Jak Itaú tworzy generatywną AI dla wszystkich swoich klientów

Zapewnienie milionom klientów w kraju takim jak Brazylia bliskiego, spersonalizowanego kontaktu to przede wszystkim kwestia prostoty, a nie modeli.

„W dużej mierze chodzi o stworzenie czegoś prostego, konkretnego i użytecznego, co daje klientowi bezpośrednią korzyść, a samą technologię czyni niemal niezauważalną” — mówi Carlos Eduardo Mazzei, dyrektor ds. technologii w Itaú.

Opisany przez niego standard jest wymagający: rozwiązanie musi odpowiadać na rzeczywisty, codzienny problem, być konkretne, proste i zapadać w pamięć. Technologia jest środkiem do celu, nigdy centralnym elementem kontaktu z klientem.

Jest na to zapotrzebowanie. Badanie Itaú i Grupo Consumoteca pokazuje, że 80% Brazylijczyków chce lepiej uporządkować swoje finanse i szuka skuteczniejszego wsparcia w podejmowaniu decyzji, a 65% chciałoby technologii pełniących rolę finansowego asystenta, który na bieżąco udziela wskazówek.

Wszystko zaczęło się w 2024 roku, gdy bank wprowadził pierwsze funkcje Inteligência Itaú odpowiadające na konkretne potrzeby finansowe. Rozwiązanie ia.i to kolejny etap: kompleksowa warstwa konwersacyjna obsługiwana tekstem lub głosem. Łączy w jednym środowisku obsługę kont osobistych, kredytów, kart, ubezpieczeń i innych usług, a w razie potrzeby zapewnia kontakt z konsultantami.

To właśnie ten szeroki zakres zastosowań zadecydował o wyborze modeli.

„Modele OpenAI odegrały bardzo ważną rolę w stworzeniu tego rozwiązania, ponieważ mogły obsługiwać tak szeroki zakres funkcji” — wyjaśnia Mazzei. „Od najprostszych, w których liczą się niskie koszty i krótki czas odpowiedzi, po bardziej złożone, gdzie udzielenie właściwej odpowiedzi wymaga rozumowania i oparcia jej na odpowiednich danych”.

Dostęp do różnych modeli, a nie tylko jednego, pozwolił stworzyć kompleksowe rozwiązanie w ramach jednego produktu. Jego centralnym elementem jest Customer DNA — warstwa kontekstu finansowego, która pomaga bankowi zrozumieć potrzeby, nawyki i etapy życia około 70 milionów klientów. Modele GPT to jedne z komponentów, które w ramach nadzoru i mechanizmów odpowiedzialnej AI pomagają aktualizować i wzbogacać ten obraz klienta, dzięki czemu interakcje są coraz lepiej dopasowane.

Rozwiązanie opiera się na trzech zasadach: interaktywności, multimodalności — czyli połączeniu tekstu, głosu, obrazu i kliknięć — oraz indywidualizacji.

Pierwsza faza objęła około 300 000 klientów i rozpoczęła okres, w którym bank poznawał rzeczywiste sposoby korzystania z produktu.

„Możemy zrozumieć, jak klienci zaczynają pełniej korzystać z tego produktu, i zobaczyć, jakie bezpośrednie korzyści może on przynieść każdemu z nich w codziennym zarządzaniu finansami” — mówi Mazzei. Rozwiązanie wspiera klienta na każdym etapie: od pytania o wydatek na wyciągu z konta po porady inwestycyjne i wygodne transakcje w WhatsAppie.

Za tym, co widzi użytkownik, stoi decyzja dotycząca architektury. Aby wdrożyć AI na skalę całego banku, Itaú stworzył IARA — platformę nadzoru i orkiestracji, która zapewnia zespołom kontrolowany dostęp do różnych modeli zgodnie z wewnętrznymi zasadami. OpenAI jest jednym z dostawców modeli dostępnych w tym środowisku.

Ta warstwa wspiera między innymi rozwiązanie dla działu prawnego, w którym platforma automatyzuje odczytywanie, analizę i interpretację dokumentów. Rozwiązanie korzysta ze zbioru ponad 90 milionów dokumentów i wykonuje ponad 2 miliony zadań miesięcznie, zwiększając efektywność poszczególnych etapów procesów działu o 20–80%.

„Kluczowe jest, by te informacje były chronione, pozostawały w środowisku banku i trafiały do modeli w bezpieczny, nadzorowany sposób. Musimy też rozumieć efektywność wykorzystania tokenów, aby całe rozwiązanie było dla banku opłacalne” — mówi Mazzei.

