Teknisk Fundament

✅ Pilar 1: Factflow (Kunnskapslag)

Formål: Enkel sannhetskilde som gjør det mulig for AI å vite alt banken vet

Evner:

• Transformerer dokumenter til søkbar kunnskap gjennom streaming-arkitektur
• Forener alle kunnskapskilder til ett søkbart intelligenssystem
• Eliminerer duplisert arbeid der hver avdeling bygger sine egne datapipelines
• Muliggjør sanntidsintelligens som holder agenter oppdatert med reguleringer, produkter og markeder

Omfang:

• Komplett DNB.no-innhold (2000+ sider)
• Aino (kundevendt chatbot) kunnskap
• Juno (kundeservice-agent-vendt chatbot) kunnskap
• Eliminering av motsetninger og inkonsekvenser på tvers av kilder

Hva Factflow Muliggjør:

• Bankkunnskap: AI-agenter forstår DNBs produkter, retningslinjer og prosedyrer
• Regulatorisk Compliance: Agenter holder seg oppdatert med stadig skiftende reguleringer
• Markedsintelligens: Sanntidsforståelse av eiendomsmarkeder, konkurrenter og trender
• Kundekontekst: Agenter får tilgang til komplett, nøyaktig informasjon for å betjene kunder
• Tillit & Sporbarhet: Hvert AI-svar kan spores til kunnskapskilden

✅ Pilar 2: Agent Prism (Orkestreringslag)

Formål: Gjøre det mulig for AI å faktisk gjøre ting, ikke bare snakke om dem

Evner:

• Deployer og administrerer AI-agenter i stor skala med multi-modellstøtte
• Flertrinnplanlegging og utførelse (analyser → planlegg → utfør → verifiser)
• Malbasert agent-opprettelse (reduser "agent fra bunnen" til "agent fra mønster")
• Automatiserte validerings- og testrammeverk
• Compliance- og sikkerhetskontroller innebygd
• Orkestreringslag for multi-agent arbeidsflyter

Hva Agent Prism Muliggjør:

• Rask Agent-Deployment: Lag spesialiserte agenter på timer i stedet for måneder
• KYC/AML Agenter: Reduser kunde-onboarding fra uker/dager til timer
• Boliglånassistent: Veilede kunder gjennom søknader med integrert markedsdata
• Serviceagenter: Håndter rutinehenvendelser uten menneskelig intervensjon
• Risikovurdering: Sanntids betalingsevne og compliance-kontroll
• Multi-Modellstøtte: Bryt fri fra leverandørlåsing, bruk hvilken som helst AI-modell (GPT, Claude, proprietær)

Frigjøring Fra Fortiden:

• Ikke lenger fanget i 2018-æra chatbot-teknologi
• Gå utover regelbaserte systemer til ekte intelligens
• Akselerere deployment av intelligente bankagenter som løser reelle kundebehov
• Transformer fra å navigere tradisjonelle grensesnitt til samtalebasert, kontekstbevisst bank

📅 Pilar 3: Evalueringslag (Fremtidig Veikart)

Formål: Kvalitetssikring og ytelsesovervåking for AI i stor skala

Planlagte Evner:

• Sikre at AI-svar møter DNBs standarder for nøyaktighet og compliance
• Spore og validere regulatorisk overholdelse på tvers av alle AI-interaksjoner
• Ytelsesovervåking og kontinuerlig forbedring
• Bygg tillit gjennom målbare kvalitetsmålinger

Hvorfor Dette Betyr Noe:

• PBA må opprettholde bank-gradskvalitet og compliance i massiv skala
• Regulatorer og kunder trenger forsikring om at AI-veiledning er pålitelig
• Kontinuerlig læring krever å måle hva som fungerer og hva som ikke gjør det
• Gjør det mulig for DNB å deploye AI trygt på tvers av alle bankdomener

Hva Som Er Annerledes

• Teamstørrelse: 1-2 personer (menneske + AI digitale tvillinger) vs. tradisjonell 20+
• Syklustid: Spesifikasjon → bygg → iterer på dager, ikke måneder
• Styring: Arkitektur- og sikkerhetsveiledning kodet som kontekst (claude.md-filer) i stedet for komitégodkjenninger
• Evner: Én person med AI-forsterkning kan håndtere produktspesifikasjon, utvikling, UX-design, testing, dokumentasjon og iterasjon

Bevis: Vi Gjør Dette Allerede

Radical AI-teamet (8 personer) bygde både Factflow og Agent Prism på 3 uker med parallell utvikling:

• Lite team (2-4 ingeniører) jobber med AI-forsterkning
• Tradisjonell tilnærming: 10-15 ingeniører, 18-27 måneder
• 26-39X raskere levering
• 5X mindre team
• Overlegen kvalitet (479 tester, 100% bestått)