როგორ ქმნის Itaú გენერაციულ AI-ს ყველა მომხმარებლისთვის

ბრაზილიის მსგავს ქვეყანაში მილიონობით მომხმარებლისთვის ახლო, პერსონალიზებული გამოცდილების შექმნა, უპირველესად, სიმარტივის საკითხია და არა მოდელების.

„მთავარია, შევქმნათ რაღაც მარტივი, გასაგები და სასარგებლო, მომხმარებელს უშუალო სარგებელი მივცეთ, ტექნოლოგია კი თითქმის შეუმჩნეველი გავხადოთ“, — ამბობს კარლოს ედუარდო მაზეი, Itaú-ს ტექნოლოგიების დირექტორი.

მისი სტანდარტი მაღალია: გადაწყვეტა რეალურ ყოველდღიურ პრობლემას უნდა აგვარებდეს და იყოს გასაგები, მარტივი და დასამახსოვრებელი. ტექნოლოგია საშუალებაა და არა მომხმარებლის გამოცდილების მთავარი ელემენტი.

ამაზე მოთხოვნა არსებობს. Itaú-სა და Grupo Consumoteca-ს კვლევით, ბრაზილიელთა 80%-ს საკუთარი ფინანსების უკეთ მოწესრიგება სურს და გადაწყვეტილებების მისაღებად უფრო ეფექტიან დახმარებას ეძებს. 65%-ს კი სურს ტექნოლოგიები, რომლებიც ფინანსური თანაშემწის როლს შეასრულებს და მუდმივ რჩევებს მისცემს.

ყველაფერი 2024 წელს დაიწყო, როცა ბანკმა კონკრეტული ფინანსური საჭიროებებისთვის Inteligência Itaú-ს პირველი ფუნქციები წარადგინა. ia.i შემდეგი ეტაპია: სრულფასოვანი სასაუბრო ინტერფეისი, რომელიც ტექსტით ან ხმით აქტიურდება. ის მიმდინარე ანგარიშებთან, სესხებთან, ბარათებთან, დაზღვევასა და სხვა სერვისებთან ურთიერთობას ერთ გარემოში აერთიანებს და საჭიროებისას მომხმარებელს სპეციალისტთან აკავშირებს.

მოდელების არჩევანი სწორედ ამ მრავალფეროვნებამ განსაზღვრა.

„OpenAI-ს მოდელებმა ამ გამოცდილების შექმნაში მნიშვნელოვანი როლი შეასრულეს, რადგან მათ ყველა ამ გადაწყვეტის მხარდაჭერა შეეძლოთ“, — განმარტავს მაზეი. „უმარტივესი გადაწყვეტებიდან, რომლებიც დაბალ ხარჯსა და სწრაფ რეაგირებას საჭიროებს, რთულ გადაწყვეტებამდე, სადაც სათანადო პასუხისთვის მსჯელობა და სანდო წყაროებთან დაკავშირებაა საჭირო.“

ერთი მოდელის ნაცვლად სხვადასხვა მოდელის გამოყენებამ შესაძლებელი გახადა ერთ პროდუქტში სრულფასოვანი გადაწყვეტის შექმნა. ამ გამოცდილების საფუძველია Customer DNA — ფინანსური კონტექსტის ფენა, რომელიც ბანკს დაახლოებით 70 მილიონი მომხმარებლის საჭიროებების, ჩვევებისა და ცხოვრების ეტაპების გაგებაში ეხმარება. მართვისა და პასუხისმგებლიანი AI-ის კონტროლის მექანიზმების ფარგლებში GPT მოდელები ამ პროფილების შენარჩუნებასა და გამდიდრებას უწყობს ხელს, რაც ურთიერთობას სულ უფრო მეტად არგებს მომხმარებელს.

გადაწყვეტა სამ პრინციპს ეყრდნობა: ინტერაქტიულობას, მულტიმოდალურობას — ტექსტს, ხმას, გამოსახულებასა და დაწკაპუნებებს ერთ ინტერფეისში — და ინდივიდუალურ მიდგომას.

პირველ ეტაპზე დაახლოებით 300 000 მომხმარებლის ჩართვით ბანკმა მომხმარებელსა და პროდუქტს შორის რეალური ურთიერთობის შესწავლა დაიწყო.

