AI-agenter til finanssektoren
Vi bygger multi-agent-systemer til backoffice: afstemning, tilsynsrapportering, risiko-triage og underwriting-støtte. Med det ene træk, der afgør alt i denne branche: et beslutningsspor, jeres tilsyn vil acceptere.
Betroet af virksomheder i Europa og USA.
Hvad er et multi-agent-system i finanssektoren?
Et multi-agent-system i finanssektoren er et sæt specialiserede AI-agenter til afstemning, rapportering, risiko-triage og kundeoperationer, der læser og skriver gennem core banking- og hovedbogsgrænseflader, koordinerer under en orkestrator og logger hver beslutning med input og begrundelse til tilsynsgennemgang.
De problemer, det bedst kan betale sig at automatisere først
Et eksempel på et agentteam: hvem gør hvad
Et multi-agent-system fungerer som et team med klare roller. Her er en eksempelopstilling for en finansiel institution:
Bogførings- / alarmhændelse
Orkestrator
Specialiserede agenter
Afstemning
Rapportering
Risiko-triage
Underwriting
Skader
Godkendelsesporte efter væsentlighed
Finansielle systemer
core banking · hovedbog/ERP · AML/KYC · policeadministration
Revisionsspor i tilsynsklasse: hver beslutning, input og begrundelse logges
Afstemnings-agent
Matcher positioner på tværs af systemer, klassificerer differencer og foreslår korrektionsposteringer — bogført i hovedbogen først efter godkendelse.
Rapporterings-agent
Samler indberetningen, validerer den interne konsistens og markerer huller før indsendelse i stedet for efter.
Risiko-triage-agent
Prioriterer hvidvask- (AML) og svindelalarmer og samler sagskonteksten, så jeres analytikere åbner et komplet dossier.
Underwriting-støtte-agent
Samler kredit- eller forsikringssagen, markerer hvad der mangler, og hvad der ser mistænkeligt ud. Beslutningen bliver hos jeres underwriter.
Skade-agent
Verificerer skadens fuldstændighed og foreslår behandlingsvejen; undtagelser eskalerer.
Orkestrator
Fordeler arbejdet, holder rækkefølgen af operationer og skriver revisionssporet for hver beslutning: input, begrundelse, godkender, modelversion — i den form, en tilsynsgennemgang faktisk beder om.
Ikke alle implementeringer har brug for hele opstillingen. Discovery-fasen fortæller jer, hvilke to eller tre der først tjener sig selv hjem.
Orkestrering, godkendelsesporte og revisionsspor fungerer på samme måde i hvert system, vi leverer.
Se, hvordan multi-agent-systemer fungerer
Sådan ser det ud i jeres drift
Hvad agenterne gør
Afstemning & differencer
Match positioner → klassificér difference → foreslå korrektionspostering
Tilsynsrapportering
Saml data → validér konsistens → rapporteringspakke
AML- & svindel-triage
Prioritér → saml kontekst → anbefaling til analytikeren
Underwriting-støtte
Saml dossier → markér huller og signaler → beslutningspakke
Skadebehandling
Verificér fuldstændighed → foreslå vej → eskalér undtagelser
Treasury & likviditet
Likviditetsprognose → allokeringsforslag inden for grænser
Berørte systemer
Afstemning & differencer
Core banking, hovedbog, ERP
Tilsynsrapportering
Rapporterings-warehouse, hovedbog
AML- & svindel-triage
AML, core banking, KYC
Underwriting-støtte
Scoring, core banking, eksterne data
Skadebehandling
Policeadministration, betaling
Treasury & likviditet
Core banking, ERP, markeder
Hvad vi måler
Afstemning & differencer
Auto-match-rate; lukketid; antal åbne poster
Tilsynsrapportering
Forberedelsestid pr. indberetning; rettelser efter indsendelse
AML- & svindel-triage
False-positive-rate; tid pr. alarm; teamgennemløb
Underwriting-støtte
Tid til afgørelse; andel ufuldstændige ansøgninger
Skadebehandling
Skadecyklustid; behandlingsomkostning; ankerate
Treasury & likviditet
Finansieringsomkostning; grænseudnyttelse; prognosekvalitet
Hvad agenterne gør
Berørte systemer
Hvad vi måler
Afstemning & differencer
Match positioner → klassificér difference → foreslå korrektionspostering
Core banking, hovedbog, ERP
Auto-match-rate; lukketid; antal åbne poster
Tilsynsrapportering
Saml data → validér konsistens → rapporteringspakke
Rapporterings-warehouse, hovedbog
Forberedelsestid pr. indberetning; rettelser efter indsendelse
AML- & svindel-triage
Prioritér → saml kontekst → anbefaling til analytikeren
AML, core banking, KYC
False-positive-rate; tid pr. alarm; teamgennemløb
Underwriting-støtte
Saml dossier → markér huller og signaler → beslutningspakke
Scoring, core banking, eksterne data
Tid til afgørelse; andel ufuldstændige ansøgninger
Skadebehandling
Verificér fuldstændighed → foreslå vej → eskalér undtagelser
Policeadministration, betaling
Skadecyklustid; behandlingsomkostning; ankerate
Treasury & likviditet
Likviditetsprognose → allokeringsforslag inden for grænser
Core banking, ERP, markeder
Finansieringsomkostning; grænseudnyttelse; prognosekvalitet
Fra første samtale til produktion
Se hvordan vi har hjulpet vores kunder
Indlejret AI i en cybersikkerhedsplatform, der betjener Fortune 500-kunder: ved at indlejre et samtalebaseret AI-lag skar vi onboardingtiden ned med 95 % og forvandlede et kvartalsrapporteringsværktøj til et dagligt beslutningsstøttesystem.
Hvorfor os
Derfor vælger virksomheder os
Vi er et 50-personers, tværfagligt softwareudviklingsteam i Warszawa, Polen, der bygger teknologi med ROI, stærk governance og reel adoption.
års levering af digitale produkter
grundlagt 2016
leverede produkter
web & mobil
eksperter om bord
Produkt- & UX-designere, softwareingeniører, AI-specialister, PM'er
kunde-NPS
Rost for kommunikation, tempo og kvalitet
betjente kontinenter
Nordamerika, Sydamerika, Europa, Asien, Afrika
Ofte stillede spørgsmål
Hvilken proces ville I først overlade til agenter?
Fortæl os, hvordan afstemning, rapportering og alarmkøer kører gennem jeres institution i dag. Vi fortæller jer, hvilken proces agenter bør overtage først, hvilket autonominiveau der er sikkert, og hvordan piloten ville se ud.
Arbejd med et team, som Siemens, PwC og Toyota stoler på.
