Goldman Sachs запустил ИИ-агентов: как банк автоматизирует рутину

Как Goldman Sachs внедряет автономных ИИ-агентов

Goldman Sachs делает серьезную ставку на практическое применение искусственного интеллекта внутри своих бизнес-процессов. Банк переходит к использованию систем, способных выполнять комплексные задачи без участия человека. Совместно со стартапом Anthropic финансовый гигант создает автономных ИИ-агентов на основе модели Claude, которые берут на себя функции, ранее требовавшие больших групп сотрудников.

Главный IT-директор компании отмечает, что возможности технологии удивили даже опытных специалистов. Большинство организаций применяют ИИ для помощи в составлении текстов или анализе трендов. Goldman Sachs же тестирует системы в так называемом бэк-офисе - сфере бухгалтерии, контроля соблюдения требований и регистрации клиентов. Эти направления всегда считались чересчур запутанными для полной автоматизации из-за множества правил, объемов данных и необходимости детальной проверки.

Шесть месяцев работы с Anthropic

Сотрудничество с Anthropic длится около полугода. Инженеры стартапа работают бок о бок с командами Goldman Sachs, создавая агентов совместно с внутренними разработчиками. Основное внимание уделяется участкам, где автоматизация может радикально сократить время выполнения повторяющихся операций с большими массивами информации.

Марко Аргенти, главный IT-директор Goldman, описывает ИИ-системы как новый тип цифровых помощников. "Представьте себе виртуального коллегу для множества профессий в компании, связанных с масштабными, сложными и процессно-насыщенными задачами", - пояснил он в интервью CNBC. Первые испытания показали способность моделей рассуждать при выполнении многоступенчатых операций и применять логику в таких непростых областях, как учет и комплаенс. Банк не ожидал подобного уровня от технологии.

Goldman Sachs входит в число наиболее активных банков по тестированию ИИ-инструментов за последние годы. До этого объявления фирма использовала внутренние решения для помощи программистам в написании и отладке кода. Но сейчас речь идет о системах, способных взять на себя работу бухгалтеров и специалистов по соответствию нормам. Это показывает, как организации ищут конкретные бизнес-применения для ИИ за пределами шумихи.

Узнайте больше о практическом внедрении ИИ в бизнесе на сайте AI Projects.

Ускорение процессов под контролем людей

Агенты построены на модели Claude Opus 4.6 от Anthropic, разработанной для обработки длинных документов и сложных рассуждений. Тесты Goldman продемонстрировали, что подобные системы способны уменьшить время, необходимое для оформления клиентов, сверки сделок и проверки документов. Хотя банк не раскрывает точные цифры производительности, источники, знакомые с ситуацией, сообщили изданиям, что работа, когда-то требовавшая значительных человеческих усилий, теперь выполняется намного быстрее.

Аргенти подчеркнул, что внедрение не направлено на замену людей - по крайней мере, на данном этапе. Банк рассматривает агентов как инструмент поддержки действующих сотрудников в управлении плотным графиком и обработке больших объемов задач. В сферах комплаенса и бухучета работа часто включает повторяющиеся действия по установленным правилам. ИИ освобождает аналитиков от этой рутины, позволяя сосредоточиться на задачах, требующих экспертной оценки.

Рынки уже отреагировали на информацию о том, что крупные институты движутся к более активной автоматизации с помощью ИИ. В последние дни распродажа акций разработчиков корпоративного софта уничтожила миллиарды долларов стоимости, поскольку инвесторы опасаются, что инструменты вроде автономных агентов ускорят упадок традиционных бизнес-программ, доминировавших в корпоративных IT-системах долгие годы.

Внедрение ИИ и вопросы управления

Отраслевые эксперты видят в шаге Goldman часть более широкой тенденции. Некоторые компании пилотируют инструменты для чтения крупных наборов данных, интерпретации множественных источников информации и составления инвестиционного анализа. Эти действия демонстрируют переход ИИ от изолированных проектов к операционной работе. Однако технология поднимает вопросы надзора и доверия.

ИИ-системы, интерпретирующие финансовые правила и стандарты соответствия, должны тщательно контролироваться, чтобы избежать ошибок, способных привести к регуляторным или финансовым последствиям. Именно поэтому многие институты относятся к таким системам как к помощникам, проверяемым экспертами, пока технология не достигнет зрелости.

Goldman Sachs начинает с операционных функций, традиционно сопротивлявшихся автоматизации из-за больших объемов данных и формальных процедур. Банк не назвал сроки полного развертывания агентов в операциях, но руководители намекнули, что начальные тесты оказались достаточно обещающими для продолжения внедрения.

Более широкий контекст отрасли показывает, что другие банки и финансовые фирмы также изучают похожие варианты использования. Некоторые уже вложили значительные средства в ИИ-инфраструктуру, и отчеты указывают, что крупные игроки планируют применять ИИ для сокращения издержек, ускорения рабочих процессов и улучшения управления рисками. Впрочем, многие остаются осторожными в отношении внедрения ИИ в клиентские или регулируемые функции.

Продвижение Goldman в область автономных ИИ-агентов - пример того, как крупные компании перестраивают внутренние операции с использованием новейшего поколения ИИ-моделей. Если системы смогут надежно справляться со сложными задачами, организации увидят реальные изменения в том, как выполняется работа - особенно в бэк-офисных функциях, где объем и повторяемость поддерживают высокие затраты и замедляют инновации.

Что это значит для будущего финансов

Переход к автономным агентам в таком консервативном секторе, как банковское дело, сигнализирует о серьезном сдвиге. Финансовые институты всегда славились строгими процедурами и осторожностью в принятии новых технологий. Решение Goldman тестировать ИИ в критически важных областях комплаенса и бухучета говорит о растущей уверенности в зрелости технологии.

Эксперты прогнозируют, что успешное внедрение может запустить волну подражания среди конкурентов. Банки, которые быстрее адаптируют автономных агентов, получат преимущество в скорости обработки операций и снижении операционных расходов. Это может изменить конкурентный баланс в отрасли.

Однако остаются важные вопросы. Как регуляторы отнесутся к делегированию критических функций ИИ? Какие механизмы контроля необходимы для предотвращения системных ошибок? Как обучать и переквалифицировать сотрудников, чьи роли меняются?

Получите практические рекомендации по внедрению ИИ-решений в бизнесе на AI Projects.

Выводы: новая эра автоматизации

Goldman Sachs демонстрирует, что автономные ИИ-агенты переходят из категории экспериментов в реальные бизнес-приложения. Партнерство с Anthropic и использование модели Claude показывают, что современные языковые модели достигли уровня, позволяющего им справляться с многоступенчатыми задачами в регулируемых отраслях.

Банк не стремится немедленно заменить людей машинами. Вместо этого он создает гибридную модель, где ИИ берет на себя рутину, а люди фокусируются на стратегических решениях и экспертной оценке. Такой подход может стать шаблоном для других организаций, стремящихся внедрить ИИ без радикальных потрясений.

Реакция рынка - падение акций разработчиков традиционного ПО - указывает на то, что инвесторы серьезно воспринимают угрозу автономных агентов для существующих бизнес-моделей. Это может ускорить трансформацию корпоративного софтверного ландшафта.

В конечном счете, эксперимент Goldman Sachs - это проверка того, насколько далеко продвинулся ИИ в решении реальных бизнес-проблем. Если агенты оправдают ожидания, мы можем стать свидетелями фундаментального изменения в том, как работают не только банки, но и компании во множестве других отраслей.