Als Bill Gates die Bombe auf die KI Forward 2023und erklärte, dass das ultimative Technologierennen darin bestehen würde, die Besten zu entwickeln KI-Agent, Nicht jeder hat das Gewicht dieser Aussage verstanden. Aber da immer mehr KI-Agenten auf den Markt gekommen sind, ist es jetzt klar genau was er meinte.
Im Jahr 2024, als wir anfingen, über KI-Agenten für Finanzinstitute zu sprechen, konnten sich nur eine Handvoll Unternehmen wirklich mit dieser revolutionären Technologie identifizieren. Aber bis 2025 wird sich das Spiel komplett geändert haben. KI-Agenten sind jetzt überall. In allen Branchen suchen Unternehmen aktiv nach KI-Agenten, um ihre Arbeit zu erledigen. Und wenn Sie einer von ihnen sind, ein Geschäftsinhaber, Senior Manager, Teamleiter oder jemand, der auf diesem Blog gelandet ist, um vor der Auswahl des richtigen Produkts einige technische Nachforschungen anzustellen (oder vielleicht einfach nur neugierig auf den ganzen Hype um KI-Agenten), sind Sie bei uns genau richtig.
In diesem Blog führen wir Sie durch alles, was Sie aus einer nicht-technischen Perspektive wissen müssen, und zwar aus dem Blickwinkel, den Sie benötigen, um über Automatisierung für Ihr Unternehmen nachzudenken.
Single-Agent-Systeme
KI-Agenten wurden entwickelt, um komplexe Aufgaben zu automatisieren, die kognitive Fähigkeiten, Vision und kritisches Denken erfordern, sodass sie mit zunehmender Autonomie arbeiten können. Frühe Agentenplattformen basierten auf Single-Agent-Systeme, so konzipiert, dass es wie ein menschliches Gehirn funktioniert: Aufgaben unabhängig planen, ausführen und erledigen. In diesen Systemen ist ein KI-Agent mit verschiedenen Tools ausgestattet und nutzt das Denkvermögen eines großes Sprachmodell (LLM) um Strategien zu entwickeln und Probleme zu lösen. Es erstellt einen Plan, wendet bei jedem Schritt die richtigen Tools an und stellt die Ergebnisse zusammen, um das Endergebnis zu liefern, wobei sowohl einfache als auch komplexe Ziele eigenständig behandelt werden. Aufgrund ihrer Einfachheit sind sie einfacher zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.
Single-Agent-Systeme sind jedoch mit Einschränkungen verbunden. Sie sind in der Regel eng fokussiert, was ihre Fähigkeit einschränkt, vielfältige oder sich schnell ändernde Aufgaben zu bewältigen. Ihre Spezialisierung beeinträchtigt die Leistung in Umgebungen mit unterschiedlichen oder dynamischen Anforderungen.
Mit zunehmender Aufgabenkomplexität haben diese Systeme Probleme. Sie können sich nicht aufteilen, um Aufgaben parallel auszuführen. Wenn während des Prozesses etwas schief geht, gibt es keine internen Überprüfungen oder Sicherheitsvorkehrungen, was sie anfällig für Fehler macht. Sie sind möglicherweise in der Lage, mehrere einfache Aufgaben zu bewältigen, aber keine einzige komplexe. Wenn Sie darüber nachdenken, passt das alte Sprichwort „Alleskönner, Meister in keinem Fach“ perfekt hierher.
Single-Agent-Systeme sind möglicherweise für mehrere einfache Aufgaben gerüstet, aber nicht für eine einzige komplexe.
Die Skalierung eines einzelnen Agenten zur Verwaltung umfassenderer oder höherwertiger Aufgaben erfordert eine erhebliche Neugestaltung, insbesondere wenn es um komplexe, dokumentenintensive Branchen wie Hypotheken, Banken und Versicherungen geht. Diese Branchen gehen weit über die einfache Datenextraktion hinaus. Sie erfordern dokumentübergreifende Prüfungen, Überprüfungen und Berechnungen.
In solchen Fällen sind Single-Agent-Systeme unzureichend. Sie können nicht mit mehreren Aufgaben gleichzeitig jonglieren, es gibt keine internen Kontrollpunkte, und sie scheitern oft unter der Last der Komplexität.
Agentensystem mit mehreren KI-Agenten und verstärktes Lernen mit mehreren Agenten
Dann kam die Realität: diese Agentensysteme Bedarf um mächtiger zu sein. Was wäre, wenn wir einzelne Agenten auf einer einzigen Agentenplattform hätten, die als Mannschaft um eine bessere Leistung zu erzielen? Dies ist der Beginn von Verstärktes Lernen mit mehreren Agenten. Hier wurden also nicht nur ein Agent, der alles von Grund auf neu abwickelt, sondern mehrere Agenten in ein Agentensystem eingeführt.
