印度向代理式 AI 迈进

快速阅读: 据《印度分析杂志》最新报道，2025年，代理型AI成为主流。印度正谨慎推进其应用，面临采用、监管与教育挑战。Tredence副总裁Siddharth表示，AI将改变工作方式，而非取代人类。

随着2025年上半年接近尾声，这一年已被视为代理型人工智能占据主导地位的一年。虽然生成式人工智能已经展示了机器学习在自动化任务和生成内容方面的价值，但代理型人工智能代表了下一步发展，使系统能够感知、推理并独立行动，就像人类决策者一样。AIM采访了Tredence公司的副总裁 Siddharth Murlidharan，以了解代理型人工智能的现状，特别是在印度背景下的情况，并探讨其未来发展方向。尽管印度正在推进代理型人工智能的采用，但其进展仍然谨慎而有条不紊。根据Murlidharan的说法，真正的问题不是印度或美国市场是否准备就绪，而是组织机构是否具备采用这项技术的正确心态。

印度的现状：那些愿意重新思考他们工作方式的公司正在前进，无论它们位于美国、印度还是中东。在印度，人们有探索和采用代理型人工智能的意愿，但全面整合正在逐步进行。“我们现在看到很多客户将代理型人工智能用于非常具体的使用场景。一旦你克服了第一个障碍，进化的下一步就是在整个环境中融入代理型人工智能，”他补充道。

Murlidharan谈到了三个主要挑战，这些挑战导致了进展缓慢。首先是采用问题，因为改变既定流程需要努力和时间。监管也是一个问题，考虑到金融服务受到严格的合规规则约束，代理型系统必须满足高标准的透明度、公平性和数据保护要求。教育也起着作用，许多利益相关者对代理型人工智能能做什么和不能做什么缺乏清晰的理解，导致犹豫和不切实际的期望。

金融服务业的实际应用案例：Tredence已经在金融服务业中开发了代理型人工智能的应用案例，包括财富管理和贷款业务。例如，在财富管理方面，代理型人工智能协助进行投资组合再平衡，使财务顾问可以将重点转向战略和客户沟通。在贷款方面，代理型系统可以处理最新的信息，如就业验证和市场波动，以改善信用决策。在欺诈检测方面，代理型人工智能可以比传统系统更快地识别模式，前提是它们保持可解释性和可审计性。

使用代理型人工智能的核心原因在于速度和行动力。传统的AI可以检测模式，但代理型AI可以在实时情况下采取行动。这在欺诈预防、反洗钱和动态信用评估等领域尤为重要，因为快速响应至关重要。然而，只有当这些决定能够被业务团队和监管机构理解和合理说明时，这种做法才有效。

人的因素不会消失：尽管取得了进展，Siddharth明确表示，在金融领域，完全自主的系统在可预见的未来并不可行。金融决策涉及信任、风险和监管，所有这些都需要人工监督。更现实的方法是混合决策，其中代理型人工智能负责日常事务，而人类处理例外情况、复杂问题和客户互动。

关于印度的监管框架，他认为目前的重点是防止数据滥用、确保无偏见的决策以及保护终端用户。Tredence的做法是与客户的合规团队紧密合作，以确保任何AI部署都能稳妥地嵌入现有的框架中。

代理型人工智能不会取代工作，但它会改变工作。“我目前看不到代理型人工智能取代人类……人们需要注意的是，如果我不使用代理型人工智能，那么我就比那些使用它的人处于劣势，”他说。角色将从手动操作转变为更高层次的工作，比如战略决策和客户互动。对于员工来说，关键是要采用这些工具，并利用它们更好地、更快地完成工作。

下一步：超级代理：他提到，目前公司正专注于代理型人工智能的具体应用场景，以建立信心并展示价值，下一步是开发高级的“超级代理”，以处理完整的客户旅程或复杂的流程。“你首先在一个具体的应用场景上深入研究，以提供明确的价值。下一步是在整个环境中扩展代理型人工智能，由超级代理来管理整个客户关系或复杂的流程，”他补充道。

让印度独具特色的是，它有机会以多种语言提供代理型服务，这可能扩大金融服务业对更广泛人群的覆盖。由于UPI等基础设施已经到位，印度在实时、AI驱动的金融系统方面具备领先优势。

(以上内容均由Ai生成)