Cara Itaú membangun AI generatif untuk seluruh nasabahnya

Menciptakan pengalaman yang akrab dan personal bagi jutaan nasabah di negara seperti Brasil, pertama-tama, lebih merupakan persoalan kesederhanaan daripada model.

“Intinya adalah membuat sesuatu yang sederhana, langsung, dan berguna, memberi manfaat langsung bagi nasabah, serta membuat teknologinya nyaris tak terasa hadir,” kata Carlos Eduardo Mazzei, CTO Itaú.

Standar yang ia gambarkan tidak mudah dipenuhi: solusi harus memecahkan masalah nyata sehari-hari serta bersifat langsung, sederhana, dan berkesan. Teknologi berfungsi sebagai sarana, bukan pusat dari pengalaman tersebut.

Kebutuhan akan hal ini memang ada. Studi Itaú bersama Grupo Consumoteca menunjukkan bahwa 80% warga Brasil ingin menata keuangan dengan lebih baik dan mencari dukungan yang lebih efektif untuk mengambil keputusan. Selain itu, 65% menginginkan teknologi yang berperan sebagai pendamping keuangan dan memberi panduan berkelanjutan.

Perjalanan ini dimulai pada 2024, ketika bank memperkenalkan kemampuan awal Inteligência Itaú untuk kebutuhan keuangan tertentu. ia.i adalah tahap berikutnya: lapisan percakapan lengkap yang diaktifkan lewat teks atau suara, menyatukan interaksi terkait rekening giro, kredit, kartu, asuransi, dan layanan lain dalam satu lingkungan—serta menghubungkan nasabah dengan staf ahli kapan pun dibutuhkan.

Luasnya cakupan inilah yang menjadi dasar pemilihan model.

“Model OpenAI sangat berperan dalam menghadirkan pengalaman ini karena mampu bekerja di seluruh rangkaian solusi ini,” jelas Mazzei. “Mulai dari solusi paling sederhana yang harus efisien dalam biaya dan latensi, hingga solusi lebih kompleks yang membutuhkan penalaran dan seluruh grounding yang diperlukan untuk memberikan jawaban yang tepat.”

Dengan beragam model—bukan satu model saja—solusi lengkap dapat dihadirkan dalam satu produk. Inti dari pengalaman ini adalah Customer DNA, lapisan konteks keuangan yang membantu bank memahami kebutuhan, kebiasaan, dan tahap kehidupan sekitar 70 juta nasabah. Dengan tata kelola dan kontrol AI yang bertanggung jawab, model GPT menjadi bagian dari komponen yang membantu memelihara dan memperkaya representasi ini, sehingga interaksi makin relevan.

Solusi ini bertumpu pada tiga prinsip: interaktivitas, multimodalitas—teks, suara, gambar, dan klik dalam pengalaman yang sama—serta personalisasi untuk setiap individu.

Dengan sekitar 300.000 nasabah pada tahap pertama, bank memasuki masa pembelajaran tentang hubungan nyata antara nasabah dan produk.

“Kami dapat memahami bagaimana nasabah mulai menggunakan produk ini secara lebih mendalam dan melihat manfaat langsungnya bagi keuangan sehari-hari setiap orang,” kata Mazzei. Solusi ini hadir di sepanjang perjalanan nasabah: dari pertanyaan tentang pengeluaran pada laporan rekening hingga saran investasi dan kemudahan bertransaksi di WhatsApp.

Di balik pengalaman yang terlihat, ada keputusan tentang arsitektur sistem. Untuk menjalankan AI pada skala perbankan, Itaú membangun IARA—platform tata kelola dan orkestrasi yang memberi tim akses terkontrol ke berbagai model sesuai kebijakan internal. OpenAI adalah salah satu penyedia model yang tersedia di lingkungan ini.

Lapisan ini mendukung berbagai solusi, misalnya di departemen hukum, tempat platform ini mengotomatiskan pembacaan, analisis, dan penafsiran dokumen. Solusi ini bekerja dengan repositori berisi lebih dari 90 juta dokumen dan menjalankan lebih dari 2 juta tugas per bulan, dengan peningkatan efisiensi sebesar 20% hingga 80% pada berbagai tahap proses kerja departemen.

“Informasi ini harus dijaga, tetap berada dalam konteks bank, dan diakses melalui model secara aman dan terkelola, dengan pemahaman tentang efisiensi penggunaan token agar seluruh solusi layak secara ekonomi bagi bank,” kata Mazzei.

