Преимущества Agentic AI: Финансовые агенты, которые двигают цифры
Быстрая навигация
Теги
Поделиться слайдами
Преимущества Agentic AI: Финансовые агенты, которые двигают цифры
Подробный просмотр каждой страницы слайда, включая макет, ключевой контент и визуальные элементы.
Титульный слайд с брендингом KPMG. Подзаголовок: Что создавать, как масштабировать и как измерять ценность. KPMG Thought Leadership, февраль 2026 г.
Выровненный по левому краю текст заголовка с иллюстрацией лица AI-робота справа, темно-синий/фиолетовый градиентный фон
Предисловие Рейндольфа Аннора, партнера KPMG Accounting Advisory Services. AI переходит от инструментов к агентам, которые действуют в финансах. Сосредоточьтесь на результатах: качественные финансовые данные, более быстрое закрытие, более строгий контроль. Доверие не подлежит обсуждению. Начните с небольших вариантов использования, докажите ценность, а затем масштабируйте.
Панель навигации вверху, трехколоночный макет текста с фотографией автора и биографией внизу справа
Содержание с восемью разделами: Что такое Finance AI Agent (04), Эра агентских финансов (05), Ценность под угрозой (07), Четыре способа раскрыть ценность (08), Спектр развивающихся агентов (10), Основа для путешествия финансового агента (14), Практические следующие шаги (23), Как KPMG может помочь (26).
Двухколоночный пронумерованный список содержимого с синими номерами, абстрактная волновая графика внизу
Определение Finance AI Agent: цифровой работник, который выполняет финансовые задачи, объединяя LLM с планированием, оркестровкой, извлечением данных и управлением. Считывает структурированные и неструктурированные данные, применяет учетную политику и налоговые правила, выполняет действия в системах, учится на обратной связи.
Большой заголовок, трехколоночное описание возможностей, архитектурная диаграмма внизу, показывающая AI agents + LLM + Instructions + Planning + Knowledge + Tools
Данные ежеквартального опроса KPMG: 65% компаний пилотируют AI agents (по сравнению с 37% в прошлом квартале), 99% планируют развертывание в производство, но только 11% внедрили в производство. GenAI создает цифровых помощников; agentic AI полностью автоматизирует.
Главный баннер с изображением AI-робота, две круговые графики статистики (65%, 99%) и пояснительный текст справа
Внедрение AI в Гане растет на 28% в год с 2017 года. Национальная стратегия AI (2023-2033) и программа One Million Coders. Ожидается, что глобальный рынок AI вырастет в 25 раз с $189B до $4.8T к 2033 году. KPMG GenAI Value Assessment: 17 миллионов компаний, 3 миллиарда точек данных. Agentic AI лучше всего подходит для задач высокой сложности.
Разделенный макет - контекст AI в Гане на фиолетовом фоне слева, шаги KPMG GenAI Value Assessment справа с иконками
Два из четырех ценностных предложений: 1) Agents расширяют возможности автоматизации - берут на себя такие задачи, как проверка счетов, подготовка журналов, сверка, проверка НДС, кредитные правила. 2) Agents не спят - непрерывная работа, параллельная обработка, реагирование на события в нерабочее время.
Большой заголовок с двумя разделами, каждый с иконкой и описательным текстом
Еще два ценностных предложения: 3) Agents настроены на изменения - адаптируются к новым рабочим процессам, снижают потребность в управлении изменениями, автоматически подстраиваются под изменения политики. 4) Agents преобразуют знания в действия - фиксируют неявный опыт в политиках и руководствах, а затем действуют на их основе для отчетности, сбора средств, соответствия требованиям.
Продолжение макета, соответствующего предыдущему слайду, с двумя разделами и иконками
Введение в KPMG TACO Framework: Taskers, Automators, Collaborators, Orchestrators. Прогрессивная классификация по сложности. Согласованность в основных компонентах (LLMs, знания, MCP), но ключевые различия в сложности целей. Концепция централизованной AI factory.
Разделенный макет - текстовое описание слева, 3D-пирамида/диаграмма TACO framework справа, показывающая четыре уровня
Taskers: единичные цели, низкая сложность, четкие инструкции, доверенные данные. Automators: сложные цели в разных системах, неявные знания, управление зависимостями. Пример из практики: онлайн-торговая компания оптимизировала процесс procure-to-pay с помощью KPMG и мультиагентной системы Ema (процесс начисления: часы вместо 10 дней 3 FTE).
Трехколоночный макет - Taskers слева, Automators в центре, пример из практики справа. Примеры приложений перечислены ниже каждого.
Collaborators (Коллабораторы): адаптивные члены команды, работающие с людьми над многомерными целями. Orchestrators (Оркестраторы): продвинутые центры управления, координирующие множество агентов между организациями и рынками. Каждый агент TACO по своей сути является мультиагентной системой с субагентами.
