Itaú, tüm müşterileri için üretken yapay zekâ geliştiriyor
Itaú, sohbet arayüzü ia.i ve yönetişim platformu IARA ile Yapay Zekâ Öncelikli stratejisini Brezilya'nın en sıkı düzenlenen sektörlerinden birinde müşterilerine ve çalışanlarına uyguluyor.
~300.000
ia.i'nin ilk aşamasındaki müşteri sayısı
%100
2026 sonuna kadar ulaşılması hedeflenen müşteri oranı
90 milyon+
belge içeren hukuk çözümü arşivi
%20–%80
departman süreçlerinde verimlilik artışı
Brezilya gibi bir ülkede milyonlarca müşteriye yakın ve kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak, her şeyden önce modellerden çok sadelikle ilgili.
Itaú'nun Teknolojiden Sorumlu Genel Müdür Yardımcısı Carlos Eduardo Mazzei, “İşin büyük kısmı, sade, dolaysız ve kullanışlı bir şey üretmek, müşteriye doğrudan fayda sağlamak ve teknolojiyi neredeyse fark edilmez kılmak” diyor.
Tarif ettiği standart oldukça yüksek: Çözüm, günlük hayattaki gerçek bir sorunu çözmeli; dolaysız, sade ve akılda kalıcı olmalı. Teknoloji yalnızca bir araç; asla deneyimin merkezinde değil.
Buna yönelik bir talep de var. Itaú'nun Grupo Consumoteca ile yaptığı bir araştırmaya göre Brezilyalıların %80'i mali hayatını daha iyi düzenlemek ve kararlarında daha etkili destek almak istiyor. %65'i ise sürekli rehberlik sunan bir finansal yardımcı gibi çalışan teknolojiler istiyor.
“OpenAI modelleri, bu geniş çözüm yelpazesinde çalışabildikleri için bu deneyimi sunmamızda çok önemli bir rol oynadı.”
Bu yolculuk, bankanın belirli finansal ihtiyaçlara yönelik ilk Inteligência Itaú özelliklerini sunduğu 2024 yılında başladı. ia.i bir sonraki aşama: Yazı veya sesle kullanılabilen bu kapsamlı sohbet katmanı, vadesiz hesaplar, krediler, kartlar, sigorta ve diğer hizmetlerle ilgili etkileşimleri tek bir ortamda birleştiriyor. Gerektiğinde müşterileri uzman destek personeline bağlıyor.
Model seçimini belirleyen de tam olarak bu geniş kapsam oldu.
Mazzei şöyle açıklıyor: “OpenAI modelleri, bu geniş çözüm yelpazesinde çalışabildikleri için bu deneyimi sunmamızda çok önemli bir rol oynadı.” “Maliyet ve yanıt süresi açısından verimli olması gereken en basit çözümlerden, uygun bir yanıt verebilmek için akıl yürütme ve gerekli tüm dayanaklandırmayı gerektiren daha karmaşık çözümlere kadar.”
Tek bir model yerine farklı modellerin kullanılması, eksiksiz bir çözümü tek bir üründe sunmayı mümkün kıldı. Bu deneyimin merkezinde, bankanın yaklaşık 70 milyon müşterinin ihtiyaçlarını, alışkanlıklarını ve hayatlarının hangi aşamasında olduklarını anlamasına yardımcı olan finansal bağlam katmanı Customer DNA yer alıyor. GPT modelleri, yönetişim ve sorumlu yapay zekâ denetimleri altında bu müşteri profilini güncel tutup zenginleştiren bileşenler arasında yer alıyor. Böylece etkileşimler giderek daha isabetli hâle geliyor.
Çözüm üç ilkeye dayanıyor: etkileşim, çok modluluk —yazı, ses, görüntü ve tıklamanın aynı deneyimde birleşmesi— ve kişiselleştirme.
Banka, ilk aşamada yaklaşık 300.000 müşteriyle, müşteri ile ürün arasındaki gerçek ilişkiyi öğrenme sürecine girdi.
