Kako Itaú razvija generativni AI za sve svoje klijente

Stvaranje prisnog, personaliziranog iskustva za milijune klijenata u zemlji poput Brazila prije svega je pitanje jednostavnosti, a ne modela.

„Velikim dijelom riječ je o stvaranju nečega jednostavnog, izravnog i korisnog, što klijentu donosi neposrednu korist, a tehnologiju čini gotovo neprimjetnom“, kaže Carlos Eduardo Mazzei, tehnološki direktor banke Itaú.

Standard koji opisuje zahtjevan je: rješenje mora rješavati stvaran svakodnevni problem te biti izravno, jednostavno i pamtljivo. Tehnologija služi kao sredstvo i nikad nije u središtu iskustva.

Za time postoji potražnja. Istraživanje banke Itaú u suradnji s tvrtkom Grupo Consumoteca pokazuje da 80 % Brazilaca želi bolje organizirati svoje financije i traži učinkovitiju podršku pri donošenju odluka, a 65 % želi tehnologije koje bi im bile financijski suputnik i pružale stalne smjernice.

Sve je počelo 2024., kada je banka predstavila prve mogućnosti sustava Inteligência Itaú za konkretne financijske potrebe. ia.i sljedeća je faza: cjelovito razgovorno sučelje kojim se upravlja tekstom ili glasom, a koje objedinjuje interakcije vezane uz tekuće račune, kredite, kartice, osiguranje i druge usluge te po potrebi povezuje klijente sa stručnim osobljem za podršku.

Upravo je ta širina bila presudna pri odabiru modela.

„Modeli tvrtke OpenAI bili su vrlo važni za stvaranje ovog iskustva jer su mogli raditi u cijelom tom rasponu rješenja“, objašnjava Mazzei. „Od najjednostavnijih, koja moraju biti troškovno učinkovita i imati nisku latenciju, do složenijih rješenja, u kojima su za primjeren odgovor potrebni rasuđivanje i sve potrebno utemeljenje.“

Zahvaljujući nizu modela, umjesto samo jednoga, bilo je moguće ponuditi cjelovito rješenje u jednom proizvodu. U središtu ovog iskustva nalazi se Customer DNA, sloj financijskog konteksta koji banci pomaže razumjeti potrebe, navike i životne faze približno 70 milijuna klijenata. Uz pravila upravljanja i kontrole za odgovornu umjetnu inteligenciju, modeli GPT među komponentama su koje pomažu održavati i obogaćivati taj prikaz te interakcije čine sve relevantnijima.

Rješenje se temelji na trima načelima: interaktivnosti, multimodalnosti — tekstu, glasu, slici i klikovima unutar istog iskustva — te individualizaciji.

S približno 300.000 klijenata u prvoj fazi banka je ušla u razdoblje učenja o stvarnom odnosu klijenta i proizvoda.

„Možemo razumjeti kako klijenti počinju temeljitije koristiti ovaj proizvod i vidjeti kako svakoj osobi može izravno koristiti u svakodnevnom upravljanju financijama“, kaže Mazzei. Rješenje prati klijenta u svim koracima: od pitanja o trošku na izvatku računa do investicijskih savjeta i jednostavnih transakcija putem WhatsAppa.

Iza vidljivog korisničkog iskustva stoji odluka o arhitekturi sustava. Kako bi primjenjivao umjetnu inteligenciju na razini cijele banke, Itaú je izgradio platformu IARA za upravljanje i orkestraciju, koja timovima pruža kontroliran pristup različitim modelima u skladu s internim pravilima. OpenAI je među pružateljima modela dostupnima u tom okruženju.

Taj sloj podržava rješenja poput onoga u pravnom odjelu, gdje platforma automatizira čitanje, analizu i tumačenje dokumenata. Rješenje radi sa spremištem od više od 90 milijuna dokumenata i izvršava više od 2 milijuna zadataka mjesečno, uz povećanje učinkovitosti od 20 % do 80 % u pojedinim fazama procesa odjela.

„Ključno je sačuvati te podatke, zadržati ih unutar banke i omogućiti modelima siguran i kontroliran pristup, uz razumijevanje učinkovitosti upotrebe tokena kako bi cijelo rješenje banci bilo ekonomski održivo“, kaže Mazzei.

IARA istodobno rješava tri problema: kontrolu troškova po tokenu, točnost odgovora i primjenu pravila za odgovornu umjetnu inteligenciju. U tako reguliranom sektoru to omogućuje brz napredak uz zadržavanje kontrole.

