Artificial intelligence is in de financiele sector verder gegaan dan experimenten. AI wordt vandaag de dag direct ingebed in kernplatforms en ondersteunt dagelijkse werkzaamheden, compliance en besluitvorming. Een van de meest impactvolle ontwikkelingen binnen deze verschuiving is de opkomst van AI agents die specifiek zijn ontworpen om te opereren binnen vastgestelde regels, datagrensen en governancekaders.

Voor professionals in wealth en investment management zijn AI agents geen abstracte technologie. Het zijn praktische tools die zijn ontwikkeld om complexiteit te verminderen, beter overzicht te bieden en organisaties op een verantwoorde manier te laten schalen. Dit artikel laat zien wat AI agents in de praktijk mogelijk maken en hoe ze functioneren binnen moderne, gereguleerde financiele platforms, met het AI agent framework van Performativ als referentiepunt.

‍

Van automatisering naar intelligente agents

Traditionele automatisering maakt al lange tijd deel uit van financiele processen. Regelgebaseerde systemen voeren acties uit wanneer vooraf ingestelde voorwaarden worden vervuld, zoals het genereren van een rapport aan het einde van de maand of het versturen van een melding wanneer een drempelwaarde wordt overschreden. Hoewel dit effectief is voor repetitieve taken, schiet deze aanpak tekort bij complexiteit, context en voortdurende verandering.

AI agents vormen een volgende stap in deze ontwikkeling. In plaats van te reageren op een enkele trigger, observeren zij continu data, beoordelen zij de context en ondernemen zij actie wanneer een combinatie van voorwaarden wordt vervuld. Daarbij opereren zij altijd binnen duidelijke en strikt afgebakende kaders die door de organisatie zijn vastgesteld.

In gereguleerde omgevingen zoals wealth management is deze balans tussen intelligentie en controle essentieel.

‍

AI agents als ingebedde platformcomponenten

AI agents leveren de meeste waarde wanneer zij direct zijn ingebed in een platform dat al portefeuilles, compliance en rapportage beheert. In zulke omgevingen werken agents met geconsolideerde en betrouwbare data, in plaats van gefragmenteerde externe bronnen.

De AI agents van Performativ zijn ontworpen als onderdeel van een breder wealth management platform, waardoor zij:

• Toegang hebben tot eenduidige portefeuille- en transactiedata
• Kunnen samenwerken met compliance- en rapportagemodules
• Opereren binnen hetzelfde beveiligings- en rechtenmodel als menselijke gebruikers

Deze integratie waarborgt consistentie, controleerbaarheid en schaalbaarheid.

‍

Wat kun je doen met AI agents in financiele processen

Wat kun je doen met AI agents? Het antwoord op deze vraag wordt duidelijker wanneer je kijkt naar concrete toepassingen. Binnen wealth en investment management ondersteunen AI agents professionals in verschillende functionele gebieden, zonder menselijk oordeel te vervangen.

Continue portefeuillemonitoring

AI agents kunnen portefeuilles in realtime monitoren en veranderingen in allocatie, prestaties en risicoblootstelling volgen. In plaats van te vertrouwen op periodieke beoordelingen krijgen teams continu inzicht.

Typische monitoringtoepassingen zijn onder andere:

• Het signaleren van afwijkingen ten opzichte van doelallocaties
• Het detecteren van concentratierisico’s
• Het uitlichten van ongebruikelijke prestatiepatronen

Agents brengen deze inzichten proactief onder de aandacht, waardoor adviseurs en beheerders kunnen ingrijpen voordat problemen escaleren.

‍

Compliance en toezicht op regelgeving

Naleving van regelgeving is een van de meest arbeidsintensieve onderdelen van financiele processen. AI agents ondersteunen hierbij door continu compliance gerelateerde indicatoren te volgen en documentatie bij te houden.

Praktische toepassingen zijn onder andere:

• Het monitoren van wettelijke drempelwaarden binnen kaders zoals MiFID II of ESG
• Het signaleren van mogelijke overtredingen op basis van vooraf ingestelde regels
• Het vastleggen van acties en beslissingen voor auditdoeleinden

Door compliancelogica te integreren in dagelijkse workflows verminderen AI agents handmatig werk en verbeteren ze tegelijkertijd de consistentie.