„ვიგებთ, როგორ იწყებენ მომხმარებლები პროდუქტის უფრო საფუძვლიანად გამოყენებას და რა უშუალო სარგებელი მოაქვს მას თითოეული ადამიანის ყოველდღიური ფინანსებისთვის“, — ამბობს მაზეი. პროდუქტი მომხმარებელს ყოველ ეტაპზე ეხმარება: ანგარიშის ამონაწერში ხარჯზე დასმული კითხვიდან საინვესტიციო რჩევებამდე და WhatsApp-ში მარტივად შესრულებულ ტრანზაქციებამდე.

მომხმარებლისთვის ხილული გამოცდილების უკან არქიტექტურული გადაწყვეტილება დგას. ბანკის მასშტაბით AI-ის გამოსაყენებლად Itaú-მ შექმნა IARA — მართვისა და ორკესტრაციის პლატფორმა, რომელიც გუნდებს შიდა პოლიტიკის შესაბამისად აძლევს სხვადასხვა მოდელზე კონტროლირებულ წვდომას. ამ გარემოში ხელმისაწვდომი მოდელების ერთ-ერთი მომწოდებელი OpenAI-ა.

ამ ფენას ეყრდნობა იურიდიული დეპარტამენტის გადაწყვეტაც, სადაც პლატფორმა დოკუმენტების კითხვას, ანალიზსა და ინტერპრეტაციას ავტომატურად ასრულებს. გადაწყვეტა 90 მილიონზე მეტი დოკუმენტის საცავს იყენებს და თვეში 2 მილიონზე მეტ დავალებას ასრულებს. დეპარტამენტის პროცესების სხვადასხვა ეტაპზე ეფექტიანობა 20%-დან 80%-მდე იზრდება.

„აუცილებელია, ინფორმაცია დაცული იყოს და ბანკის კონტექსტში დარჩეს, მოდელებთან წვდომა კი უსაფრთხო და მართვადი იყოს. ასევე უნდა გვესმოდეს ტოკენების გამოყენების ეფექტიანობა, რათა მთლიანი გადაწყვეტა ბანკისთვის ეკონომიკურად გამართლებული იყოს“, — ამბობს მაზეი.

IARA ერთდროულად სამ ამოცანას აგვარებს: თითო ტოკენზე ხარჯის კონტროლს, პასუხების სიზუსტესა და პასუხისმგებლიანი AI-ის პოლიტიკის გატარებას. ასეთ რეგულირებულ სექტორში ეს სწრაფ წინსვლას კონტროლის შენარჩუნებით ხდის შესაძლებელს.

„ბანკში პასუხისმგებლიანი AI-ის საკითხებს განსაკუთრებული სიფრთხილით ვეკიდებით“, — ამბობს ის. „მომხმარებლები ბანკთან უნდა ურთიერთობდნენ, ჩვენი პასუხები კი ჩვენს ღირებულებებსა და კულტურას შეესაბამებოდეს.“ ეს გულისხმობს მოწინავე მოდელებში შესაძლო მიკერძოების ნებისმიერი რისკის შემცირებასაც.

პასუხისმგებლიანი AI-ის პრინციპები გადაწყვეტების მთელ სასიცოცხლო ციკლს წარმართავს — შემუშავებიდან მუდმივ მონიტორინგამდე. მიზანია, მასშტაბირებისას დაცული იყოს უსაფრთხოება, გამჭვირვალობა, ეთიკა და რეგულაციებთან შესაბამისობა.

ბანკის AI-ზე ორიენტირებული სტრატეგია მხოლოდ საბოლოო მომხმარებლებით არ შემოიფარგლება. იგივე ინტელექტუალური ფენა, რომელსაც ia.i ეყრდნობა, სპეციალისტებს, მენეჯერებსა და მომხმარებელთა მომსახურების გუნდებსაც ეხმარება.

მაზეი აღწერს შესაძლებლობებს მარტივი ამოცანების ავტომატიზაციიდან ადრე შეუსრულებელ სამუშაომდე, რომელიც მომხმარებელთან ურთიერთობას აუმჯობესებს: შეხვედრამდე შეჯამებების შექმნა, შეხვედრისთვის მომზადება, კონკრეტული საკითხის გააზრება და ისეთი გეგმებისა თუ ალტერნატივების შემუშავება, რომელთა დანახვაც ადრე რთული იყო და დიდ დროს მოითხოვდა.