Was ist Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL)?
Verstärktes Lernen mit mehreren Agenten ist eine fortgeschrittene Form von Maschinelles Lernen (ML), wo mehrere KI-Agenten in einer gemeinsamen Umgebung gemeinsam lernen, interagieren und sich weiterentwickeln. Im Gegensatz zu Einzelagentensystemen, bei denen ein Agent eine Politik MARL basiert auf seinen eigenen Aktionen und Belohnungen und umfasst mehrere Akteure, von denen jeder seine eigene Strategie entwickelt (oder Richtlinie) während man sich an das Verhalten anderer anpasst.
Eine Richtlinie ist nur eine Strategie- oder Entscheidungsregel, die einem Agenten sagt, was in einer bestimmten Situation zu tun ist.
Diese Agenten können zusammenarbeiten, wie Spieler in einer Fußballmannschaft, miteinander konkurrieren, wie Bieter bei einer Auktion, oder in hybriden Umgebungen agieren, um Kooperation und Eigeninteresse in Einklang zu bringen.
Warum verstärktes Lernen mit mehreren Agenten alles verändert
Der größte Sprung beim verstärkenden Lernen mit mehreren Agenten war nicht nur die parallele Aufgabenbearbeitung, sondern kontinuierliche Selbstkorrektur und internes Feedback. In Systemen mit mehreren Agenten werden die Aufgaben auf spezialisierte Agenten verteilt. Jeder Agent konzentriert sich auf einen bestimmten Teil des Workflows, während andere den Prozess überwachen, validieren und kurskorrigieren.
Das interne Rückkopplungsschleife stellt sicher, dass Fehler in Echtzeit erkannt und behoben werden, lange bevor eine menschliche Überprüfung erforderlich ist. Es geht nicht nur darum, die Arbeit aufzuteilen, sondern auch sicherzustellen, dass jede Arbeit von anderen Mitarbeitern überprüft, überprüft und verbessert wird.
Im Kern geht es beim Reinforcement Learning darum, Agenten darin zu schulen, in unsicheren, dynamischen Umgebungen zu arbeiten, genau wie reale Dokumentenworkflows in Branchen wie Hypotheken, Banken oder Versicherungen.
Und jetzt ist Multi-Agent Reinforcement Learning das Rückgrat der leistungsstärksten Agentenplattformen von heute — ein System intelligenter, autonomer Agenten, die gemeinsam lernen, verifizieren und handeln.
Hauptunterschiede zwischen Einzelagenten- und Mehrfachagentensystemen
Vergrößern Sie das Multi-Agenten-Verstärkungslernen: Citic Agents, Observer Agents und Actor Agents
Nachdem wir nun die Grundlagen der Funktionsweise von Multi-Agenten-Reinforcement Learning besprochen haben, wollen wir die beteiligten Hauptakteure aufschlüsseln. Alle fortschrittlichen Multi-Agenten-Systeme basieren auf drei Hauptrollen: Beobachter, das Schauspieler, und die Kritiker. Stellen Sie sich diese als Teamkollegen vor, die jeweils eine bestimmte Aufgabe haben und zusammenarbeiten, um dem System zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und sich im Laufe der Zeit weiter zu verbessern.
Der Observer-Agent
Alles beginnt mit dem Beobachter-Agent, das als Verbindung des Agenten zur Umgebung dient. Ähnlich wie die menschlichen Sinne trifft der Beobachter keine Entscheidungen; seine Aufgabe ist es, die Welt wahrzunehmen und Daten zu sammeln. Bei jedem Zeitschritt scannt es die Umgebung und sammelt Beobachtungen, d. h. Informationen darüber, was in diesem Moment passiert. Diese Beobachtungen werden dann sowohl an den Schauspieler als auch an den Kritiker weitergegeben und bereiten so die Voraussetzungen für das, was als Nächstes kommt.
Der Schauspieler, Agent
Das Schauspieler, Agent ist der Entscheidungsträger des Teams. Sobald es die Beobachtung vom Beobachter erhält, verwendet es eine gelernte Politik, eine Art Strategie, die auf früheren Erfahrungen basiert, um zu entscheiden, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Diese Entscheidung ist nicht fest programmiert; der Akteur lernt kontinuierlich und passt sein Verhalten an, je nachdem, was zu den besten Ergebnissen zu führen scheint. Die von ihm gewählte Aktion wird dann an die Umgebung gesendet, was eine neue Reaktion des Systems auslöst und den Agenten seinem Ziel näher bringt.