‍

Operationele workflowautomatisering

Veel operationele taken kosten tijd zonder strategische waarde toe te voegen. AI agents automatiseren deze processen, terwijl transparantie behouden blijft.

Voorbeelden hiervan zijn:

• Het volgen van de voortgang van taken binnen teams
• Het valideren van dataconsistentie tussen systemen
• Het voorbereiden van conceptrapportages of samenvattingen ter beoordeling

Deze automatisering vermindert operationele frictie en geeft professionals meer ruimte om zich te richten op klantgerichte en strategische werkzaamheden.

‍

Ondersteuning voor adviseurs en teams

AI agents kunnen ook fungeren als intelligente assistenten binnen het platform en adviseurs en investeringsteams ondersteunen met contextuele inzichten.

Dit kan onder andere bestaan uit:

• Het naar voren brengen van relevante portefeuille inzichten voorafgaand aan klantgesprekken
• Het signaleren van aankomende liquiditeitsmomenten of belangrijke mijlpalen
• Het informeren van teams over markt- of portefeuilleveranderingen die aandacht vereisen

In plaats van expertise te vervangen, vergroten agents het situationeel bewustzijn.

‍

AI agents binnen verschillende financiele rollen

De flexibiliteit van AI agents maakt het mogelijk om binnen hetzelfde platform een breed scala aan professionals te ondersteunen.

• Vermogensbeheerders profiteren van realtime portefeuilleoverzicht en direct inzetbare inzichten voor klanten.
• Asset managers krijgen schaalbare monitoring en compliance ondersteuning voor multi-assetstrategieën.
• Beleggingsadviseurs ontvangen meldingen en dashboards die proactieve klantbetrokkenheid ondersteunen.
• Banken kunnen AI agents integreren in bestaande infrastructuren zonder kernsystemen te vervangen.
• Multi-family offices gebruiken agents om complexe, generatieoverschrijdende portefeuilles met meer transparantie te beheren.

Deze aanpasbaarheid is mogelijk doordat agents werken met gedeelde data, maar opereren op basis van rol specifieke rechten en logica.

‍

Hoe AI agents werken binnen een gereguleerd platform

Om te begrijpen hoe AI agents werken, is het nuttig om hun werking op te splitsen in een duidelijke levenscyclus. Binnen professionele financiele platforms volgen AI agents een gestructureerd proces, in plaats van zelfstandig of ongecontroleerd te handelen.

1. Data observatie

AI agents observeren continu relevante datastromen binnen het platform. Dit kan onder andere bestaan uit portefeuilleposities, transacties, prestatie-indicatoren, compliance signalen of operationele statusinformatie.

Omdat platforms zoals Performativ data over meerdere custodians en beleggingscategorieen consolideren, werken agents altijd vanuit één centrale bron van waarheid.

2. Contextuele evaluatie

In plaats van te reageren op losse datapunten, beoordelen AI agents de context. Bijvoorbeeld:

• Is een afwijking in allocatie tijdelijk of structureel?
• Valt een prestatieverandering samen met een marktgebeurtenis?
• Wijzen meerdere indicatoren tegelijkertijd op een compliancerisico?

Deze contextlaag vermindert ruis en voorkomt onnodige meldingen.

3. Besluitlogica en regels

AI agents passen vooraf vastgestelde logica, modellen of beleidsregels toe die door de organisatie zijn bepaald. Deze regels bepalen of actie nodig is en welk type actie is toegestaan.

Cruciaal hierbij is dat de logica door mensen wordt vastgesteld en niet autonoom door de agent wordt gegenereerd.

4. Actie of aanbeveling

Afhankelijk van de configuratie en het risiconiveau kan een agent:

• Een melding of waarschuwing versture
• Data voorbereiden ter beoordeling
• Een actie aanbevelen die goedkeuring vereist
• Een geautomatiseerde taak uitvoeren binnen vooraf goedgekeurde grenzen

Voor gevoelige acties worden vaak human in the loop controles toegepast, zodat verantwoordelijkheid en toezicht gewaarborgd blijven.

