CEO-ul FlowX.AI, care lucrează cu Banca Transilvania și BNP Paribas: Directorii din bănci folosesc deja zilnic ChatGPT. Acum vor AI pentru întreaga organizație. Băncile viitorului nu vor avea AI, ci vor fi AI

Într-un interviu acordat Economica, antreprenorul a vorbit despre cum schimbă inteligența artificială industria bancară, de ce majoritatea proiectelor AI nu ajung niciodată în producție, diferențele dintre Europa și SUA în adoptarea tehnologiei, planurile de extindere ale companiei și modul în care vede evoluția pieței globale de AI în următorii ani.

FlowX.AI este un startup fondat în România, în 2021, de către Ioan Iacob, Radu Cautiș și Șerban Chiricescu, care le permite companiilor să construiască produse digitale pe baza sistemelor existente fără a le înlocui. Compania a atras finanțări de peste 44 de milioane de dolari de la investitori precum Dawn Capital, Day One Capital, PortfoLion şi SeedBlink.

Are birouri și clienți în SUA și Europa, iar printre clienții companiei se numără Banca Transilvania, OTP Bank, BNP Paribas şi State Street, iar printre parteneri – IBM, Kyndryl şi Stefanini Group.

Ce tipuri de agenți AI ați dezvoltat intern și în ce procese dintr-o bancă sau corporație sunt utilizați cel mai eficient?

Am început în banking și asigurări – acolo unde greșeala costă milioane și unde auditul, reglementarea și controlul nu sunt opționale. De acolo, am extins în logistică, manufacturing, construcții și pharma. Astăzi, avem peste 220 de agenți specializați în producție, pe procese mission-critical.

Ca să dau un exemplu de cum arată asta concret: pe creditarea comercială într-o singură bancă, rulăm un stack de 8 agenți care lucrează împreună. Unul analizează structura de acționariat. Altul face cross-check pe contracte și ordine de plată. Altul proiectează cash flow-ul pe baza tranzacțiilor reale. Altul compară business-ul cu tendințe sectoriale și macroeconomice. La final, omul aprobă, nu agentul. Agenții fac munca grea de pregătire, oamenii iau deciziile, iar fiecare execuție rămâne auditabilă end-to-end.

Stack-uri similare rulează pe zona de credit ipotecar, onboarding, underwriting, prevenția churn-ului, detecția fraudei. În logistică, documentația vamală pe fiecare shipment și reconcilierea automată a facturilor cu PO-urile. În manufacturing, monitorizarea stocurilor care previne opririle de linie și commodity intelligence în procurement. Procesele complexe arată similar oriunde, fie că vorbim de documente, date din sisteme vechi, reguli complexe, decizii care trebuie auditate.

Iar aici e ce contează cu adevărat: 95% dintre inițiativele AI nu ajung niciodată în producție. Toți construiesc demo-uri impresionante, dar foarte puțini livrează ceva ce o instituție pune efectiv pe procesele care îi aduc bani sau o expun la risc. Jocul nu e să construiești agentul, ci să-l duci în producție într-un mediu cu mii de reguli, sisteme moștenite și constrângeri de compliance. Pentru că instituțiile viitorului nu vor mai avea AI, vor fi AI.

Ce avantaje concrete aduc angajaților, dar și clienților băncii?

Un ofițer de credit comercial care lucra două săptămâni pe un dosar (colecta documente, citea contracte, făcea verificări, construia memo-ul de credit) lucrează acum câteva zile pe același dosar. Cei 8 agenți fac toată munca de pregătire. Omul face partea care contează: ia decizia, vorbește cu clientul, analizează riscul.

Pentru clienți, avantajul cel mai mare este viteza. Un credit ipotecar care dura 6 săptămâni se procesează acum în câteva zile. Onboarding-ul, care era un coșmar de documente, devine ceva ce poți face de pe telefon.

La Banca Transilvania, platforma noastră este infrastructura pe care rulează tot front end-ul băncii – onboarding, credite, customer 360, asset management, pensii private. La una dintre cele mai mari bănci din Europa, agenții de credit ipotecar pe care i-am desfășurat sunt accesibili pentru 19 milioane de clienți.

