Gradient Labs oferă fiecărui client bancar un manager AI

În domeniul bancar, rezolvarea unei probleme a unui client este rareori simplă. Cazuri precum frauda sau plățile blocate necesită respectarea strictă a unor proceduri complexe între mai multe echipe. Când sistemele nu fac față, clienții sunt transferați între echipe, așteaptă la cozi și se confruntă cu întârzieri tocmai în momentele cu miza cea mai mare.

Gradient Labs⁠(se deschide într-o fereastră nouă) este construit pentru a gestiona această complexitate. Compania cu sediul la Londra dezvoltă agenți AI care oferă fiecărui client bancar experiența unui manager de cont dedicat. Fondată de o echipă care a condus anterior inițiativele de AI și date la Monzo, platforma companiei este construită pe modelele OpenAI și își mută acum traficul de producție pe GPT‑5.4 mini și nano.

„Vedem o latență de 500 de milisecunde cu GPT‑5.4 mini și nano, exact ceea ce ne trebuie pentru conversații vocale naturale”, spune Danai Antoniou, cofondatoare și Chief Scientist la Gradient Labs. „Mutăm o parte semnificativă din volumul nostru de lucru.”

În domeniul bancar, interacțiunile cu clienții sunt guvernate de proceduri operaționale standard (SOP-uri), care definesc ce trebuie să se întâmple la fiecare pas.

O interacțiune tipică cu un client poate arăta astfel:

1. Un client sună pentru a raporta un card furat.
2. Sistemul îi verifică identitatea, gestionând în timp real corecțiile și întreruperile.
3. După verificare, blochează cardul și inițiază înlocuirea acestuia.
4. Răspunde la întrebările ulterioare, cum ar fi timpul de livrare, și sugerează pașii următori.

Fiecare pas urmează o procedură definită, iar deciziile sunt luate în timp real pe baza inputului utilizatorului, a contextului, a măsurilor de protecție active și a răspunsurilor clientului, cât și ale agentului, pentru a asigura conformitatea.

„Modelul trebuie să mențină starea procedurii pe parcursul întreruperilor, confirmărilor scurte și schimbărilor de subiect, păstrând în același timp rapidă generarea răspunsurilor”, spune Antoniou. „Cei mai mulți furnizori nici măcar nu au putut încerca să o facă.”

Gradient Labs compară furnizorii pe cele mai dificile proceduri ale sale și îi evaluează în funcție de ceea ce numesc acuratețea traiectoriei: dacă sistemul urmează calea corectă de la început până la sfârșit.

În una dintre evaluările inițiale, GPT‑4.1 a fost singurul model care a atins 97% acuratețe și consecvență a traiectoriei. Următorul furnizor cel mai apropiat a fost la 88%.

„În serviciile financiare, aceasta este diferența dintre rezolvarea unui apel și crearea unui incident de conformitate”, spune Antoniou.

Acest rezultat a influențat modul în care Gradient Labs și-a proiectat sistemul. Echipa a construit o arhitectură hibridă care folosește modelele OpenAI pentru pașii care necesită mult raționament și modele mai mici pentru sarcini mai rapide și deterministe, cu rutare care se adaptează în funcție de complexitate și de constrângerile de latență.

La nivel intern, sistemul este compus din competențe specializate orchestrate de un agent central de raţionament, permițând cazurilor complexe să treacă între fluxuri de lucru fără a pierde contextul. 

Pentru fiecare interacțiune, peste 15 sisteme de protecție rulează în paralel pentru a se asigura că discuțiile rămân în limitele procedurilor definite și ale conformității, inclusiv detectarea sfaturilor financiare, semnale de vulnerabilitate, plângeri și încercări de a ocoli verificarea sau de a accesa date sensibile. 

Instituțiile financiare nu implementează astfel de sisteme pe bază de încredere oarbă. Ele trebuie să vadă, pas cu pas, că sistemul se comportă corect în condiții reale.

„Trebuie să proiectezi de la zero pentru a nu exista halucinații”, spune Antoniou. „Acesta trebuie să fie principiul călăuzitor pe tot parcursul construirii.”

Pentru a evalua atât modelele noi, cât și pe cele existente, echipa reia conversații reale cu clienții și compară comportamentul sistemului cu procedura așteptată. De asemenea, generează conversații sintetice pentru a testa cazuri-limită și scenarii rare înainte de orice implementare.

Gradient Labs oferă echipelor și control asupra modului în care este introdus sistemul. Analizează date istorice de suport pentru a cartografia tipurile de probleme ale clienților pe care le gestionează o bancă și frecvența lor. Echipele pot alege apoi ce categorii ar trebui să gestioneze AI-ul, începând cu fluxuri de lucru cu risc mai redus și extinzându-se în timp.

Înainte de lansarea live, clienții pot simula conversații pentru a analiza cum răspunde sistemul în diferite scenarii, construind încrederea că acesta se comportă conform așteptărilor. 

Implementarea începe de obicei cu un procent mic din trafic, iar monitorizarea continuă și verificările automate semnalează conversațiile care pot necesita revizuire umană. În timp, acoperirea se extinde pe măsură ce sistemul demonstrează performanță constantă.

Clienții Gradient Labs raportează scoruri CSAT de până la 98%, depășindu-i în unele cazuri pe cei mai buni agenți umani ai lor. Majoritatea implementărilor încep cu rate de rezolvare de peste 50% din prima zi, chiar și pentru fluxuri complexe precum disputele, verificarea contului și frauda. 

Acest impact se reflectă în creșterea companiei. Gradient Labs și-a mărit veniturile de peste 10 ori în ultimul an, extinzându-se dincolo de suportul inbound către procese outbound și back-office.

Privind spre viitor, Gradient Labs se concentrează pe sisteme care pot păstra contextul între interacțiuni: să înțeleagă istoricul unui client, să urmărească problemele în desfășurare și să reia de unde s-au oprit conversațiile anterioare. Această direcție este strâns aliniată cu modul în care Gradient Labs își vede parteneriatul pe termen lung cu OpenAI.

Pe măsură ce modelele continuă să se îmbunătățească, gama de proceduri care pot fi automatizate în siguranță se extinde. Pentru Gradient Labs, asta înseamnă să se apropie de un sistem în care fiecare interacțiune cu clientul este gestionată cu aceeași consecvență, judecată și continuitate ca de un agent uman de top.