5. Logging en controleerbaarheid

Elke stap die door een AI agent wordt uitgevoerd, wordt vastgelegd. Dit omvat onder andere:

• Geobserveerde data
• Beoordeelde voorwaarden
• Geactiveerde acties

Deze audit trail is essentieel voor naleving van regelgeving en interne governance.

‍

Governance als fundament van AI agents

Binnen financiele dienstverlening brengt AI zonder governance risico’s met zich mee. Goed ontworpen AI agents zijn daarom vanaf de basis opgebouwd met governance als kernvereiste, en niet als een toevoeging achteraf.

Belangrijke governance elementen zijn onder andere:

• Rolgebaseerde toegangscontrole
• Duidelijk eigenaarschap van agentlogica
• Goedkeuringsworkflows voor acties met grote impact
• Onveranderbare logs voor audits

Het AI agent framework van Performativ legt de nadruk op compliant AI, zodat agents vertrouwen versterken in plaats van ondermijnen.

‍

AI agents versus standalone AI tools

AI agents worden vaak verward met generieke AI tools zoals chatbots of analyse engines. Dit onderscheid is belangrijk.

Standalone AI tools:

• Analyseren data geïsoleerd
• Bieden inzichten zonder uitvoering
• Opereren buiten kernsystemen

AI agents daarentegen:

• Werken direct binnen operationele platforms
• Activeren workflows en meldingen
• Volgen strikte governanceregels
• Integreren met portefeuille-, compliance- en rapportagemodules

Hierdoor zijn AI agents geschikt voor bedrijfskritische financiele processen.

‍

De aanpak van Performativ voor AI agents

Performativ heeft AI agents ontwikkeld die specifiek zijn ontworpen voor wealth en investment management omgevingen. Deze agents zijn:

• Direct ingebed in het platform
• Aangestuurd via rechten en controles
• Afgestemd op echte operationele workflows

In plaats van generieke AI functionaliteiten aan te bieden, stelt Performativ organisaties in staat AI agents te ontwerpen en in te zetten die aansluiten op hun specifieke behoeften, terwijl compliance en beveiliging gewaarborgd blijven.

Meer informatie over de AI agents en het AgentKit framework van Performativ is hier te vinden.

‍

Veelvoorkomende valkuilen bij het inzetten van AI agents vermijden

Organisaties die AI agents verkennen, lopen vaak tegen vergelijkbare uitdagingen aan:

• Starten met te brede of onvoldoende gedefinieerde use cases
• Agents inzetten zonder voldoende governance
• AI behandelen als vervanging in plaats van als ondersteunend systeem

Succesvolle implementatie begint met gerichte use cases met hoge impact en wordt geleidelijk uitgebreid naarmate vertrouwen en beheersmaatregelen verder groeien.

‍

De langetermijnrol van AI agents binnen financiele platforms

AI agents worden in hoog tempo standaardonderdelen van moderne financiele infrastructuur. Naarmate regelgeving complexer wordt en portefeuilles diverser worden, zullen agents een steeds grotere rol spelen in:

• Continue risico- en compliancemonitoring
• Operationele schaalbaarheid zonder evenredige groei van personeelsbestand
• Realtime inzichten voor teams

Organisaties die vroegtijdig kiezen voor AI agents met duidelijke governance, zijn beter gepositioneerd om zich aan te passen aan toekomstige eisen.

‍

Slotgedachten

Weten wat je kunt doen met AI agents en begrijpen hoe AI agents werken, is essentieel voor financiele professionals die zich bezighouden met digitale transformatie. AI agents zijn geen experimentele toevoegingen, maar gestructureerde en gereguleerde tools die zijn ontworpen voor praktische toepassingen binnen gereguleerde omgevingen.

Wanneer AI agents worden ingebed in veilige platforms en worden aangestuurd door duidelijke governance, vergroten ze efficientie, consistentie en inzicht, terwijl menselijke controle behouden blijft. De aanpak van Performativ laat zien hoe AI agents op een verantwoorde manier kunnen worden ingezet om wealth en investment management vandaag te ondersteunen en met vertrouwen mee te schalen naar de toekomst