Der Critic Agent
Aber um wirklich zu lernen, braucht der Agent mehr als nur Maßnahmen und Ergebnisse — er muss evaluiert werden. Das ist der Punkt, an dem kritischer Agent kommt rein. Die Aufgabe des Kritikers ist es, anhand der Beobachtungen, der ergriffenen Maßnahmen und der von der Umgebung erhaltenen Belohnung zu beurteilen, wie gut die Entscheidung des Schauspielers war. Der Kritiker wählt die Handlungen nicht selbst, aber sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Ausbildung des Schauspielers. Es gibt Feedback, das dem Schauspieler hilft zu verstehen, ob seine Handlungen ihn langfristig zu höheren Belohnungen führen oder nicht.
Zusammen bilden diese drei Komponenten eine kontinuierliche Lernschleife. Der Beobachter gibt Informationen weiter, der Akteur trifft Entscheidungen, und der Kritiker beurteilt die Ergebnisse und leitet Verbesserungen an. Diese Dynamik ermöglicht es dem Agenten, nicht nur auf seine Umgebung zu reagieren, sondern sein Verhalten im Laufe der Zeit weiterzuentwickeln und mit jeder Iteration genauer, effizienter und intelligenter zu werden.
Diese kollaborative Struktur, in der Erfassung, Entscheidungsfindung und Feedback Hand in Hand arbeiten, ist die Grundlage einiger der fortschrittlichsten KI-Systeme, die heute im Einsatz sind. Ganz gleich, ob es um die Automatisierung von Dokumentenprüfungen, die Optimierung von Roboterbewegungen oder die Verwaltung komplexer Arbeitsabläufe geht — die Kombination aus Beobachtern, Akteuren und Kritikern ermöglicht es der KI, aus Erfahrungen zu lernen und in unsicheren Umgebungen präzise zu agieren.
* Die Bedingungen Beobachter, Schauspieler, und Kritiker sind nicht systemübergreifend standardisiert. Die Namen können zwar variieren, ihre Kernfunktionen bleiben jedoch dieselben.
Entschlüsselung dessen, was hinter dem KI-Agenten von Infrrd steckt - Ally
Wenn du Infrrds KI-Agenten Ally abschraubst und demontierst, findest du darin ein Multi-Agenten-Verstärkungs-Lernsystem. Die Teamarbeit dieses multiagentischen Verbündeten ist das Herzstück der branchenspezifischen Expertise unserer Agenten.
Lernen Sie Ally kennen: Der branchengeschulte KI-Agent von Infrrd, der für präzise Hypothekendarlehen entwickelt wurde
Der Hypothekenprozess steckt voller Nuancen: egal, ob es darum geht, komplexe 1003-Dateien zu analysieren, Dokumente zu identifizieren oder Daten auf einer verworrenen Papierkette abzugleichen. Generische Automatisierungstools sind oft unzureichend, weil sie nicht mit Blick auf den Lebenszyklus einer Hypothek entwickelt wurden. Aus diesem Grund basieren die KI-Agenten von Infrrd auf einer soliden Grundlage von Verstärktes Lernen mit mehreren Agenten, ein System mit drei unterschiedlichen Rollen - Beobachter, Schauspieler und Kritiker arbeiten Sie zusammen, um das Fachwissen eines gut ausgebildeten Hypothekenteams zu simulieren.
Wir stellen vor Hypothek Verbündeter, unser erster KI-Agent, der exklusiv für die Hypothekenbranche entwickelt wurde. Ally verfügt über fundierte, speziell entwickelte Informationen, die anhand riesiger Mengen branchenspezifischer Dokumente geschult wurden, darunter LE-, CD-, AUS-Ergebnisse, W-2, Steuererklärungen, Bewertungsberichte und Geschäftsabschlüsse.
Was Ally anders macht, ist, dass es nicht nur eine andere ist OCR-Tool. Es ist ein Hypotheken-native KI das Ihren Arbeitsablauf versteht — sei es bei der Kreditvergabe, bei der Qualitätskontrolle vor der Finanzierung, bei Audits nach Abschluss oder bei Serviceüberweisungen. Ally ist auf der Grundlage von domänenreichen Datensätzen geschult und durch hypothekenspezifische Logik untermauert und bietet durchgängige Automatisierung das nicht nur Daten extrahiert, sondern sie wie ein Versicherer interpretiert, sie wie ein Compliance-Beauftragter validiert und wie ein erfahrener Kreditabwickler daraus lernt. Für Kreditgeber und Dienstleister bedeutet dies schnellere Bearbeitungszeiten, ein geringeres Rückkaufrisiko, weniger ausgesetzte Kredite und die höchstmögliche Genauigkeit bei der Dokumentenklassifizierung, Datenvalidierung und Extraktion auf Feldebene.