ბანკს დანერგვისგან დიდი მოლოდინი აქვს: მომხმარებლებთან ურთიერთობისთვის სამჯერ მეტი დრო, ორჯერ უფრო სწრაფი მომსახურება და სამჯერ უფრო ეფექტიანი საუბრები.

• ia.i-მ პირველ ეტაპზე დაახლოებით 300 000 მომხმარებელი მოიცვა და ტექსტით ან ხმით გააქტიურებული სერვისები შესთავაზა — მარტივი ტრანზაქციებიდან საინვესტიციო რჩევებამდე.

• IARA ბანკის გუნდებს სხვადასხვა მოდელზე წვდომას აძლევს და უზრუნველყოფს მართვას, მუშაობაზე დაკვირვებას, თითო ტოკენზე ხარჯის კონტროლსა და პასუხისმგებლიანი AI-ის პრინციპების დაცვას.

• იურიდიული გადაწყვეტა 90 მილიონზე მეტ დოკუმენტთან მუშაობს და თვეში 2 მილიონზე მეტ დავალებას ასრულებს. ეფექტიანობის ზრდა 20%-დან 80%-მდეა.

• სხვადასხვა მოდელის გამოყენებამ მოიცვა როგორც დაბალი ხარჯისა და სწრაფი რეაგირების, ისე ღრმა მსჯელობის საჭიროებები. GPT‑5.x მოდელები Customer DNA-ს ნაწილია, რომელიც დაახლოებით 70 მილიონი მომხმარებლის ფინანსურ კონტექსტს ქმნის.

• მომხმარებლის გამოცდილება სიმარტივით შეაფასეთ და არა ტექნოლოგიური სირთულით. მიზანია, ტექნოლოგია შეუმჩნეველი იყოს, სარგებელი კი — აშკარა.

• აირჩიეთ სხვადასხვა მოდელი და არა მხოლოდ ერთი. რეალურ გამოყენებაში სწრაფი რეაგირების საჭიროებას მსჯელობის მომთხოვნი გადაწყვეტილებები ერწყმის.

• მასშტაბირებამდე შექმენით მართვის ფენა. სისტემაზე დაკვირვება, ხარჯების კონტროლი და პასუხისმგებლიანი AI რეგულირებულ სექტორებში მასშტაბირებას შესაძლებელს ხდის.

• მიკერძოების თავიდან აცილება და კულტურასთან შესაბამისობა პროდუქტის მოთხოვნებად აქციეთ. მომხმარებლებისთვის გაცემული პასუხები ორგანიზაციის ღირებულებებს უნდა ასახავდეს.

• სტრატეგია შიდა პროცესებშიც გამოიყენეთ. გუნდებისთვის დროის დაზოგვა ადამიანურ ურთიერთობებს მეტ ადგილს უთმობს იქ, სადაც ეს ყველაზე მნიშვნელოვანია.

• დაიწყეთ კონკრეტული ყოველდღიური საკითხებით, მაგალითად, ანგარიშის ამონაწერზე კითხვით ან მარტივი ტრანზაქციით.

• პროდუქტი ჯერ მომხმარებელთა საწყის ჯგუფს შესთავაზეთ და გაფართოებამდე მათი რეალური ქცევა შეისწავლეთ.

• ხარჯებისა და ხარისხის გასაკონტროლებლად მოდელებზე წვდომა ერთ პლატფორმაზე გააერთიანეთ.

• ტოკენების გამოყენების ეფექტიანობას პირველივე დღიდან დააკვირდით — ეკონომიკური გამართლება თავიდანვე გაითვალისწინეთ.

• შეაერთეთ საუბარი და ნავიგაცია: ბუნებრივი ენა ყველა მოქმედებისთვის საუკეთესო საშუალება არ არის.

ia.i განვითარებას განაგრძობს. ბანკი 2026 წლის ბოლოსთვის პროდუქტის ყველა მომხმარებლისთვის შეთავაზებას გეგმავს. შემდეგ ეტაპებზე დაემატება ფინანსური პროდუქტების პირობების სიმულაცია და მათზე განაცხადის შეტანა, ასევე შემოსავლების, ხარჯებისა და ჩვევების რეგულარული ფინანსური ანალიზი.

მაზეისთვის ინიციატივის მნიშვნელობა პროდუქტს სცდება — ბანკი ათწლეულების განმავლობაში გარდაქმნის გზას გადის, მომხმარებელთა ჩვევები და მოლოდინები კი მუდმივად იცვლება.