Kunstmatige intelligentie beweegt zich verder dan experimenten en wordt onderdeel van dagelijkse bedrijfsvoering, vooral in gereguleerde sectoren zoals vermogens- en assetmanagement. Nu organisaties complexe processen willen automatiseren zonder concessies te doen aan compliance of controle, ontstaat een praktische vraag: hoe bouw je AI-agents die betrouwbaar, transparant en afgestemd zijn op regelgeving?

In de financiële dienstverlening zijn AI-agents geen generieke chatbots. Het zijn doelgerichte digitale medewerkers die zijn ontworpen om specifieke taken uit te voeren, zoals het monitoren van portefeuilles, het activeren van compliance-controles, het beheren van entiteiten of het ondersteunen van klantcommunicatie. Dit artikel legt uit hoe AI-agents kunnen worden gebouwd, gecreëerd, gebruikt en beheerd in een professionele context, gebaseerd op de aanpak van Performativ en het AI AgentKit-framework.

De rol van AI-agents in moderne financiële platforms

Voordat we ingaan op de implementatie, is het belangrijk om te verduidelijken wat AI-agents daadwerkelijk doen in een gereguleerde omgeving. AI-agents opereren binnen duidelijk gedefinieerde grenzen en voeren taken uit op basis van regels, rechten en realtime data, in plaats van vrije besluitvorming.

In vermogens- en assetmanagement worden AI-agents vaak ingezet om:

• Portefeuilles te monitoren en afwijkingen of risico’s te signaleren
• Operationele entiteiten te automatiseren
• Compliance- en auditprocessen te ondersteunen
• Adviseurs te helpen met inzichten en rapportages
• Repetitieve handmatige taken te verminderen

In tegenstelling tot losse AI-tools werken agents die in een platform zijn ingebed direct met betrouwbare databronnen en volgen zij de governance-regels van de organisatie.

Hoe je AI-agents creëert voor professioneel gebruik

Begrijpen hoe je AI-agents creëert begint met het definiëren van het doel vóór de technologie. In gereguleerde sectoren zijn succesvolle agents taakgericht, controleerbaar en voorspelbaar.

Stap 1: Definieer de use case duidelijk

De meest effectieve AI-agents lossen smalle, goed afgebakende problemen op. Voorbeelden zijn:

• Het bewaken van allocatiedrempels in portefeuilles
• Het detecteren van compliance-triggers
• Het voorbereiden van conceptrapporten of samenvattingen
• Het volgen van operationele taken of waarschuwingen

Een duidelijke scope vermindert risico’s en zorgt ervoor dat de agent binnen acceptabele grenzen opereert.

Stap 2: Verbind agents met betrouwbare data

AI-agents moeten werken met nauwkeurige, geconsolideerde data. Binnen het ecosysteem van Performativ opereren agents op uniforme portefeuille-, transactie- en compliancegegevens, in plaats van op externe of niet-geverifieerde bronnen.

Dit zorgt voor:

• Consistente output
• Minder datadiscrepanties
• Volledige traceerbaarheid van acties

Stap 3: Pas governance en rechten toe

AI-agents op professioneel niveau vereisen strikte governance. Dit omvat:

• Rolgebaseerde toegangscontrole
• Duidelijk gedefinieerde rechten voor acties en datatoegang
• Heldere logging van agentactiviteiten

Het AgentKit-framework van Performativ is specifiek ontworpen om organisaties in staat te stellen AI-agents te ontwerpen, beheren en implementeren met behoud van compliance.

Hoe AI-agents veilig en effectief te gebruiken

Weten hoe je AI-agents gebruikt is net zo belangrijk als ze bouwen. In de financiële sector moeten agents professionals ondersteunen, niet de verantwoordelijkheid vervangen.

Human-in-the-loop-ontwerp

AI-agents functioneren het best wanneer mensen toezicht houden. Veelvoorkomende modellen zijn:

• Agents die aanbevelingen genereren ter goedkeuring
• Waarschuwingen die menselijke bevestiging vereisen
• Geautomatiseerde taken met volledige audit trails

Deze aanpak waarborgt vertrouwen van toezichthouders en levert tegelijkertijd efficiëntiewinst op.

Ingebed in bestaande entiteiten

AI-agents moeten integreren in bestaande systemen en niet functioneren als geïsoleerde tools. Wanneer ze zijn ingebed in een wealth management-platform kunnen agents:

• Acties activeren op basis van realtime gebeurtenissen
• Communiceren met adviseurs via dashboards of meldingen
• Consistent opereren over portefeuilles en cliënten heen

Dit verlaagt de frictie en verhoogt de adoptie.

Hoe AI-agents schaalbaar te maken voor teams

Om te begrijpen hoe je AI-agents maakt die schaalbaar zijn, moet de focus liggen op architectuur en uitbreidbaarheid in plaats van eenmalige automatisering.

