Itaú 如何為全體客戶打造生成式 AI

在巴西這樣的國家，為數百萬客戶打造貼心、個人化的體驗，首要考量並非模型本身，而是如何讓體驗更簡單。

Itaú 技術長 Carlos Eduardo Mazzei 表示：「關鍵在於讓服務簡單、直接又實用，為客戶帶來直接的效益，同時讓他們幾乎察覺不到科技的存在。」

他描述的標準相當嚴格：解決方案必須能解決日常生活中的實際問題，而且要直接、簡單，令人印象深刻。科技只是實現目標的手段，絕非體驗的主角。

這樣的需求確實存在。Itaú 與 Grupo Consumoteca 合作進行的一項研究顯示，80% 的巴西民眾希望更有條理地管理財務，並尋求更有效的決策支援；65% 則希望有科技能擔任理財助手，持續提供指引。

這段歷程始於 2024 年，當時該銀行針對特定金融需求，推出了首批 Inteligência Itaú 功能。ia.i 則是下一階段：透過文字或語音啟動的完整對話層，將支票帳戶、信貸、卡片、保險及其他服務的互動整合於同一環境，並在需要時為客戶轉接專業真人支援。

正是如此廣泛的服務範圍，決定了模型的選擇方向。

Mazzei 解釋：「OpenAI 的模型對於實現這項體驗至關重要，因為它們能支援這一系列解決方案。」「從必須兼顧成本效益與低延遲的簡單方案，到需要推理並具備充分依據才能提供適切回答的複雜方案，都能涵蓋。」

採用多種模型，而非單一模型，讓銀行得以在同一項產品中提供完整的解決方案。這項體驗的核心是 Customer DNA，一個提供財務情境脈絡的資料層，協助銀行了解約 7,000 萬名客戶的需求、習慣與人生階段。在治理與負責任 AI 的管控機制下，GPT 模型是協助維護並豐富這些客戶輪廓的元件之一，讓互動日益貼近客戶需求。

這項解決方案建立在三項原則上：互動性、多模態，以及個人化。多模態意指在同一體驗中整合文字、語音、影像與點選操作。

第一階段約有 30 萬名客戶使用，銀行也藉此開始深入了解客戶與產品之間的實際互動。

Mazzei 表示：「我們能了解客戶如何開始更深入地使用這項產品，並觀察它如何直接幫助每個人處理日常財務。」它貫穿整個客戶旅程：從詢問對帳單上的某筆支出，到取得投資建議，以及透過 WhatsApp 便捷地完成交易。

客戶看得見的體驗背後，是一項架構上的決策。為了在銀行規模下運用 AI，Itaú 打造了 IARA 治理與協調平台，讓團隊依照內部政策，在受控的環境中存取不同模型。OpenAI 是這個環境中可供選用的模型供應商之一。

這個基礎層支援多種解決方案，例如法務部門便利用平台自動完成文件閱讀、分析與解讀。這項解決方案處理的文件庫收錄超過 9,000 萬份文件，每月執行超過 200 萬項任務，讓部門各階段作業流程的效率提升 20% 至 80%。

Mazzei 表示：「這些資訊必須受到保護、留在銀行的環境中，並以安全、受治理的方式與模型互動。同時，也必須掌握 Token 使用效率，確保整套解決方案對銀行而言具備經濟可行性。」

IARA 同時處理三項課題：每個 Token 的成本控管、回覆準確性，以及負責任 AI 政策的落實。在這樣高度監管的產業中，這讓銀行得以快速推進，同時維持掌控。

他表示：「對銀行而言，負責任 AI 是一門我們極為審慎對待的專業。」「我們必須確保客戶與銀行互動時，得到的回覆符合我們的價值觀與文化。」這也包括降低前沿模型可能產生的任何偏見風險。

負責任 AI 原則貫穿解決方案從開發到持續監控的完整生命週期，旨在隨技術規模擴大，確保安全性、透明度、倫理與法規遵循。

銀行的 AI 優先策略不只面向終端客戶。支援 ia.i 的同一智慧層，也協助專業人員、經理與客服團隊。

Mazzei 描述的應用範圍，從簡單任務的自動化，到過去難以實現、卻能為客戶關係增添價值的工作：彙整會前摘要、準備會議、了解特定問題，以及擬定過去不易想到且耗時的計畫與替代方案。

銀行對這項導入寄予厚望：可用於經營客戶關係的時間增至三倍，服務速度最高提升至兩倍，對話成效最高提升至三倍。

• ia.i 在第一階段已服務約 30 萬名客戶，透過文字或語音即可啟動，涵蓋從便利交易到投資建議的各種需求。

• IARA 平台讓銀行團隊能使用不同模型，同時提供治理、可觀測性、每個 Token 的成本控管，並落實負責任 AI。

• 法務解決方案處理超過 9,000 萬份文件，每月執行超過 200 萬項任務，效率提升 20% 至 80%。

• 採用多種模型，既能滿足對成本與延遲敏感的應用，也能支援需要深入推理的情境；GPT‑5.x 模型是 Customer DNA 的一部分，為約 7,000 萬名客戶提供財務情境脈絡。

• 以簡單易用衡量體驗，而非技術有多精密。目標是讓科技隱於無形，效益卻清楚可見。

• 選用多種模型，而非只用一種。真實的客戶旅程，既有需要低延遲的互動，也有需要推理的決策。

• 擴大規模前，先建立治理層。可觀測性、成本控管與負責任 AI，是受監管產業實現規模化的關鍵。

• 將偏見防範與文化一致性納入產品要求。對客戶的回覆必須體現機構的價值觀。

• 在內部也落實同樣的策略。為團隊省下時間，就能在最需要人際互動的地方，投入更多心力。

• 從具體的日常問題著手，例如對帳單上的疑問或簡單交易。

• 先向首批客戶推出服務，了解實際使用行為後再擴大推行。

• 透過單一平台集中管理模型存取，掌握成本與品質。

• 從第一天起就監控 Token 使用效率，將經濟可行性納入設計。

• 結合對話與介面導覽：並非所有操作都最適合透過自然語言完成。

ia.i 持續進化。銀行預計於 2026 年底前，向全體客戶開放這項體驗。後續階段規劃的功能包括金融產品試算與申辦，以及定期分析收入、支出和財務習慣。

對 Mazzei 而言，這項計畫的意義不僅在於產品本身。銀行已走過數十年的轉型，而客戶的習慣與期待仍不斷改變。