Mit Verbündeter, Sie automatisieren nicht nur den Hypothekenprozess. Sie erhöhen ihn — mit einer KI, die Ihre Sprache spricht, Ihre Schwachstellen kennt und eine Automatisierung auf Unternehmensebene in großem Maßstab bietet.
Verbessern Sie Ihre Hypothekenautomatisierung mit Ally
Die wichtigsten Funktionen des Mortgage Ally AI Agents von Infrrd:
- Vorgeschultes Hypotheken-Know-How: Ally verfügt über fundierte Kenntnisse der Hypothekenprozesse, sodass keine umfassenden Schulungen erforderlich sind.
- Automatisierte Einkommensberechnung und Überprüfung: Behandelt komplexe Einkommensschätzungen und stellt die Einhaltung der Kreditvergabestandards sicher.
- Hohe Genauigkeit: Erreicht eine Genauigkeit von ca. 99% bei der Verarbeitung und reduziert so die Anzahl der Fehler erheblich.
- Speichererhaltung: Erinnert sich an Kontext und Entscheidungen in allen Arbeitsabläufen und verbessert so im Laufe der Zeit die Effizienz.
- Workflow-Automatisierung: Automatisiert bis zu 80% der Aufgaben der Hypothekenabwicklung und rationalisiert so den Betrieb.
- Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften: Kennzeichnet alle Abweichungen von den hochgeladenen Geschäftsregeln, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.
- Adaptives Lernen: Lernt kontinuierlich und passt sich an sich ändernde Geschäftsziele und -bedingungen an.
- Integrationsmöglichkeiten: Lässt sich nahtlos in bestehende Hypotheken-LOS- und IDP-Systeme integrieren, um eine reibungslose Datenübertragung zu gewährleisten.
- Umfassende Audit-Trails: Bietet detaillierte Prüfprotokolle für Transparenz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
- Benachrichtigungen in Echtzeit: Hält die Benutzer während des Kreditprüfungsprozesses mit dynamischen Bildschirmen und Aktualisierungen in Echtzeit auf dem Laufenden.
Priyanka Joy ist Produktautorin bei Infrrd und nähert sich Automatisierungstechnik wie eine neugierige Detektivin. Mit ihrer Liebe zur Recherche und zum Geschichtenerzählen verwandelt sie technische Tiefe in Klarheit. Wenn sie nicht schreibt, vertieft sie sich in Tanz, Theater oder schreibt an ihrer nächsten Erzählung.
Häufig gestellte Fragen
Software zur Überprüfung und Prüfung von Hypotheken ist ein Sammelbegriff für Tools zur Automatisierung und Rationalisierung des Prozesses der Kreditbewertung. Es hilft Finanzinstituten dabei, die Qualität, die Einhaltung der Vorschriften und das Risiko von Krediten zu beurteilen, indem sie Kreditdaten, Dokumente und Kreditnehmerinformationen analysiert. Diese Software stellt sicher, dass Kredite den regulatorischen Standards entsprechen, reduziert das Fehlerrisiko und beschleunigt den Überprüfungsprozess, wodurch er effizienter und genauer wird.
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung besteht aus einer Reihe von Richtlinien und Kriterien, anhand derer die Richtigkeit, Einhaltung und Vollständigkeit eines Hypothekendarlehens überprüft und verifiziert werden, bevor Mittel ausgezahlt werden. Sie stellt sicher, dass das Darlehen den regulatorischen Anforderungen und internen Standards entspricht, wodurch das Risiko von Fehlern und Betrug verringert wird.
KI verwendet Mustererkennung und Natural Language Processing (NLP), um Dokumente genauer zu klassifizieren, selbst bei unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten.
Ja, IDP kann Dokumenten-Workflows vollständig automatisieren, vom Scannen über die Datenextraktion und Validierung bis hin zur Integration mit anderen Geschäftssystemen.
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung ist hilfreich, da sie sicherstellt, dass ein Hypothekendarlehen vor der Finanzierung alle regulatorischen und internen Anforderungen erfüllt. Das frühzeitige Erkennen von Fehlern, Inkonsistenzen oder Compliance-Problemen reduziert das Risiko von Kreditmängeln, Betrug und potenziellen rechtlichen Problemen. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Kreditqualität, minimiert kostspielige Verzögerungen und stärkt das Vertrauen der Anleger.
Wählen Sie eine Software, die fortschrittliche Automatisierungstechnologie für effiziente Audits, leistungsstarke Compliance-Funktionen, anpassbare Audit-Trails und Berichte in Echtzeit bietet. Stellen Sie sicher, dass sie sich gut in Ihre vorhandenen Systeme integrieren lässt und Skalierbarkeit, zuverlässigen Kundensupport und positive Nutzerbewertungen bietet.
