Agent AI skrócił godziny pracy do minut w hipotekach

Rocket Close, oddział Rocket Companies z Detroit, odpalił Supercharger - agenta AI, który skraca wielogodzinne przeszukiwanie przepisów stanowych do minut podczas badania tytułów nieruchomości. System powstał we współpracy z AWS i działa na Strands Agents SDK, Amazon Bedrock oraz modelu Anthropic Claude.

Dlaczego tytuły własności były wąskim gardłem?

Egzaminatorzy tytułów musieli ręcznie przeszukiwać rejestry hrabstw, przewodniki stanowe i wewnętrzne systemy operacyjne, żeby zweryfikować dane do każdej transakcji. Każde hrabstwo rządzi się własnymi zasadami - np. wymogi dotyczące postępowania spadkowego albo numery identyfikacji podatkowej różnią się lokalnie. Jeden egzaminator mógł spędzić kilka godzin tylko na zrozumieniu wymogów nagrywania dla konkretnego hrabstwa. Przy rosnącej liczbie wniosków hipotecznych cały dział stawał się blokadą dla klientów.

Sześć modułów, jeden agent

Supercharger składa się z sześciu połączonych ze sobą funkcji:

• Conversation Analytics - przetwarza naturalne zapytania w wieloturowych rozmowach, rozumie kontekst i intencje bez sztywnych formularzy
• Wsparcie dla egzaminów stanowych - generuje checklisty i wskazówki dopasowane do konkretnych stanów i hrabstw
• Integracja API - łączy się z bazami operacyjnymi Rocket Close, eliminując ręczne przepisywanie danych
• Guardrails i weryfikacja odpowiedzi - Amazon Bedrock Guardrails plus uprawnienia na poziomie wierszy chronią dane klientów i spełniają wymogi regulacyjne
• Logowanie i monitoring - pełne ścieżki audytu dla zgodności z przepisami
• Model Context Protocol (MCP) - narzędzia MCP rozszerzają możliwości agenta o dostęp do nowych źródeł wiedzy

Strands Agents zamiast własnego frameworka

Rocket Close wybrał Strands Agents - open-source’owy SDK od AWS - zamiast budowania własnego harnessu agentowego. Decyzja wynikała z elastyczności: gdy modele będą ewoluować, można podmienić LLM bez przepisywania całej architektury. Teraz agent korzysta z Claude przez Bedrock, ale stack nie jest przywiązany do jednego modelu.

Amazon Bedrock Knowledge Bases przechowują procedury stanowe i polityki firmy, które agent przeszukuje w czasie rzeczywistym. Dane operacyjne o zamówieniach trafiają przez integrację API bezpośrednio do kontekstu rozmowy.

Czy agenci AI sprawdzają się w regulowanym sektorze?

Finansowy i nieruchomościowy sektor ma specyficzne wymogi: każda odpowiedź musi być audytowalna, dostęp do danych klientów ściśle kontrolowany, a błąd w badaniu tytułu może kosztować dziesiątki tysięcy dolarów przy sporach sądowych. Supercharger rozwiązuje to przez guardrails na poziomie modelu plus uprawnienia wierszowe w bazach danych - agent fizycznie nie może sięgnąć po dane klienta, do których operator nie ma uprawnień. Wszystkie rozmowy lądują w logach z pełnym śladem audytu.

To model, który inne firmy z sektora fintech i insurtech będą kopiować: zamiast dawać agentowi dostęp do wszystkiego i liczyć na odpowiedzialne zachowanie modelu, wbudowuje się ograniczenia na poziomie infrastruktury.

AWS jako platforma, nie dostawca gotowego produktu

Rocket Close nie kupił gotowego rozwiązania - zbudował je na komponentach AWS. Taki wybór daje kontrolę nad danymi (wrażliwe informacje o nieruchomościach nie opuszczają infrastruktury firmy) i pozwala dostosować każdy element stosu. Ceną jest złożoność: integracja Strands Agents, Bedrock, Knowledge Bases i MCP wymaga poważnych kompetencji inżynieryjnych.

Rocket Companies obsługuje tysiące transakcji hipotecznych miesięcznie - skala, przy której nawet 30-minutowe skrócenie czasu badania tytułu na transakcję przekłada się na setki godzin oszczędności tygodniowo w całym dziale.