Przewaga Agentic AI: Agenci finansowi, którzy zmieniają liczby
Szybka Nawigacja
Tagi
Udostępnij slajdy
Przewaga Agentic AI: Agenci finansowi, którzy zmieniają liczby
Szczegółowy widok każdej strony slajdu, w tym układu, kluczowej treści i elementów wizualnych.
Slajd tytułowy z brandingiem KPMG. Podtytuł: Co budować, jak skalować i jak mierzyć wartość. KPMG Thought Leadership, luty 2026.
Tekst tytułowy wyrównany do lewej z ilustracją twarzy robota AI po prawej, gradientowe tło w kolorach głębokiego niebieskiego/fioletowego
Wstęp Reindolfa Annora, Partnera w KPMG Accounting Advisory Services. AI przechodzi od narzędzi do agentów, którzy podejmują działania w finansach. Skupienie na wynikach: wysokiej jakości dane finansowe, szybsze zamknięcie, silniejsza kontrola. Zaufanie jest bezdyskusyjne. Zacznij od małych przypadków użycia, udowodnij wartość, a następnie skaluj.
Pasek nawigacyjny u góry, układ tekstu w trzech kolumnach ze zdjęciem autora i notką biograficzną w prawym dolnym rogu
Spis treści z ośmioma sekcjami: Czym jest Agent AI ds. Finansów (04), Era agentic finance (05), Stawka wartości (07), Cztery sposoby na odblokowanie wartości (08), Spektrum ewoluujących agentów (10), Podstawa podróży agenta finansowego (14), Praktyczne następne kroki (23), Jak KPMG może pomóc (26).
Dwukolumnowa numerowana lista zawartości z niebieskimi numerami, abstrakcyjna grafika fali na dole
Definicja Agenta AI ds. Finansów: cyfrowy pracownik, który realizuje cele finansowe, łącząc LLM z planowaniem, orkiestracją, pobieraniem danych i zarządzaniem. Odczytuje dane ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane, stosuje zasady rachunkowości i przepisy podatkowe, podejmuje działania w systemach, uczy się na podstawie informacji zwrotnych.
Duży tytuł, opis możliwości w trzech kolumnach, diagram architektury na dole przedstawiający agentów AI + LLM + Instrukcje + Planowanie + Wiedza + Narzędzia
Dane z kwartalnego badania KPMG Quarterly Pulse Survey: 65% firm pilotuje agentów AI (wzrost z 37% w ostatnim kwartale), 99% planuje wdrożenie produkcyjne, ale tylko 11% wdrożyło w produkcji. GenAI buduje cyfrowych asystentów; agentic AI w pełni automatyzuje.
Baner główny z obrazem robota AI, dwa okrągłe wykresy statystyczne (65%, 99%) i tekst objaśniający po prawej
Adopcja AI w Ghanie rośnie o 28% rocznie od 2017 roku. Krajowa Strategia AI (2023-2033) i Program Miliona Programistów. Oczekuje się, że globalny rynek AI wzrośnie 25-krotnie z $189 mld do $4.8 bln do 2033 roku. KPMG GenAI Value Assessment: 17 milionów firm, 3 miliardy punktów danych. Agentic AI najlepiej nadaje się do zadań o wysokiej złożoności.
Podzielony układ - kontekst AI w Ghanie na fioletowym tle po lewej, kroki KPMG GenAI Value Assessment po prawej z ikonami
Dwie z czterech propozycji wartości: 1) Agenci poszerzają zakres automatyzacji - podejmując się zadań takich jak sprawdzanie faktur, przygotowywanie dzienników, uzgadnianie, walidacja VAT, zasady kredytowe. 2) Agenci nie śpią - ciągła praca, przetwarzanie równoległe, reagowanie na zdarzenia poza godzinami pracy.
Duży tytuł z dwiema sekcjami, każda z ikoną i tekstem opisowym
Dwie kolejne propozycje wartości: 3) Agenci są przygotowani na zmiany - dostosowują się do nowych przepływów pracy, zmniejszają zapotrzebowanie na zarządzanie zmianami, automatycznie dostosowują się do zmian w zasadach. 4) Agenci przekształcają wiedzę w działanie - przechwytują ukrytą wiedzę w zasady i podręczniki, a następnie działają na ich podstawie w zakresie raportowania, windykacji, zgodności.
