在金融行业，Agentic AI 的成功从来不是 “技术有多强”，而是流程有多顺、数据有多准、治理有多稳。先把地基打好，AI 才能成为真正的利润引擎。
在金融行业，通过集成自主智能体 AI（Agentic AI）实现运营自动化，必须以数据为中心作为根基，才能产生真正的价值。
金融基础设施服务商 SEI 已与 IBM 达成合作，通过人工智能与自动化技术对其内部运营进行现代化改造。
这一联合举措聚焦流程重构与针对性系统升级，旨在提供稳定一致的客户体验，并在此过程中打造现代化、数据驱动的底层基础。
部署智能体并非只是挑选一个基础模型那么简单。
真正的投资回报，来自于梳理审计现有工作流，精准找到人力被浪费在重复性行政事务上的环节。
金融机构越来越多地发现：当自动化接管标准查询与基础数据录入工作后，处理时间最多可缩短 40%，员工得以专注于高价值的客户关系管理。
为接入自主 AI 审计传统金融流程
如果企业只是把新技术套在有问题的流程管道上，落地往往会停滞不前。
SEI 与 IBM 咨询团队正对这家金融公司的现有运营系统进行全面梳理评估，以规划更合理的升级路径。
SEI 的行业专家与 IBM 团队直接合作，评估底层数据架构、系统与日常工作流程。
这一探索阶段有助于完善治理与风险管理。
精准定位可以嵌入智能体的场景，能确保工具在明确边界内运行，以满足不断变化的业务需求。
IBM Enterprise Advantage 平台作为此次全面改造的技术底座，指导整体部署，以提升全公司决策水平并优化客户体验。
SEI 首席财务官兼首席运营官肖恩・德纳姆表示：
“随着 SEI 进入下一阶段增长，对运营方式的投资，与对服务内容的投资同等关键。”
“IBM 拥有深厚的行业与技术专长，将助力我们夯实强大的运营基础并实现战略愿景。通过严谨、数据驱动的方式在企业内部署和规模化应用 AI，我们将实现更高效运营、更快创新，并稳健扩张。”
让人力监督转向价值创造
自主 AI 系统的落地不仅在金融行业，也能直接提升各行业劳动力生产力。
扩大日常任务的自动化范围，有助于企业提升输出一致性，简化客户交互流程。
从手动数据录入中解放出来的员工，可以专注于复杂问题解决与主动式客户服务。
德纳姆表示：
“自动化将让我们的团队减少在手动、重复性工作上的时间，更多投入高价值、以关系为核心的工作，进一步提升服务质量、强化客户信任，并创造更多职业成长机会。”
机器学习模型需要干净、治理完善的数据才能稳定运行、不产生错误。
金融传统巨头与大型科技厂商的合作，凸显了将深厚监管知识与工程资源相结合的必要性。
IBM 咨询美国金融服务主管格伦・芬奇表示：
“SEI 在复杂、强监管行业中，长期以卓越运营与构建一体化解决方案著称。”
“将 SEI 深厚的业务理解，与 IBM 在流程智能和自主 AI 领域的专业能力相结合，我们能够为整个企业释放全新的效率高度。凭借精简的运营与嵌入工作流程的数据驱动洞察，SEI 正强化其扩张能力，并进一步在市场中构筑差异化优势。”
优先保障运营韧性与严格的数据治理，能让金融机构安全落地自主 AI。
想要实现损益表改善，必须在编写任何代码之前，就把业务流程完整梳理清楚。
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