?改進機構(gòu)知識的獲取和利用經(jīng)過改造的承保業(yè)務(wù)在自動化效率和人類專業(yè)知識之間實現(xiàn)了強大的平衡，使承保人能夠?qū)Ｗ⒂趶?fù)雜的風(fēng)險評估和戰(zhàn)略客戶關(guān)系，同時自動進行日常流程正如我們的行業(yè)案例研究所證明的那樣，代理人工智能代表了企業(yè)運營的一種變革性方法，而不僅僅是對現(xiàn)有自動化的漸進式改進。本白皮書中提出的戰(zhàn)略框架分解復(fù)雜的角色，編排多代理系統(tǒng)，確定適當?shù)淖灾渭墑e并通過測量階段實施，為組織提供了獲取此價值的路線圖。在代理人工智能實施方面取得成功的組織有著共同的特征：他們從明確的業(yè)務(wù)目標而不是技術(shù)能力開始，他們沿著自治范圍刻意前進--在每個階段建立信心和能力，并投資于穩(wěn)健的治理和人-代理協(xié)作模型。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，遵循這些原則的早期采用者消費者和企業(yè)應(yīng)用程序之間的差距正在縮小，具有前瞻性思維的組織已經(jīng)為真正的智能企業(yè)奠定了基礎(chǔ)。問題不再是人工智能是否會改變行業(yè)，而是哪些組織將引領(lǐng)這一轉(zhuǎn)變，哪些將被