Kontynuacja układu pasująca do poprzedniego slajdu z dwiema sekcjami i ikonami
Wprowadzenie do Frameworku KPMG TACO: Taskers, Automators, Collaborators, Orchestrators. Progresywna klasyfikacja według złożoności. Spójność w podstawowych komponentach (LLM, wiedza, MCP), ale kluczowe różnice w złożoności celu. Koncepcja scentralizowanej fabryki AI.
Podzielony układ - opis tekstowy po lewej, diagram frameworku TACO w postaci piramidy/góry 3D po prawej, pokazujący cztery poziomy
Taskers: pojedyncze cele, niska złożoność, jasne instrukcje, zaufane dane. Automators: złożone cele w wielu systemach, wiedza ukryta, zarządzanie zależnościami. Studium przypadku: firma handlująca online usprawniła proces procure-to-pay dzięki KPMG i systemowi multi-agent Ema (proces naliczania: godziny zamiast 10 dni przez 3 FTE).
Układ w trzech kolumnach - Taskers po lewej, Automators pośrodku, studium przypadku po prawej. Przykładowe aplikacje wymienione poniżej każdego z nich.
Współpracownicy: adaptacyjni członkowie zespołu współpracujący z ludźmi nad wielowymiarowymi celami. Orkiestratorzy: zaawansowane centra kontroli koordynujące wielu agentów w różnych podmiotach i na rynkach. Każdy agent TACO jest z natury systemem multi-agentowym z sub-agentami.
Trzy kolumny - Współpracownicy po lewej, Orkiestratorzy pośrodku, wyjaśnienie TACO po prawej. Przykładowe aplikacje poniżej.
Kompleksowa tabela porównawcza dla Taskerów, Automatorów, Współpracowników i Orkiestratorów. Wiersze: Ogólna złożoność, Podstawowe zastosowanie, Możliwości planowania, Propozycje wartości, Wymagana wiedza i narzędzia, w tym potrzeby MCP.
Tabela porównawcza na pełnej szerokości z czterema kolumnami (po jednej na typ agenta) i pięcioma wierszami kryteriów
Agentic AI może być bardziej przełomowe niż generative AI. Wyniki można ustalić w ciągu 12-36 miesięcy. Cztery filary, którymi należy się zająć: Strategia, Kadra Pracownicza, Zarządzanie/Zaufanie, Technologia/Dane/Bezpieczeństwo.
Duży tytuł, zdjęcie sylwetki osoby patrzącej na ekran cyfrowy, pole tekstowe po prawej stronie
Trzy strategiczne filary: Przegląd strategii przedsiębiorstwa (skrócenie cykli, testowanie scenariuszy, kwantyfikacja wartości), Kształtowanie strategii agentów (określenie postawy, wybór obszarów o wysokiej wartości, stosowanie prostych miar), Rozwój ekosystemu partnerów (wybór zaufanych dostawców, równoważenie platform ze specjalistami).
Ikona strategii z trzykolumnowym układem wskazówek, odniesienia na dole
Skodyfikuj sposoby swojej pracy: podziel na pracę ustrukturyzowaną (potencjał agenta w krótkim okresie) i pracę ukrytą (trudniejsza, ale o większym wpływie). 78% wykorzystałoby agentic AI do złożonej analizy danych, 66% do rutynowej administracji. Funkcje, które odnoszą największe korzyści: IT (76%), operacje (56%), ryzyko/zgodność (56%), finanse (39%), marketing (35%).
Dwie kolumny z sekcją Kadry Pracowniczej po lewej, panel Wdrażanie po prawej z wypunktowaniami
Zarządzanie zmianą: podejścia behawioralne zamiast odgórnych nakazów. Płynna organizacja hybrydowa: agenci jako cyfrowi współpracownicy z liniami raportowania i zarządzaniem wydajnością. Przykłady: agenci zamknięcia miesiąca, reguły kredytowe order-to-cash, trójstronne uzgodnienie procure-to-pay.
Trzy kolumny: zarządzanie zmianą po lewej, organizacja hybrydowa pośrodku, przykłady człowiek-agent po prawej z ikonami
Agenci AI wymagają bardziej rygorystycznych kontroli i zasad Trusted AI. Cztery obszary: Zwiększenie bezpieczeństwa i prywatności (testy warunków skrajnych, wykrywanie obciążeń, mechanizmy awaryjne), Unikanie naruszeń etycznych (wczesne ustanowienie protokołów etycznych), Umieszczenie ludzi w pętli (nie w pętli dla agentów autonomicznych).
