Goldman Sachs duboko prodire u stvarnu primjenu umjetne inteligencije unutar svojih operacija, prelazeći na sustave koji mogu samostalno obavljati složene zadatke. Wall Street banka surađuje s AI startupom Anthropic kako bi stvorila autonomne AI agente pokretane Anthropicovim Claude modelom koji mogu obavljati poslove koji su nekada zahtijevali velike timove ljudi. Glavni informatičar banke kaže da je tehnologija iznenadila zaposlenike svojom sposobnošću.
Mnoge tvrtke koriste AI za zadatke poput pomoći zaposlenicima u pisanju tekstova ili analizi trendova. No, Goldman Sachs testira AI sustave koji se koriste u poslovanju koje bankari nazivaju back-office radom – funkcijama poput računovodstva, provjere usklađenosti i uvođenja novih klijenata – područjima koja se smatraju previše složenima za automatizaciju. Takvi poslovi uključuju mnoge pravila, podatke i detaljne preglede, i otporni su na potpunu automatizaciju.
Premještanje AI agenata u operacije s velikom obradom podataka
Partnerstvo s Anthropicom traje otprilike šest mjeseci, a inženjeri iz AI startupa rade izravno s timovima u Goldman Sachsu kako bi zajedno razvijali ove agente. Rad se fokusira na područja gdje automatizacija može smanjiti vrijeme potrebno za dovršavanje ponavljajućih i podacima bogatih zadataka.
Marco Argenti, glavni informatičar Goldmana, opisao je AI sustave kao novu vrstu digitalnog asistenta. “Zamislite to kao digitalnog kolegu za mnoge profesije u firmi koje su proširene, složene i vrlo procesno intenzivne,” rekao je za CNBC. U ranim testovima, sposobnost razmišljanja kroz višestepene poslove i primjenu logike na složena područja poput računovodstva i usklađenosti bila je nešto što banka nije očekivala od modela.
Goldman Sachs je među aktivnijim bankama u testiranju AI alata posljednjih godina. Prije ove najave, tvrtka je uvela interne alate kako bi pomogla inženjerima u pisanju i ispravljanju koda. No, promjena se sada odnosi na sustave koji mogu preuzeti poslove koje tradicionalno obavljaju računovođe i timovi za usklađenost. To ističe kako organizacije pokušavaju pronaći konkretne poslovne primjene za AI izvan hypea.
Brži radni procesi, ljudski nadzor ostaje
Agenti se temelje na Anthropicovom Claude Opus 4.6 modelu, koji je razvijen za obradu dugih dokumenata i složenog rasuđivanja. Goldmanovi testovi pokazali su da takvi sustavi mogu smanjiti vrijeme potrebno za zadatke poput uvođenja klijenata, usklađivanja trgovina i pregleda dokumenata. Iako banka nije podijelila specifične brojke izvedbe, osobe upoznate s temom rekle su medijima da se rad koji je nekada zahtijevao mnogo ljudskog rada sada može obaviti u znatno kraćem vremenu.
Argenti je rekao da implementacija nije zamišljena kao zamjena ljudskih radnika, barem ne u ovoj fazi. Banka navodno vidi agente kao alat koji pomaže postojećem osoblju da upravlja zauzetim rasporedima i dovrši velike količine posla. U područjima poput usklađenosti i računovodstva, poslovi mogu uključivati ponavljajuće, pravno definirane korake. AI oslobađa analitičare od te ponavljanja kako bi se mogli fokusirati na vrijedniji rad.
Tržišta su već reagirala na ideju da se velike institucije okreću većoj automatizaciji vođenoj AI. U posljednjim danima, prodaja dionica softverskih tvrtki izbrisala je milijarde u vrijednosti dok su neki investitori brinuli da bi alati poput autonomnih agenata mogli ubrzati pad tradicionalnog poslovnog softvera koji dominira korporativnim IT-jem godinama.
Usvajanje AI susreće stvarnost upravljanja
Promatrači industrije vide Goldmanov potez kao dio šireg trenda. Na primjer, neke tvrtke testiraju alate za čitanje velikih skupova podataka, tumačenje više izvora informacija i izradu investicijskih analiza. Ovi koraci pokazuju kako AI prelazi iz izoliranih projekata u operativni rad. Ipak, tehnologija postavlja pitanja o nadzoru i povjerenju. AI sustavi koji tumače financijska pravila i standarde usklađenosti moraju se pažljivo nadzirati kako bi se izbjegle pogreške koje bi mogle imati regulatorne ili financijske posljedice. Zato mnoge institucije tretiraju ove sustave kao pomoćnike koji ih pregledavaju ljudski stručnjaci dok ne sazriju.
Goldman Sachs počinje s operativnim funkcijama koje su tradicionalno odolijevale automatizaciji jer uključuju mnogo podataka i formalnih koraka. Banka nije navela kada očekuje implementaciju agenata u svojim operacijama, ali rukovoditelji su sugerirali da su prvotni testovi bili dovoljno obećavajući da podrže daljnje širenje.
Širi kontekst industrije pokazuje da i druge banke i financijske tvrtke istražuju slične slučajeve upotrebe. Neke su već značajno investirale u AI infrastrukturu, a izvještaji sugeriraju da velike tvrtke planiraju koristiti AI za smanjenje troškova, ubrzanje radnih procesa i poboljšanje upravljanja rizicima. Međutim, mnoge ostaju oprezne u stavljanju AI u funkcije koje se suočavaju s kupcima ili su regulirane.
Goldmanovo guranje u autonomne AI agente primjer je kako velike tvrtke preoblikuju unutarnje operacije koristeći najnoviju generaciju AI modela. Ako sustavi mogu pouzdano obavljati složene zadatke, organizacije bi mogle vidjeti stvarne promjene u načinu na koji se rad obavlja – posebno u back-office funkcijama gdje volumen i ponavljanje održavaju troškove visokima i inovaciju sporom.