Mazzei, “Müşterilerin bu ürünü nasıl daha kapsamlı kullanmaya başladığını anlayabiliyor, ürünün her bireyin günlük mali hayatına nasıl doğrudan fayda sağlayabileceğini görebiliyoruz” diyor. Çözüm, hesap özetindeki bir harcamaya ilişkin sorudan yatırım tavsiyesine ve WhatsApp üzerinden kolayca işlem yapmaya kadar tüm müşteri yolculuğunda yer alıyor.
“Finans dünyasında çoğu zaman anlaşılması pek kolay olmayan ürünler var. Bunlar, bu bağlama ve parayla daha sade bir ilişki kurmaya ihtiyaç duyuyor.”
Kullanıcıya sunulan deneyimlerin arkasında bir mimari karar var. Itaú, yapay zekâyı banka ölçeğinde kullanmak için IARA'yı geliştirdi. Bu yönetişim ve orkestrasyon platformu, ekiplere kurum içi politikalara uygun olarak farklı modellere kontrollü erişim sağlıyor. OpenAI, bu ortamda yer alan model sağlayıcıları arasında.
Bu katman, hukuk departmanında belgelerin okunmasını, analizini ve yorumlanmasını otomatikleştiren uygulama gibi çözümleri destekliyor. Çözüm, 90 milyondan fazla belge içeren bir arşiv üzerinde çalışıyor ve ayda 2 milyondan fazla görev yürütüyor. Departmanın süreçlerindeki aşamalarda %20 ile %80 arasında verimlilik artışı sağlıyor.
Mazzei, “Bu bilgilerin korunması, bankanın ortamında kalması ve modellerle güvenli, denetimli biçimde işlenmesi şart. Çözümün banka için ekonomik açıdan uygulanabilir olması için token kullanım verimliliğinin de gözetilmesi gerekiyor” diyor.
IARA üç sorunu aynı anda ele alıyor: token başına maliyet kontrolü, yanıtların doğruluğu ve sorumlu yapay zekâ politikalarının uygulanması. Bu kadar sıkı düzenlenen bir sektörde bu, kontrolü koruyarak hızla ilerlemeyi mümkün kılıyor.
Mazzei, “Bankada sorumlu yapay zekâdan söz ettiğimizde, büyük özen gösterdiğimiz bir disiplinden bahsediyoruz” diyor. “Müşterilerin bankayla etkileşim kurmasını ve yanıtlarımızın değerlerimizle, kültürümüzle uyumlu olmasını sağlamalıyız.” Buna, en üst seviye modellerde ortaya çıkabilecek her türlü yanlılık riskini azaltmak da dâhil.
Sorumlu yapay zekâ ilkeleri, geliştirmeden sürekli izlemeye kadar çözümlerin tüm yaşam döngüsüne yön veriyor. Amaç, teknoloji ölçeklenirken güvenliği, şeffaflığı, etik ilkeleri ve mevzuata uyumu sağlamak.
“IARA, sıkı düzenlemelere tabi bir ortamda yönetişim ve gözlemlenebilirlik sağladığı için temel bir platform.”
Bankanın Yapay Zekâ Öncelikli stratejisi, son müşterilerle sınırlı değil. ia.i'yi destekleyen yapay zekâ katmanı, uzmanlara, yöneticilere ve müşteri hizmetleri ekiplerine de yardımcı oluyor.
Mazzei, basit görevleri otomatikleştirmekten daha önce yapılamayan ama müşteri ilişkilerine değer katan işlere uzanan bir yelpazeden söz ediyor: toplantı öncesi özetler, toplantı hazırlığı, belirli bir konuyu anlama ve önceden kolayca görülemeyen, geliştirilmesi zaman alan planlar ile alternatifler üretme.