Ikona zarządzania z układem wskazówek w trzech kolumnach, ikona uścisku dłoni
Upewnij się, że dane własnościowe są dostępne, wysokiej jakości, a agenci mogą wchodzić ze sobą w interakcje. Analiza Build vs Buy vs Partner dla pozyskiwania agentów. Build: dostosowanie i kontrola, ale wymaga wiedzy specjalistycznej. Rozpocznij budowanie łańcucha dostaw agentów.
Ikona technologii, dwie kolumny: fundament danych po lewej, szczegóły opcji Build po prawej
Buy: szybka realizacja, 67% preferowana metoda według badania KPMG, ale ograniczone możliwości dostosowania i potencjalne przestarzałość. Partner: łączy korzyści obu, dzieli ryzyko i koszty, ale mniejsza kontrola. Kluczowe pytania do oceny, którą drogę wybrać.
Kontynuacja w dwóch kolumnach ze szczegółami opcji Buy i Partner, wskazówki dotyczące fundamentów danych po lewej
Tożsamość i bezpieczeństwo agenta: unikalna tożsamość, zakresowe uprawnienia, izolacja w czasie wykonywania, działania podlegające audytowi. Wspólne standardy komunikacji między agentami przy użyciu MCP (Model Context Protocol). Komponenty MCP: Klient, Serwer, Transport. Umożliwia mniejsze, bardziej ukierunkowane systemy AI.
Dwie kolumny: wskazówki dotyczące bezpieczeństwa po lewej, wyjaśnienie MCP i diagram z trzema komponentami po prawej
Większość firm wciąż na etapie eksploracji lub pilotażu. Potrzebna jest jasna wizja, solidne uzasadnienie dla skalowania oraz przyspieszona transformacja danych i zarządzanie Trusted AI. Zdjęcie profesjonalisty pracującego przy ekranach komputerów.
Duży tytuł, trzy punkty wypunktowane na niebieskiej nakładce na zdjęciu osoby kodującej
Krok 1: Sformułuj wizję – zdefiniuj, w jaki sposób agenci transformują biznes, zidentyfikuj problemy. Krok 2: Rozpocznij pilotaże agentowe – trzy podejścia: Skoncentruj się na newralgicznych punktach, Wejdź głęboko w funkcję, Szerokie wykorzystanie w całym łańcuchu wartości.
Dwie ponumerowane sekcje z ikonami i szczegółowym tekstem instruktażowym
Krok 3: Skaluj agentów w kluczowych funkcjach, korzystając z KPMG TACO Framework. Krok 4: Rozwijaj podręcznik zarządzania Trusted AI z aktualnym katalogiem i monitoringiem. Krok 5: Wdrażaj oceny Trusted AI za pomocą kart systemu AI, purple teams i ocen zaufania.
Trzy ponumerowane sekcje z ikonami i tekstem instruktażowym
Krok 6: Ustal wskaźniki wydajności talentów agentowych – oceń wpływ pilotażu, zbierz opinie interesariuszy, opracuj jasne wskaźniki wydajności, wdróż telemetrię. Końcowy cytat: przygotowanie gruntu teraz pozycjonuje organizacje do doładowania operacji i biznesów.
Pojedyncza sekcja kroku z końcowym kursywą cytatem w obramowanym polu callout
Pięć obszarów usług: AI Strategy (wizja i uzasadnienie biznesowe), AI Technology (powtarzalny proof-of-concept, TACO Framework), AI Jumpstart (szybkie rozwiązania, proof-to-scale), AI Workforce (podnoszenie kwalifikacji, zarządzanie), AI Trust (bezpieczne skalowanie, 10 etycznych filarów AI).
Pięć kart usług w układzie siatki z ikonami i punktami wypunktowanymi, niebieski tekst wprowadzający na górze
Trzy kontakty: Reindolf Annor (Partner, Accounting Advisory Services), Nathaniel Adjin-Tettey (Associate Director), Frank Osei Tutu (Assistant Manager). Wszyscy KPMG Ghana z telefonem i e-mailem. Linki do mediów społecznościowych.
Trzykolumnowe karty kontaktowe na fioletowym tle gradientowym ze zdjęciami portretowymi, ikony mediów społecznościowych na dole
Częste pytania dotyczące tego slajdu i podstawowej treści prezentacji.