Modulair agentontwerp

Schaalbare agents worden opgebouwd als modulaire componenten die:

• Herbruikbaar zijn voor verschillende teams
• Configureerbaar zijn voor verschillende entiteiten
• Kunnen worden bijgewerkt zonder de operatie te verstoren

De AgentKit Builder van Performativ ondersteunt deze modulaire aanpak en maakt het mogelijk meerdere agents over afdelingen uit te rollen met centrale governance.

Integratie op platformniveau

AI-agents schalen effectiever wanneer ze onderdeel zijn van een breder platform dat al zorgt voor:

• Portefeuillebeheer
• Compliance
• Rapportage
• Klantcommunicatie

Dit voorkomt dubbele logica en zorgt ervoor dat agents met consistente data werken.

AI-agents in vermogens- en assetmanagement

AI-agents zijn bijzonder krachtig in omgevingen waar complexiteit en regelgeving samenkomen. In vermogens- en assetmanagement ondersteunen agents professionals door handmatig werk te verminderen en de nauwkeurigheid te verhogen.

Portefeuillebewaking en waarschuwingen

Agents kunnen continu portefeuilles monitoren op:

• Allocatie-afwijkingen
• Liquiditeitsrisico’s
• Prestatie-afwijkingen

In plaats van handmatig te reageren, ontvangen teams proactieve meldingen ondersteund door data.

Ondersteuning van compliance en audits

AI-agents helpen bij het:

• Volgen van wettelijke vereisten
• Loggen van acties en beslissingen
• Onderhouden van onveranderlijke audit trails

Dit is bijzonder waardevol binnen kaders zoals MiFID II, ESG-rapportage en DORA.

Operationele efficiëntie

Agents automatiseren repetitieve entiteiten zoals:

• Taakbeheer
• Datavalidatie
• Rapportvoorbereiding

Dit geeft professionals meer ruimte om zich te richten op klantstrategie en besluitvorming.

Governance, beveiliging en compliance by design

Een van de grootste misvattingen over AI-agents is dat ze controle verminderen. In werkelijkheid vergroten ze, mits correct gebouwd, de transparantie.

Professionele AI-agents moeten beschikken over:

• Volledige activiteitslogs
• Duidelijke beslislogica
• Gecontroleerde implementatieomgevingen

De aanpak van Performativ benadrukt dat conforme AI-agents worden beheerd, controleerbaar zijn en ingebed zijn in een veilige infrastructuur in plaats van los te opereren.

De aanpak van Performativ voor AI-agents

De AI-agents en AgentKit Builder van Performativ zijn speciaal ontworpen voor gereguleerde financiële omgevingen. In plaats van generieke AI-tools biedt Performativ organisaties de mogelijkheid om:

• Maatwerk AI-agents te ontwerpen die aansluiten op interne entiteiten
• Agentgedrag te beheren via rechten en controles
• Agents te implementeren binnen hetzelfde platform voor portefeuillebeheer, rapportage en compliance

Dit zorgt ervoor dat AI-adoptie bestaande processen versterkt in plaats van nieuwe silo’s of risico’s te creëren.

Meer informatie over het AI-agentframework van Performativ is hier te vinden:
https://www.performativ.com/ai-agents

Veelgemaakte fouten bij het bouwen van AI-agents

Bij het onderzoeken van hoe je AI-agents bouwt lopen organisaties vaak tegen dezelfde valkuilen aan:

• Beginnen met te brede use cases
• Agents laten werken zonder duidelijke governance
• AI behandelen als vervanging in plaats van ondersteuning
• Agents implementeren buiten kernsystemen

Het vermijden van deze fouten vergroot de kans op duurzaam succes en vertrouwen van toezichthouders.

Toekomstvisie: AI-agents als standaardinfrastructuur

AI-agents worden snel onderdeel van de standaardinfrastructuur in plaats van experimentele toevoegingen. Naarmate platforms volwassen worden, zullen agents steeds vaker:

• Realtime besluitvorming ondersteunen
• Regelgevingsbestendigheid vergroten
• Schaalbaarheid verbeteren zonder extra personeel

Voor organisaties die vandaag verantwoord AI-agents bouwen, reiken de voordelen op lange termijn veel verder dan automatisering.

Slotgedachten

Begrijpen hoe je AI-agents effectief bouwt vereist meer dan technische kennis. Het vraagt om een platformgerichte mindset met focus op governance, integratie en vertrouwen.

In gereguleerde sectoren zoals vermogens- en assetmanagement slagen AI-agents wanneer ze zijn ingebed in veilige platforms, werken met uniforme data en menselijke expertise ondersteunen in plaats van vervangen. De aanpak van Performativ laat zien hoe AI-agents verantwoord kunnen worden gebouwd en zo efficiëntie en inzicht bieden met behoud van de hoogste normen voor compliance en controle.

Naarmate AI zich verder ontwikkelt, zullen organisaties die investeren in gestructureerde, beheerde agentframeworks het best gepositioneerd zijn om met vertrouwen te schalen.

‍