代理人工智能时代：为什么小企业贷款需要的不仅仅是自动化：作者：Utsav Shah

虽然金融行业的人工智能对话主要集中在大型语言模型和基本自动化上，但 Utsav Shah 探讨了接下来的发展：代理人工智能系统可以推理、生成决策分析并跨工作流程采取行动，以及为什么它们对于解决小额企业贷款的经济​​学问题至关重要。

生成式人工智能的采用已被大规模采用，占
占所有风险投资交易的 64.1% 预计到 2025 年上半年，金融科技领域的人工智能价值约为 300 亿美元，预计到 2030 年将增至 831 亿美元。然而，资金流入并不自动等于价值流出。

对于小额商业贷款领域尤其如此，到目前为止，人工智能投资主要集中在利用大型语言模型和基本自动化来提高效率。我们谈论的是聊天机器人、文档摘要以及自动生成有关客户交互的注释。此类应用程序在许多领域变得司空见惯，但部署往往无法在投资回报率方面取得重大进展。原因之一是许多人工智能实施缺乏与业务流程端到端集成的能力。

然而，这些更基本的部署只是人工智能之旅的第一步。那些看到积极回报的公司是那些超越自动化和基本 GenAI ，转向人工智能革命的下一阶段：代理人工智能 (Agentic AI) 的公司。

代理人工智能实际上意味着什么（超越炒作）

人工智能在过去三年中不断发展，从旨在根据历史数据预测结果的简单预测人工智能，到可以提供见解和内容的生成人工智能。现在，下一阶段已经到来。

代理人工智能利用生成和预测技术来部署更多自主系统。这些人工智能“代理”可以在最少的人工干预下执行多步骤任务。代理人工智能系统可以在工作流程中进行推理、决策和行动，它们对于解决小额企业贷款的经济​​学问题至关重要。人们已经进行了许多尝试来实现承保自动化。 机器人流程自动化（RPA）之类的技术本应改变该行业，但大多数解决方案都专注于贷款过程中的特定用例。

传统的自动化就像一列沿着轨道运行的火车；列车员可以根据时刻表在预定的车站停车，但如果线路上有一棵树，火车就会停下来。人工智能代理更像是出租车司机；操纵交通并找到替代路线以毫不延误地到达目的地。简而言之：代理人工智能更加自主，适应性更强，虽然有人尝试实现部分流程的自动化，但工作重点是特定元素，而不是整个过程。

承销新模式——使小额贷款大规模可行

在美国，小企业融资代表着 1.7T 美元的机会，但超过 75% 的企业主仍然难以获得资金。那么，为什么贷款机构将钱留在桌面上，而小企业主却被冷落呢？

简而言之：100 万美元以下的贷款对于使用传统方法和工具承保来说太昂贵了。承保是一个劳动力、技能和时间密集型的过程，承保 10 万美元和 500 万美元贷款所需的时间在功能上没有区别。小企业迫切需要获得负担得起的资本，但目前的流程意味着较小的贷款对贷方来说是无利可图的。

Agentic AI 将这一问题转化为贷方和经纪人的机会。使用人工智能代理，它可以自动化小企业贷款从申请到融资的流程。原本需要数周时间的决定现在可以在三分钟内做出，从而为贷方释放小额贷款的盈利能力。

与之前自动化承保流程的尝试不同，代理人工智能改变了整个旅程，部署代理一起工作，在几分钟（而不是几天）内实现流程自动化。这使得贷方和客户都可以根据结果更快地采取行动。

这些系统如何解锁更具包容性的贷款基础设施

对于美国贷款行业来说，代理人工智能出现的时机再好不过了。中小企业在美国经济中发挥着越来越重要的作用。过去五年里，新成立的小型企业数量激增了 50%，到 2024 年，每月新增企业申请量达到创纪录的 43 万个。小企业创造了 70% 的净新增就业机会。改善小额企业贷款的获取是迈向更加成功和包容性经济的关键一步。

Agentic AI 让中小企业更容易获得资金。不仅如此，基于清晰数据的更快、更一致的决策可以帮助经纪商专注于为小型企业客户提供增值服务，进一步支持下一代中小企业推动美国经济的未来。