To jest artykuł KPMG Thought Leadership zatytułowany Przewaga Agentic AI: Agenci finansowi, którzy zmieniają liczby, opublikowany w lutym 2026 roku. Wyjaśnia, czym są agenci AI w finansach, jak pasują do Modelu Dostarczania Finansów i jak organizacje mogą rozpocząć swoją podróż wdrażania AI w sposób ustrukturyzowany i bezpieczny, z naciskiem na rynek w Ghanie.
TACO oznacza Taskers, Automators, Collaborators i Orchestrators. Jest to czterostopniowy system klasyfikacji agentów AI oparty na rosnącej złożoności: Taskers obsługują pojedyncze cele z jasnymi instrukcjami, Automators zarządzają wieloetapowymi procesami w różnych systemach, Collaborators współpracują z ludźmi nad złożonymi celami, a Orchestrators koordynują wielu agentów w różnych podmiotach i rynkach jako zaawansowane centra kontroli.
Cztery sposoby to: 1) Agenci poszerzają zakres automatyzacji, podejmując zadania takie jak sprawdzanie faktur i uzgadnianie, 2) Agenci nie śpią i mogą działać w sposób ciągły 24/7, 3) Agenci są przystosowani do zmian i dostosowują się do nowych przepływów pracy bez rozległego przeszkolenia, oraz 4) Agenci przekształcają wiedzę w działanie, przechwytując ukrytą wiedzę i przekształcając ją w skoordynowane operacje.
Według badania KPMG AI Pulse Survey Q1 2025, 65% firm już pilotuje agentów AI (wzrost z 37% w poprzednim kwartale), 99% planuje wprowadzić agentów do produkcji, ale tylko 11% faktycznie wdrożyło agentów w produkcji do tej pory.
Cztery fundamenty to: 1) Strategia – przegląd strategii przedsiębiorstwa, kształtowanie strategii agentów, rozwój ekosystemu partnerów, 2) Kadra Pracownicza – kodyfikacja procesów pracy, napędzanie wdrażania, zarządzanie zmianami organizacyjnymi, 3) Zarządzanie i Zaufanie – podnoszenie bezpieczeństwa i prywatności, unikanie naruszeń etycznych, wdrażanie nadzoru human-on-the-loop, oraz 4) Technologia, Dane i Bezpieczeństwo – budowanie solidnych platform danych, wzmacnianie tożsamości agentów i przyjmowanie standardów takich jak MCP.
Sześć kroków to: 1) Sformułowanie wizji integracji agentów AI, 2) Rozpoczęcie pilotażu agentów skupiającego się na gorących punktach lub głębokim osadzeniu funkcji, 3) Przygotowanie do skalowania agentów w kluczowych funkcjach przy użyciu ram TACO, 4) Rozwój podręcznika zarządzania Zaufanym AI, 5) Wdrożenie ocen Zaufanego AI za pomocą kart systemowych i testów purple team, oraz 6) Ustanowienie metryk wydajności talentów agentic z telemetrią i ciągłym doskonaleniem.
Prezentacja zawiera 26 slajdów z profesjonalną estetyką projektu KPMG, charakteryzującą się niebiesko-białą kolorystyką z fioletowymi akcentami, futurystycznymi obrazami robotów AI, czystą typografią z dużymi, pogrubionymi tytułami sekcji, ustrukturyzowanymi tabelami porównawczymi i spójnymi paskami nawigacyjnymi. Zawiera diagramy, takie jak piramida ram TACO i diagram architektury MCP.
Tak, prezentacja poświęca treść wyjaśnieniu MCP jako standardu komunikacji między agentami. Opisuje trzy podstawowe komponenty: MCP Client (aplikacja AI łącząca się z serwerami), MCP Server (programy wykorzystujące źródła danych i systemy) oraz MCP Transport (warstwa komunikacyjna między klientami i serwerami). Ramy TACO mapują również wymagania dotyczące złożoności MCP dla każdego poziomu agenta.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Odwołuj się do profesjonalnych projektów, wybierz swój styl i generuj slajdy z idealnym renderowaniem tekstu. Napędzane przez Nano Banana—zacznij tworzyć swoją prezentację teraz.
Twój Agent AI dla slajdów. Oszczędzaj czas, błyszcz szybciej dzięki inteligentnemu tworzeniu prezentacji.
© 2026 2slides. Wszelkie prawa zastrzeżone.