Три колонки - Collaborators слева, Orchestrators в центре, объяснение TACO справа. Примеры приложений ниже.
Подробная сравнительная таблица Taskers, Automators, Collaborators и Orchestrators. Строки: Общая сложность, Основное использование, Возможности планирования, Ценностные предложения, Необходимые знания и инструменты, включая потребности MCP.
Сравнительная таблица во всю ширину с четырьмя столбцами (по одному на тип агента) и пятью строками критериев
Agentic AI (Агентный ИИ) может быть более прорывным, чем generative AI (генеративный ИИ). Результаты могут быть установлены в течение 12-36 месяцев. Четыре основы, которые необходимо учитывать: Стратегия, Рабочая сила, Управление/Доверие, Технологии/Данные/Безопасность.
Большой заголовок, силуэт фотографии человека, смотрящего на цифровой экран, текстовое поле справа
Три стратегических столпа: Пересмотрите стратегию предприятия (сократите циклы, протестируйте сценарии, количественно оцените ценность), Сформируйте стратегию агентов (определите позицию, выберите ценные области, используйте простые меры), Развивайте партнерскую экосистему (выбирайте надежных поставщиков, сбалансируйте платформы со специалистами).
Иконка стратегии с трехколоночным макетом руководства, ссылки внизу
Кодифицируйте способы вашей работы: разделите на структурированную работу (ближайший потенциал агента) и неявную работу (сложнее, но с более высоким эффектом). 78% будут использовать agentic AI для сложного анализа данных, 66% - для рутинного администрирования. Функции, получающие наибольшую выгоду: IT (76%), операции (56%), риски/соответствие (56%), финансы (39%), маркетинг (35%).
Две колонки: раздел «Рабочая сила» слева, панель «Стимулирование внедрения» справа с маркерами
Управление изменениями: поведенческие подходы вместо директив сверху вниз. Гибкая гибридная организация: агенты как цифровые сотрудники с линиями подчинения и управлением эффективностью. Примеры: агенты закрытия месяца, кредитные правила order-to-cash, трехстороннее сопоставление procure-to-pay.
Три колонки: управление изменениями слева, гибридная организация в центре, примеры взаимодействия человека и агента справа с иконками
AI-агенты требуют более строгого контроля и принципов Trusted AI. Четыре области: повышение безопасности и конфиденциальности (стресс-тестирование, обнаружение предвзятости, отказоустойчивые механизмы), избежание этических нарушений (заранее установить этические протоколы), привлечение людей в контур (а не вне контура для автономных агентов).
Иконка управления с трехколоночным макетом рекомендаций, иконка рукопожатия
Убедитесь, что собственные данные доступны, имеют высокое качество и агенты могут взаимодействовать друг с другом. Анализ Build vs Buy vs Partner для приобретения агентов. Build: настройка и контроль, но требует экспертизы. Начните строить цепочку поставок агентов.
Иконка технологии, две колонки: основа данных слева, подробности опции Build справа
Buy: быстрое выполнение, 67% предпочтительный метод согласно опросу KPMG, но ограниченная настройка и потенциальное устаревание. Partner: сочетает в себе преимущества обоих, разделяет риски и затраты, но меньше контроля. Ключевые вопросы для оценки того, какой путь выбрать.
Продолжение в две колонки с подробностями опций Buy и Partner, рекомендации по основам данных слева
Идентификация и безопасность агента: уникальная идентификация, ограниченные разрешения, изоляция во время выполнения, проверяемые действия. Общие стандарты для меж-агентной коммуникации с использованием MCP (Model Context Protocol). Компоненты MCP: Клиент, Сервер, Транспорт. Обеспечивает создание меньших, более целенаправленных AI-систем.
Две колонки: рекомендации по безопасности слева, объяснение MCP и трехкомпонентная диаграмма справа
Большинство компаний все еще изучают или пилотируют. Необходимы четкое видение, веское обоснование для масштабирования, а также ускоренная трансформация данных и управление Trusted AI. Фотография профессионала, работающего за компьютерными экранами.
Большой заголовок, три пункта маркированного списка на синем оверлее поверх фотографии человека, занимающегося кодированием
Шаг 1: Сформулируйте видение – определите, как агенты преобразуют бизнес, выявите болевые точки. Шаг 2: Начните агентные пилотные проекты – три подхода: Сосредоточьтесь на горячих точках, Углубитесь в функцию, Широкое использование по всей цепочке создания стоимости.
Два пронумерованных раздела со значками и подробным текстом руководства
Шаг 3: Масштабируйте агентов в рамках ключевых функций, используя KPMG TACO Framework. Шаг 4: Развивайте сборник правил управления Trusted AI с живым каталогом и мониторингом. Шаг 5: Внедрите оценки Trusted AI с помощью карточек AI-систем, purple teams и оценок доверия.