IARA menangani tiga persoalan sekaligus: kontrol biaya per token, akurasi respons, dan penerapan kebijakan AI yang bertanggung jawab. Dalam sektor yang diatur begitu ketat, hal ini memungkinkan bank bergerak cepat tanpa kehilangan kendali.

“Ketika berbicara tentang AI yang Bertanggung Jawab di bank, kami memperlakukannya sebagai disiplin yang kami jalankan dengan sangat hati-hati,” ujarnya. “Kami perlu memastikan interaksi nasabah dengan bank dan respons kami selaras dengan nilai serta budaya kami.” Ini termasuk mengurangi segala risiko bias yang mungkin muncul pada model terdepan.

Prinsip AI yang bertanggung jawab memandu seluruh siklus hidup solusi, dari pengembangan hingga pemantauan berkelanjutan, untuk memastikan keamanan, transparansi, etika, dan kepatuhan terhadap regulasi seiring perluasan skala teknologi.

Strategi AI First bank tidak hanya menyasar nasabah akhir. Lapisan kecerdasan yang mendukung ia.i juga membantu para spesialis, manajer, dan tim layanan nasabah.

Mazzei menjelaskan cakupannya, mulai dari otomatisasi tugas sederhana hingga pekerjaan yang sebelumnya tidak praktis dilakukan, tetapi menambah nilai hubungan dengan nasabah: ringkasan sebelum pertemuan, persiapan rapat, pemahaman isu tertentu, serta penyusunan rencana dan alternatif yang sebelumnya sulit terpikirkan dan memakan waktu.

Bank menaruh harapan besar pada penerapan ini: waktu untuk menjalin relasi dengan nasabah menjadi tiga kali lipat, layanan hingga dua kali lebih cepat, dan percakapan hingga tiga kali lebih efektif.

• ia.i menjangkau sekitar 300.000 nasabah pada tahap pertama, mencakup kemudahan transaksi hingga saran investasi, yang diaktifkan lewat teks atau suara.

• Platform IARA menyediakan beragam model bagi tim bank, dilengkapi tata kelola, observabilitas, kontrol biaya per token, dan penerapan AI yang Bertanggung Jawab.

• Solusi untuk bidang hukum ini bekerja dengan lebih dari 90 juta dokumen dan menjalankan lebih dari 2 juta tugas per bulan, dengan peningkatan efisiensi sebesar 20% hingga 80%.

• Penggunaan beragam model memungkinkan penanganan kasus yang sensitif terhadap biaya dan latensi maupun yang membutuhkan penalaran lebih mendalam. Model GPT‑5.x menjadi bagian dari Customer DNA, yang menyediakan konteks keuangan bagi sekitar 70 juta nasabah.

• Ukur pengalaman dari kesederhanaannya, bukan kecanggihannya. Tujuannya adalah agar teknologi tidak terasa hadir, tetapi manfaatnya jelas terlihat.

• Pilih beragam model, bukan hanya satu. Dalam praktiknya, perjalanan nasabah memadukan interaksi berlatensi rendah dengan keputusan yang membutuhkan penalaran.

• Bangun lapisan tata kelola sebelum memperluas skala. Observabilitas, kontrol biaya, dan AI yang bertanggung jawab memungkinkan perluasan skala di sektor yang diatur ketat.

• Jadikan penanganan bias dan keselarasan budaya sebagai persyaratan produk. Respons kepada nasabah harus mencerminkan nilai-nilai lembaga.

• Terapkan strategi ini secara internal juga. Menghemat waktu tim memberi mereka ruang untuk membangun relasi antarmanusia pada hal-hal yang paling penting.

• Mulailah dari masalah nyata sehari-hari, seperti pertanyaan tentang laporan rekening atau transaksi sederhana.

• Luncurkan kepada kelompok nasabah awal untuk mempelajari perilaku nyata sebelum memperluas jangkauan.

• Pusatkan akses model pada satu platform agar biaya dan kualitas tetap terkendali.

• Pantau efisiensi token sejak hari pertama—kelayakan ekonomi adalah bagian dari desain.

• Padukan percakapan dan navigasi: tidak semua tindakan paling baik dilakukan melalui bahasa alami.

ia.i terus berkembang. Bank berencana menyediakan pengalaman ini bagi seluruh nasabahnya pada akhir 2026. Kemampuan yang direncanakan untuk tahap berikutnya meliputi simulasi dan pendaftaran produk, serta analisis keuangan berkala atas pendapatan, pengeluaran, dan kebiasaan.

Bagi Mazzei, arti penting inisiatif ini melampaui produk itu sendiri—bank telah melewati transformasi selama puluhan tahun, seiring kebiasaan dan harapan nasabah yang terus berubah.