이 IDC Perspective에서는 에이전트 AI가 금융 서비스 조직에 영향을 미칠 수 있는 일부 영역을 살펴봅니다. 에이전트 AI는 GenAI와 LLM의 기능을 기반으로 구축되지만, 목표 달성을 위해 자율적으로 작업을 계획하고 실행하는 등의 추가 기능을 추가합니다. 이러한 에이전트는 도구를 사용하여 자신의 활동을 지원하고 관련 결과 또는 산출물을 생성할 수 있으며, 다른 에이전트와 협력하고 분업을 통해 작업을 조율하고 자기 성찰과 계획에 참여할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 금융 조직은 에이전트를 고용하여 중요한 사용 사례(예: 상품 관리 및 가격 책정을 포함한 전반적인 고객 관계의 개인화)를 실행 및 조율하고 연체 채권 추심을 처리하며 전체 시작 및 인수 과정을 자동화할 수 있습니다. "GenAI는 자동화를 진정으로 향상시킬 수 있지만, 에이전트 AI는 대규모 언어 모델에 숨겨진 잠재 지식을 실현함으로써 새로운 차원으로 끌어올립니다. 자율 에이전트의 부가 가치는 에이전트가 자신의 성과를 평가하고 개선하며 결과물, 의사 결정 및 추론 과정을 분석하여 의사 결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 이는 비인간 지능을 증강하고 기계가 독립적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 진정한 단계입니다." - 마이클 여, IDC 파이낸셜 인사이트 부문 부책임자
This IDC Perspective examines selected areas in which agentic AI can impact financial services organizations. Agentic AI builds on the capabilities of GenAI and LLMs but adds additional abilities (e.g., planning and executing actions autonomously to reach objectives). These agents can use tools to support their activities and produce relevant outcomes or outputs; they can also cooperate with other agents and orchestrate tasks through the division of labor, as well as engaging in self-reflection and planning.These capabilities enable financial organizations to employ agents to run and orchestrate important use cases (e.g., personalization of the overall client relationship, including product management and pricing), deal with overdue debt collections, and automate the entire origination and underwriting process. "GenAI can truly elevate automation, but agentic AI takes this to a new level by bringing to life the latent knowledge hidden in large language models. The added value of autonomous agents is that they can make decisions by evaluating and improving their own performance, analyzing their outputs, decisions, and reasoning processes. This is truly a step toward augmenting non-human intelligence and enabling a machine to make independent decisions." - Associate Director Michael Yeo, IDC Financial Insights