OutSystems'tan bankalara denetlenebilir yapay zeka ajanlı kredi çözümü

OutSystems, banka bireysel kredi süreçlerinde yapay zeka ajanlarını denetlenebilir iş akışlarıyla birleştiren çözümünü genişletti. Kredi başvurusu ve inceleme süreçleri otomatikleştirilirken nihai karar yetkisi bankada kalıyor.

OutSystems, 27'sinde (yerel saatle) yaptığı resmi açıklamada finans alanındaki 'Agentic Industry Solutions' (Ajan Tabanlı Sektör Çözümleri) portföyünü genişlettiğini duyurdu. Yeni tanıtılan 'Agentic Loan Applications' (Ajan Tabanlı Kredi Başvuruları) çözümü, mevcut banka sistemlerinin üzerine entegre ediliyor.

Bankalar kendi ürün, politika ve mevcut bankacılık sistemlerine göre çözümü uyarlayabiliyor. OutSystems, yapay zeka ajanlarını, müşteriye yönelik uygulamaları ve önceden tanımlanmış iş akışlarını tek bir yönetim yapısında birleştirerek finans kuruluşlarının kendi operasyonel ortamlarına göre kullanabilmesini sağladığını açıkladı.

Duyurunun odağı, yapay zeka ajanının kendisinden çok 'kontrol edilebilir' uygulanabilirliğinde. Bireysel kredi süreci; başvuru formu doldurma, belge toplama, kimlik doğrulama, yaptırım kontrolü ve iç onay adımlarının sırayla ilerlediği bir alan.

OutSystems bu süreçte mobil ve web uygulamaları, veri modelleri, yönetilen ajanlar ve karar tabanlı iş akışlarını birlikte sunduğunu belirtti. Yapay zekanın bağımsız karar verdiği değil, banka politikaları ve sistemleri içinde iş akışını destekleyen bir yapı söz konusu.

Finans sektörü yapay zeka yatırımlarını artırıyor ancak düzenlemeye tabi bir sektör olması nedeniyle denetlenebilirlik, insan gözetimi ve veri erişim kontrolü birlikte isteniyor. Basit deneysel ajanlar yerine mevcut iş akışı içinde çalışan sistemlerin öne çıkarılmasının arka planında bu var.

Luis Blando(Luis Blando) OutSystems Baş Ürün ve Teknoloji Sorumlusu, "Bankaların ihtiyacı olan şey, ayrı ayrı çalışan ajanlar değil, gerçek müşteri yolculuğunu iyileştirebilen ve risk inceleme gerekliliklerini karşılayabilen, yönetişimi olan ajan tabanlı bir sistemdir" dedi. Finans kuruluşlarının pilot aşamayı geçip kredi süreçlerinde yapay zekayı kullanabilmesi için ajanların denetlenebilir iş akışlarına entegre edilmesi gerektiğine işaret etti.

OutSystems, banka için geliştirilen ajanların operasyonel ortama geçmeden önce ilgililik, doğruluk ve gizlilik gibi çeşitli değerlendirme ölçütleriyle test edildiğini açıkladı. Model, prompt veya araç değiştiğinde yeniden test edilen bir yapı da bu sürece dahil.

Şirket, Amazon Bedrock üzerinden birden fazla modeli değerlendirdiğini, maliyet ve doğruluğu karşılaştırarak bazı modelleri önceden seçtiğini belirtti. Üretken yapay zeka kullanımında yalnızca model seçiminin değil, operasyon sırasında değişiklik yönetimi ve yeniden doğrulamanın da önem kazandığını yansıtan bir tasarım.

Ajan tabanlı sistem, yapay zeka ajanlarının uygulamalar, veriler ve iş süreçleriyle bağlantılı olarak belirli görevleri yerine getirmesi için tasarlanan yapıyı ifade ediyor. Finans işlerinde müşteri hizmet hızı ile iç kontrolün aynı anda sağlanması gerektiğinden, tek bir sohbet botundan çok iş süreciyle bütünleşmiş yapı daha önemli sayılıyor.

Bu çözüm, finans sektöründeki yapay zeka benimsemesinin müşteri temas noktaları ile iç kontrol arasında denge kurma talebiyle örtüşüyor. TokenPost'un daha önce aktardığı yapay zeka ajanı tabanlı ödeme altyapısı tartışması kripto para ödemeleri ve stabilcoin kullanımına odaklanırken, OutSystems'ın duyurusu banka bireysel kredi süreçlerinin otomasyonu ve yönetişimine ağırlık verdi.

Mike Reynolds(Mike Reynolds) KeyBank İş Teknolojisi Direktörü, "Umut bir yönetişim stratejisi değildir" dedi. Yapay zeka benimseme hızı arttıkça ajan tabanlı çözümlerin nasıl oluşturulduğunun, hangi verilere eriştiğinin ve nasıl kullanıldığının görülebilir olması gerektiğinin altını çizdi.

OutSystems, banka geliştiricileri için 'Banking Agent Kit' (Bankacılık Ajan Kiti) adlı aracı da OutSystems Forge üzerinden sunduğunu açıkladı. Ancak bu duyurunun belirli bir bankayla yeni bir sözleşmeye veya somut bir gelir rakamına dönüşüp dönüşmediği paylaşılmadı.