Și pentru bancă, ca instituție, un mare avantaj este predictibilitatea. Avem sute de mii de execuții de agenți pe lună, pe procese mission-critical, cu rezultate deterministe, auditabile cap la cap, fără ca modelul să ia o decizie nesupravegheată într-un flux reglementat. Aceasta este linia care separă o bancă care folosește AI de o bancă care e AI.

În ce măsură cererea pentru astfel de soluții vine din nevoia de eficiență versus presiunea competitivă din industrie?

Nu e nici una, nici alta, e supraviețuire. Iar supraviețuirea într-o lume cu AI nu mai înseamnă să folosești AI ca pe un tool, ci înseamnă să devii AI. Băncile care vor exista peste 10 ani nu sunt cele care îl folosesc pe Claude mai bine, ci sunt cele care au un cortex propriu, un creier instituțional care le coordonează deciziile, le optimizează operațiunile, le permite să răspundă în timp real la ce se întâmplă în lume.

Iar aceasta nu este o teorie despre 2035; există deja, în producție, în două dintre cele mai mari instituții financiare din lume. La Banca Transilvania, cortexul rulează tot front end-ul băncii – onboarding, credite, customer 360. La State Street, cu peste 42 de trilioane de dolari sub administrare, există în producție de aproape doi ani.

AI s-a împărțit, de fapt, în două categorii:

• Individual AI – Claude, ChatGPT, Copilot – care face un om de 10 ori mai productiv
• Institutional AI – cortexul – face procesul însuși să decidă, să învețe și să se adapteze la scara întregii instituții, într-un cadru reglementat și auditabil. Băncile mari nu mai discută dacă au nevoie de AI individual pentru angajații lor. Discuția este despre cum își construiesc AI-ul instituțional.

Conversația cu CEO-urile din banking nu mai este despre cât se economisește, ci despre cum arată banca peste 5 ani și ce trebuie făcut acum ca să existe atunci.

Cum vedeți evoluția rolului agenților AI în banking în următorii trei ani, ce vor putea face atunci ce nu pot face astăzi?

Anul trecut, agenții făceau ce le cerea omul. Astăzi, agenții știu deja ce au de făcut, iar peste trei ani, întreaga bancă va fi un ecosistem de agenți.

Schimbarea din ultimul an e deja vizibilă în implementările noastre. Agenții noștri urmăresc permanent portofoliul de credite și semnalează managerului de relații când o companie are working capital în deteriorare timp de trei luni consecutive, cu cross-reference la termenii din contract. Detectează semnale de churn înainte ca clientul să-și exprime intenția. Identifică oportunități de cross-sell pe care echipa nu le-a văzut. Aceasta se întâmplă acum, în producție, nu peste trei ani.

Schimbarea care vine este arhitectura. Să explic: un agent este o soluție punctuală. Trei agenți au nevoie să vorbească între ei. Zece agenți au nevoie de un strat de date, un strat de orchestrare și un strat de guvernanță. O sută de agenți într-o bancă au nevoie de un creier central – cortexul instituției – care îi conectează, îi guvernează și îi face să învețe împreună. Noi aceasta construim: cortexul pe care se reorganizează banca. Iar băncile cu care lucrăm nu cumpără agenți ca instrumente de lucru, ci cumpără piese din cortexul lor.

Peste trei ani, banca nu va mai fi un ansamblu de sisteme conectate printr-un strat de AI. Va fi un AI care operează prin sisteme. Cine ajunge primul la arhitectura aceasta nu va fi cu 10% mai eficient decât competitorii și va avea un model operațional fundamental diferit.

Cum s-a schimbat apetitul companiilor pentru transformare digitală și AI în ultimul an, mai ales în contextul accelerării globale a adopției AI?

Apetitul a explodat în ultimul an dintr-un motiv simplu: oamenii au gustat AI-ul individual.

Tot managementul de banking folosește acum Claude sau ChatGPT zilnic. Termină un memo în 10 minute. Sintetizează 100 de pagini de analiză în 5 minute. Văd direct, în propriul lor flux de muncă, cât de tare e tehnologia. Așa că întrebarea inevitabilă a venit firesc: dacă AI-ul mă face pe mine de 10 ori mai productiv, ce face cu instituția mea de 10.000 de oameni?