Три пронумерованных раздела со значками и текстом руководства
Шаг 6: Установите метрики эффективности агентных талантов – оцените влияние пилотного проекта, соберите отзывы заинтересованных сторон, разработайте четкие метрики эффективности, внедрите телеметрию. Заключительная цитата: закладка фундамента сейчас позволяет организациям значительно повысить эффективность операций и бизнеса.
Раздел с одним шагом и заключительной курсивной цитатой в рамке-выноске
Пять областей обслуживания: AI Strategy (видение и экономическое обоснование), AI Technology (воспроизводимое доказательство концепции, TACO Framework), AI Jumpstart (быстрые решения, proof-to-scale), AI Workforce (повышение квалификации, управление), AI Trust (безопасное масштабирование, 10 этических принципов AI).
Пять карточек услуг в сеточной структуре со значками и маркированными списками, синий вводный текст вверху
Три контакта: Reindolf Annor (Партнер, Accounting Advisory Services), Nathaniel Adjin-Tettey (Associate Director), Frank Osei Tutu (Assistant Manager). Все KPMG Ghana с телефоном и электронной почтой. Ссылки на социальные сети.
Карточки контактов в три столбца на фиолетовом градиентном фоне с фотографиями, значки социальных сетей внизу
Распространенные вопросы об этом слайде и основном содержании презентации.
Это аналитический документ KPMG под названием «Преимущества Agentic AI: Финансовые агенты, которые двигают цифры», опубликованный в феврале 2026 года. В нем объясняется, что такое финансовые AI-агенты, как они вписываются в модель предоставления финансовых услуг и как организации могут начать свой путь внедрения AI структурированным и безопасным способом, с акцентом на рынок Ганы.
TACO расшифровывается как Taskers, Automators, Collaborators и Orchestrators. Это четырехуровневая система классификации AI-агентов, основанная на возрастающей сложности: Taskers выполняют отдельные задачи с четкими инструкциями, Automators управляют многоэтапными процессами в разных системах, Collaborators работают вместе с людьми над сложными целями, а Orchestrators координируют множество агентов в разных организациях и на рынках в качестве передовых центров управления.
Четыре способа: 1) Агенты расширяют возможности автоматизации, беря на себя такие задачи, как проверка счетов и выверка, 2) Агенты не спят и могут работать непрерывно 24/7, 3) Агенты настроены на изменения и адаптируются к новым рабочим процессам без длительного переобучения, и 4) Агенты преобразуют знания в действия, фиксируя неявный опыт и превращая его в скоординированные операции.
Согласно опросу KPMG AI Pulse Survey Q1 2025, 65% компаний уже пилотируют AI-агентов (по сравнению с 37% в предыдущем квартале), 99% планируют внедрить агентов в production, но только 11% фактически внедрили агентов в production на данный момент.
Четыре основы: 1) Стратегия — пересмотр корпоративной стратегии, формирование стратегии агента, развитие партнерской экосистемы, 2) Рабочая сила — кодификация рабочих процессов, стимулирование внедрения, управление организационными изменениями, 3) Управление и доверие — повышение безопасности и конфиденциальности, предотвращение этических нарушений, внедрение контроля со стороны человека, и 4) Технологии, данные и безопасность — создание надежных платформ данных, усиление идентификации агентов и принятие стандартов, таких как MCP.
Шесть шагов: 1) Сформулируйте видение интеграции AI-агентов, 2) Начните пилотные проекты agentic, сосредоточив внимание на горячих точках или глубоком внедрении функций, 3) Подготовьтесь к масштабированию агентов в рамках ключевых функций, используя фреймворк TACO, 4) Развивайте свой свод правил управления Trusted AI, 5) Внедрите оценки Trusted AI с помощью системных карт и тестирования purple team, и 6) Установите показатели эффективности талантов agentic с помощью телеметрии и постоянного улучшения.
Презентация содержит 26 слайдов с профессиональной эстетикой дизайна KPMG, включающей сине-белую цветовую схему с фиолетовыми акцентами, футуристические изображения AI-роботов, четкую типографику с большими полужирными заголовками разделов, структурированные таблицы сравнения и последовательные панели навигации. Она включает в себя такие диаграммы, как пирамидальная структура TACO и схема архитектуры MCP.
Да, презентация посвящает контент объяснению MCP как стандарта межведомственной связи. В ней описываются три основных компонента: MCP Client (AI-приложение, подключающееся к серверам), MCP Server (программы, использующие источники данных и системы) и MCP Transport (уровень связи между клиентами и серверами). Фреймворк TACO также сопоставляет требования к сложности MCP для каждого уровня агента.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Используйте профессиональные дизайны, выберите свой стиль и генерируйте слайды с идеальной отрисовкой текста. На базе Nano Banana—начните создавать свою презентацию прямо сейчас.
Ваш AI-агент для слайдов. Экономьте время, сияйте быстрее с интеллектуальным созданием презентаций.
© 2026 2slides. Все права защищены.