IARA rozwiązuje trzy problemy naraz: kontrolę kosztów na token, trafność odpowiedzi i stosowanie zasad odpowiedzialnej AI. W tak ściśle regulowanym sektorze pozwala to działać szybko bez utraty kontroli.

„Odpowiedzialna AI to w naszym banku dziedzina, do której podchodzimy z ogromną starannością” — mówi. „Zależy nam, by klienci wchodzili w interakcje z bankiem, a nasze odpowiedzi były zgodne z naszymi wartościami i kulturą”. Obejmuje to ograniczanie wszelkiego ryzyka stronniczości, które może występować w pionierskich modelach.

Zasady odpowiedzialnej AI są stosowane na każdym etapie cyklu życia rozwiązań — od tworzenia po stałe monitorowanie. Ich celem jest zapewnienie bezpieczeństwa, przejrzystości, etyki i zgodności z przepisami wraz ze wzrostem skali wykorzystania technologii.

Strategia banku stawiająca AI na pierwszym miejscu nie ogranicza się do klientów końcowych. Ta sama warstwa AI, która wspiera ia.i, pomaga również specjalistom, menedżerom i zespołom obsługi klienta.

Mazzei opisuje zastosowania — od automatyzacji prostych zadań po działania, które wcześniej były niewykonalne, a dziś pomagają budować relacje z klientami. To podsumowania przed spotkaniami, przygotowanie do rozmów, analiza konkretnej kwestii oraz opracowywanie planów i alternatyw, które wcześniej były mniej oczywiste i wymagały dużo czasu.

Bank wiąże z tym wdrożeniem duże oczekiwania: trzykrotnie więcej czasu na relacje z klientami, nawet dwukrotnie szybsza obsługa i nawet trzykrotnie skuteczniejsze rozmowy.

• W pierwszej fazie ia.i dotarło do około 300 000 klientów, oferując funkcje obsługiwane tekstem lub głosem — od wygodnych transakcji po porady inwestycyjne.

• Platforma IARA udostępnia zespołom banku różne modele, zapewniając nadzór, obserwowalność, kontrolę kosztów na token i egzekwowanie zasad odpowiedzialnej AI.

• Rozwiązanie dla działu prawnego korzysta z ponad 90 milionów dokumentów i wykonuje ponad 2 miliony zadań miesięcznie, zwiększając efektywność o 20–80%.

• Zastosowanie różnych modeli pozwoliło obsługiwać zarówno zadania wymagające niskich kosztów i krótkiego czasu odpowiedzi, jak i te wymagające głębszego rozumowania. Modele GPT‑5.x są częścią Customer DNA, które zapewnia kontekst finansowy dla około 70 milionów klientów.

• Oceniaj rozwiązanie po prostocie obsługi, a nie stopniu zaawansowania. Technologia ma pozostać niezauważalna, a korzyści — oczywiste.

• Wybierz zestaw modeli zamiast jednego. W praktyce obsługa klienta łączy szybkie interakcje z decyzjami wymagającymi rozumowania.

• Zbuduj warstwę nadzoru, zanim zwiększysz skalę. Obserwowalność, kontrola kosztów i odpowiedzialna AI umożliwiają działanie na dużą skalę w regulowanych sektorach.

• Traktuj ograniczanie stronniczości i zgodność z kulturą organizacji jako wymagania produktowe. Odpowiedzi udzielane klientom muszą odzwierciedlać wartości instytucji.

• Zastosuj strategię także wewnątrz organizacji. Oszczędzając czas zespołów, dajesz im więcej przestrzeni na relacje tam, gdzie liczą się one najbardziej.

• Zacznij od konkretnych, codziennych problemów, takich jak pytanie o wyciąg z konta czy prosta transakcja.

• Udostępnij rozwiązanie pierwszej grupie klientów i poznaj ich rzeczywiste zachowania, zanim rozszerzysz wdrożenie.

• Scentralizuj dostęp do modeli na jednej platformie, aby zachować kontrolę nad kosztami i jakością.

• Monitoruj efektywność wykorzystania tokenów od pierwszego dnia — opłacalność jest częścią projektu.

• Łącz rozmowę z nawigacją: język naturalny nie jest najlepszym sposobem obsługi każdej czynności.

Rozwiązanie ia.i jest stale rozwijane. Bank planuje udostępnić je wszystkim klientom do końca 2026 roku. Kolejne etapy mają obejmować symulacje produktów i możliwość zawierania umów, a także cykliczne analizy finansowe dochodów, wydatków i nawyków.

Dla Mazzeia znaczenie tej inicjatywy wykracza poza sam produkt — bank ma za sobą dekady transformacji, podczas których nawyki i oczekiwania klientów nieustannie się zmieniały.