„Kad govorimo o odgovornoj umjetnoj inteligenciji u banci, riječ je o disciplini kojoj posvećujemo veliku pozornost“, kaže. „Važno nam je da klijenti komuniciraju s bankom i da naši odgovori budu u skladu s našim vrijednostima i kulturom.“ To uključuje smanjenje svakog rizika od pristranosti koji se može pojaviti u graničnim modelima.

Načela odgovorne umjetne inteligencije usmjeravaju cijeli životni ciklus rješenja, od razvoja do kontinuiranog praćenja, s ciljem osiguravanja sigurnosti, transparentnosti, etičnosti i regulatorne usklađenosti kako se primjena tehnologije širi.

Strategija banke AI First, koja umjetnu inteligenciju stavlja na prvo mjesto, ne odnosi se samo na krajnje klijente. Isti sloj umjetne inteligencije koji podržava ia.i pomaže i stručnjacima, voditeljima te timovima korisničke službe.

Mazzei opisuje raspon od automatizacije jednostavnih zadataka do obavljanja poslova koji prije nisu bili izvedivi, a unapređuju odnose s klijentima: sažimanje informacija i pripreme za sastanke, razumijevanje konkretnog problema te izrada planova i alternativnih rješenja do kojih je prije bilo teže doći i koja su zahtijevala mnogo vremena.

Banka od ove primjene ima velika očekivanja: triput više vremena za odnose s klijentima, do dvostruko bržu uslugu i do triput učinkovitije razgovore.

• ia.i u prvoj je fazi dosegnuo približno 300.000 klijenata, nudeći sve od jednostavnih transakcija do investicijskih savjeta, uz upravljanje tekstom ili glasom.

• Platforma IARA timovima banke stavlja na raspolaganje različite modele uz upravljanje, praćenje rada, kontrolu troškova po tokenu i provedbu načela odgovorne umjetne inteligencije.

• Rješenje za pravni odjel radi s više od 90 milijuna dokumenata i izvršava više od 2 milijuna zadataka mjesečno, uz povećanje učinkovitosti od 20 % do 80 %.

• Upotreba niza modela omogućila je podršku i za primjene osjetljive na troškove i latenciju i za one koje zahtijevaju dublje rasuđivanje; modeli GPT‑5.x dio su sustava Customer DNA, koji pruža financijski kontekst za približno 70 milijuna klijenata.

• Iskustvo procjenjujte prema jednostavnosti, a ne sofisticiranosti. Cilj je da tehnologija ostane neprimjetna, a korist bude očita.

• Odaberite niz modela, a ne samo jedan. Stvarni korisnički procesi spajaju interakcije niske latencije s odlukama koje zahtijevaju rasuđivanje.

• Izgradite upravljački sloj prije širenja primjene. Praćenje rada, kontrola troškova i odgovorna umjetna inteligencija omogućuju širu primjenu u reguliranim sektorima.

• Rješavanje pristranosti i usklađenost s kulturom organizacije postavite kao zahtjeve za proizvod. Odgovori klijentima moraju odražavati vrijednosti institucije.

• Primijenite strategiju i unutar organizacije. Oslobodite vrijeme timovima kako bi se mogli posvetiti međuljudskim odnosima ondje gdje su najvažniji.

• Počnite s konkretnim svakodnevnim problemima, poput pitanja o izvatku računa ili jednostavne transakcije.

• Ponudite rješenje početnoj skupini klijenata i upoznajte njihovo stvarno ponašanje prije širenja primjene.

• Centralizirajte pristup modelima na jednoj platformi kako biste zadržali kontrolu nad troškovima i kvalitetom.

• Pratite učinkovitost upotrebe tokena od prvog dana — ekonomska održivost dio je dizajna rješenja.

• Kombinirajte razgovor i navigaciju: prirodni jezik nije najbolji način za svaku radnju.

ia.i nastavlja se razvijati. Banka očekuje da će ovo iskustvo učiniti dostupnim svim svojim klijentima do kraja 2026. Za sljedeće faze planirane su mogućnosti poput simulacija i ugovaranja proizvoda te redovitih financijskih analiza prihoda, rashoda i navika.

Za Mazzeija važnost ove inicijative nadilazi sam proizvod — banka je prošla desetljeća transformacije tijekom kojih su se navike i očekivanja klijenata neprestano mijenjali.