Bankanın bu uygulamadan beklentisi büyük: Müşteri ilişkilerine ayrılan sürenin üç katına çıkması, hizmetin iki kata kadar hızlanması ve görüşmelerin üç kata kadar daha etkili olması.
“Müşteri ilişkileri yöneticilerinin elindeki bu araçlar, en önemli konuya, yani müşterilerimiz için değer yaratmaya odaklanmamızı sağlıyor.”
ia.i, ilk aşamada yaklaşık 300.000 müşteriye ulaştı. Yazı veya sesle kullanılabilen çözüm, kolay işlemlerden yatırım tavsiyesine kadar geniş bir kapsam sunuyor.
IARA platformu, yönetişim, gözlemlenebilirlik, token başına maliyet kontrolü ve sorumlu yapay zekâ ilkelerinin uygulanmasını sağlayarak farklı modelleri banka ekiplerinin kullanımına sunuyor.
Hukuk çözümü, 90 milyondan fazla belge üzerinde çalışıyor ve ayda 2 milyondan fazla görev yürüterek %20 ile %80 arasında verimlilik artışı sağlıyor.
Farklı modellerin kullanılması, hem maliyet ve yanıt süresinin kritik olduğu hem de daha derin akıl yürütme gerektiren durumları karşılamayı mümkün kıldı. GPT‑5.x modelleri, yaklaşık 70 milyon müşteri için finansal bağlam sağlayan Customer DNA'nın bir parçası.
Deneyimi ne kadar gelişmiş olduğuyla değil, sadeliğiyle ölçün. Amaç, teknolojinin fark edilmemesi, faydasının ise açıkça görülmesi.
Tek bir model yerine farklı modeller seçin. Gerçek müşteri yolculukları, hızlı yanıt gerektiren etkileşimlerle akıl yürütme gerektiren kararları bir araya getirir.
Ölçeklenmeden önce yönetişim katmanını kurun. Gözlemlenebilirlik, maliyet kontrolü ve sorumlu yapay zekâ, düzenlemeye tabi sektörlerde ölçeklenmeyi mümkün kılar.
Yanlılıkla mücadeleyi ve kültürel uyumu ürün gereksinimleri olarak ele alın. Müşterilere verilen yanıtlar, kurumun değerlerini yansıtmalı.
Stratejiyi kurum içinde de uygulayın. Ekiplere zaman kazandırmak, insan ilişkilerine en çok ihtiyaç duyulan yerde alan açar.
Hesap özetiyle ilgili bir soru veya basit bir işlem gibi günlük hayattaki somut sorunlarla başlayın.
Önce küçük bir müşteri grubuna sunun; kapsamı genişletmeden önce gerçek kullanım davranışlarını öğrenin.
Maliyetleri ve kaliteyi kontrol altında tutmak için model erişimini tek bir platformda toplayın.
Token verimliliğini ilk günden izleyin; ekonomik uygulanabilirlik, tasarımın bir parçasıdır.
Sohbeti arayüzde gezinmeyle birleştirin: Her işlem için en iyi yol doğal dil kullanmak değildir.
ia.i gelişmeye devam ediyor. Banka, bu deneyimi 2026 sonuna kadar tüm müşterilerine sunmayı hedefliyor. Sonraki aşamalar için planlanan özellikler arasında ürün simülasyonları ve başvuruların yanı sıra gelir, gider ve alışkanlıkların düzenli finansal analizi de var.
Mazzei için bu girişimin önemi ürünün ötesine geçiyor: Banka, müşterilerinin alışkanlıkları ve beklentileri sürekli değişirken onlarca yıllık dönüşüm süreçlerinden geçti.
“Yapay zekâ çağına öncülük etmek, müşterilerimizin ihtiyaçlarına daha hızlı yanıt vermek demek. Teknolojinin nasıl değer katabileceğini, müşterilerin finansal ürün ve hizmetlerden çok daha kolay ve doğrudan yararlanarak hedeflerine ulaşmasına nasıl yardımcı olabileceğini anlamak demek.”