De acolo vine cererea pe care o vedem acum, pentru că AI-ul nu mai reprezintă o discuție despre eficiență operațională sau optimizare de cost. Acum, AI-ul înseamnă să aduci puterea de procesare a unui Claude la nivelul unei bănci întregi, dar într-un cadru reglementat, auditabil, fără ca modelul să ia o decizie nesupravegheată pe procese care mișcă miliarde. Oamenii au văzut puterea AI-ului la nivel personal și acum o vor la nivel de organizație.

Astăzi vor 5 procese în producție în 18 luni, rezultate măsurabile și un ROI clar. Toleranța pentru proiecte pilot care nu ajung nicăieri a dispărut, iar AI a trecut din bugetul de inovație în P&L.

Modernizarea sistemelor bancare vechi de zeci de ani este o promisiune mare. Cum arată în practică un proiect de implementare – cât durează, ce riscuri apar și cum le gestionați?

Modernizarea nu înseamnă să arunci la coș sistemele core ale băncii, ci să le conectezi la AI într-un mod care lasă banca în control.

Cea mai mare frică a unui CIO de banking nu e că AI-ul greșește, ci că AI-ul are acces la prea multe informații. Un agent care poate citi orice cont, poate face orice tranzacție, poate accesa orice document dacă e compromis, e catastrofal. Aceasta este întrebarea reală pe care o pune fiecare board când evaluează AI: cum dăm putere AI-ului fără să dăm și cheile?

Răspunsul pe care îl oferim noi este arhitectura zero-trust pentru agenți AI. Acest lucru înseamnă că fiecare agent primește acces strict la datele și sistemele necesare pentru sarcina lui curentă, nimic mai mult. Fiecare acțiune e logată și auditabilă. Output-urile sunt deterministe, validate și nu produc efecte fără supervizare. AI Core, adică arhitectura noastră centrală, face ca un model probabilistic să devină o componentă deterministă într-un mediu reglementat.

Conectarea cu sistemele existente o facem noi: mainframe-uri, core banking, FIS, Temenos, Fiserv, ERP-uri. Prin acest model de lucru, datele rămân în perimetrul băncii. SOC 2 Type II, ISO 27001, GDPR, DORA – aceleași standarde pe care le respectă core banking-ul.

În practică, cea mai recentă implementare majoră a durat 8 săptămâni de la prima conversație până la producție, la o bancă europeană importantă, inclusiv security review, compliance, audit, IT review. Acest lucru era imposibil acum 3 ani.

Observați diferențe între piețele din Europa și cele din SUA în ceea ce privește adoptarea soluțiilor bazate pe AI? Există diferențe semnificative între cum adoptă tehnologia băncile din Europa față de cele din SUA sau din alte piețe în care operați?

Europa te forțează să rezolvi compliance-ul din prima zi pentru că normele DORA, GDPR, EU AI Act sunt în fiecare proiect. Și exact din constrângerea aceasta a ieșit decizia arhitecturală care ne diferențiază pe ambele continente.

La majoritatea vendorilor AI, compliance-ul e un strat separat și software-ul face inferență, iar oamenii fac raportare după fapt. O bancă cumpără AI, apoi cumpără separat compliance engineering, apoi cumpără audit. Trei sisteme, trei costuri, trei surse de eroare.

Noi am pus compliance-ul în nucleul platformei. Fiecare decizie a unui agent generează automat dovada de conformitate – logată end-to-end, gata de prezentat reglementatorului. Banca nu mai trebuie să demonstreze conformitatea AI-ului, ci platforma o demonstrează singură pentru fiecare execuție.

Consecința practică a acestui lucru este că nu mai sunt necesare 6-9 luni de compliance review pentru fiecare proces AI nou pentru a trece de la faza de pilot a proiectului la cea de producție. Pe lângă asta, contează reglementarea. EU AI Act și autoritățile americane ajung la aceleași cerințe pentru AI în servicii financiare. Cine construiește astăzi cu compliance built-in pentru Europa e pregătit pentru SUA mâine.

Cum se resimte pentru voi contextul din Statele Unite, atât din perspectiva clienților, cât și a competiției?

Statele Unite reprezintă simultan cea mai grea piață și cea mai mare oportunitate.

