OutSystems擴大銀行貸款AI方案 最終決策權仍留給人工

低程式碼開發平台商OutSystems擴大在銀行個人貸款業務的解決方案，將AI代理人與可稽核的工作流程結合。貸款受理與審核流程可望自動化，但最終核准權仍由銀行掌握。

根據OutSystems於27日發布的官方聲明，公司擴大了鎖定金融業的「代理式產業解決方案」（Agentic Industry Solutions）產品組合。這次公開的「代理式貸款申請」（Agentic Loan Applications）方案，設計為疊加在銀行既有系統之上運作。

銀行可依自身產品、政策與現有銀行系統調整這套方案。OutSystems表示，這套方案把AI代理人、面向客戶的應用程式與預先設定的作業流程整合進單一管理架構，讓金融機構能依照自身營運環境套用。

這次發布的重點並非AI代理人本身，而是「可控管的應用方式」。個人貸款業務涵蓋申請表填寫、文件蒐集、身分驗證、制裁審查與內部核准程序，環環相扣。

OutSystems指出，公司在這個流程中一併提供行動與網頁應用程式、資料模型、受管理的代理人，以及決策型工作流程。換言之，AI並非獨立做出判斷，而是在銀行既有政策與系統框架內輔助作業流程運作。

金融業近來持續加碼AI投資，但作為受監管產業，稽核可行性、人工監督與資料存取控管缺一不可。這也是為何此次方案強調「嵌入既有作業流程」，而非單純的實驗性代理人。

路易斯·布蘭多（Luis Blando）現任OutSystems首席產品暨技術長，他表示：「銀行需要的不是各自獨立運作的代理人，而是能真正改善客戶體驗、同時滿足風險審查要求、具備治理機制的代理式系統。」評論來看，這句話點出了金融機構若想讓AI從試驗階段走進實際貸款業務，就必須把代理人納入可稽核的工作流程之中。

OutSystems表示，銀行用的AI代理人在正式上線前，會依相關性、準確性與隱私保護等多項標準接受測試。一旦模型、提示詞或工具有所變動，就會重新進行測試，這套機制也被納入方案設計。

公司透露曾透過亞馬遜(AMZN)旗下的Amazon Bedrock平台評估多款模型，並比較成本與準確度後，預先選定部分模型。這反映出生成式AI導入時，模型挑選之外，上線後的變更管理與重新驗證也同樣重要。

所謂代理式系統，是指AI代理人與應用程式、資料及作業程序相連結，用以執行特定任務的整體架構。在金融業務中，由於必須同時兼顧客戶服務速度與內部控管，比起單一聊天機器人，與業務流程緊密結合的架構更受重視。

這次方案的推出，呼應了金融業導入AI時必須在客戶體驗與內部控管之間取得平衡的趨勢。本社先前報導的AI代理人支付基礎設施討論聚焦於加密貨幣支付與穩定幣應用，相較之下，OutSystems這次發布則將重心放在銀行個人貸款業務的自動化與治理機制上。

麥克·雷諾茲（Mike Reynolds）是美國地區銀行KeyBank的業務技術主管，他表示：「期望並不是一套治理策略。」評論來看，這句話意在強調，隨著AI導入速度加快，銀行必須能清楚掌握代理式方案是如何打造、能存取哪些資料，以及如何被使用。

OutSystems另表示，公司也透過自家的OutSystems Forge平台，向銀行開發者提供「銀行代理套件」（Banking Agent Kit）。不過，這次發布並未公開是否已為特定銀行帶來新合約或營收規模。