State Street, cea mai mare bancă custodiană globală, cu peste 42 de trilioane de dolari sub administrare, folosește platforma noastră de aproape doi ani. Pentru o instituție financiară de acest nivel, aceasta este tot ce contează: cine a făcut-o real, în producție. FlowX.AI este singura platformă AI aprobată acolo pentru producție.

Concurența reală pe piața americană nu e între platforme, ci între AI care livrează și AI care rămâne un simplu demo. La nivelul demo-urilor, toată lumea arată impresionant. Dar multe bănci americane sunt epuizate de cicluri de 18 luni care încep cu un pilot promițător și se termină cu o anulare de contract. De altfel, industria a dezvoltat și un termen pentru aceasta: „permanent pilot land”. Acolo intră majoritatea vendorilor de AI.

Noi avem o altă abordare care ne diferențiază în piață. Și anume: venim cu agenți deja construiți, integrarea deja făcută, compliance-ul deja gândit. În acest mod, clientul plătește pe consum, nu pe construcție, așa că și riscul de start este zero. În loc de 18 luni de fază pilot, are 8 săptămâni să treacă la producție. Pentru un CFO american care a văzut prea multe slide-uri, aceasta este diferența care contează.

Care sunt planurile companiei în ceea ce privește noi runde de finanțare sau extinderea internațională?

Cea mai mare provocare a noastră nu mai este capitalul. În 2023, am ridicat cea mai mare rundă Series A din software-ul enterprise la nivel global. Asta ne-a dat runway-ul necesar pentru a construi platforma, iar de atunci, capitalul a încetat să fie o constrângere.

Acum avem mai multă cerere decât poate procesa echipa noastră comercială. Pipeline-ul de bănci care vor agenți în producție în următoarele 12 luni e deja peste capacitatea noastră de vânzare. Iar pe verticalele noi – logistică, manufacturing, construcții, pharma – cererea inbound depășește dimensiunea echipei comerciale dedicate.

Ce ne interesează acum este să creștem echipa comercială din SUA, echipa de ingineri pentru noile verticale și să scalăm parteneriatele globale.

Următoarea rundă de finanțare o vom ridica când va avea sens, nu pentru că ne sunt necesari banii. Indicatorul real al unei companii enterprise AI nu este cât a ridicat, ci câți clienți are în producție, ce procese mission-critical operează acolo, câtă valoare le aduce.

Ce ar trebui să se întâmple diferit în ecosistemul românesc de tech pentru ca o companie ca FlowX.AI să nu fie o excepție, ci un model repetabil?

Premisa întrebării e greșită. Nu mai există un „ecosistem românesc de tech” pentru că ecosistemul a devenit global, iar fondatorii români sunt în el. Capitalul e global, talentul e global, clienții sunt globali, la fel și concurența.

A vorbi despre „ecosistemul românesc” ca despre o entitate separată care are nevoie de elemente fixe locale nu se mai aplică unei industrii care a depășit demult granițele. Acum 15 ani, aveam un argument legitim – nu erau investitori, nu erau modele, nu erau companii de la care să înveți. Astăzi, realitatea a mers mai departe.

Și avem exemplul UiPath care e listat la New York, sau pe cel al Bitdefender cu produse care rulează în peste 170 de țări. Pentru fiecare unicorn vizibil, avem zeci de companii B2B construite din România cu clienți pe Wall Street, în Silicon Valley, în Tokyo. Avem investitori globali care te caută activ. Avem peer group de fondatori care au făcut deja drumul; dacă ridici telefonul, îți răspund.

Iar paradoxul este că exact ce reclamăm că ne lipsește este ceea ce ne-a făcut buni în lume. Fără capital regional ușor accesibil, am învățat să construim pentru piețe globale, nu pentru cea locală. Fără safety net, am învățat să livrăm produse care funcționează, nu pilot-uri care arată bine. Fără o expunere media tech globală activă, am învățat să vorbim cu clienții.

Mesajul pentru cineva care începe acum: ecosistemul tău e deja global. Cei mai buni fondatori români din ultima decadă au construit fără să ceară voie și au făcut din aceasta avantajul lor. Construiește!  Și nu mai aștepta!