巴西銀行 Itaú 如何為數百萬客戶打造生成式 AI 體驗

挑戰在於讓科技隱形。對於像巴西這樣擁有數百萬客戶的國家，要創造貼近個人且客製化的體驗，首要考量是簡潔性，而非模型的複雜度。

Itaú 的技術長 Carlos Eduardo Mazzei 表示：「大部分的重點在於讓事物簡單、直接且實用，為客戶帶來直接的利益，並讓科技幾乎不被察覺。」他描述的標準要求很高：解決方案必須解決真實的日常問題，並且直接、簡單、令人難忘。科技是手段，絕不是體驗的核心。

市場對此有需求。Itaú 與 Grupo Consumoteca 合作的一項研究顯示，80% 的巴西人希望更好地管理財務生活，並尋求更有效的決策支援；65% 的人希望有能像金融副駕駛一樣提供持續指導的科技。

ia.i：從便利到建議，一站式服務

這趟旅程始於 2024 年，當時 Itaú 銀行為特定的金融需求推出了首批 Inteligência Itaú 功能。ia.i 是下一個階段：一個完整的對話層，可透過文字或語音啟動，將與支票帳戶、信用、卡片、保險及其他服務相關的互動整合到一個環境中，並在需要時將客戶連接到專業的人工支援。

這種廣泛性正是選擇模型時的指導原則。Mazzei 解釋說：「OpenAI 的模型在提供這種體驗方面非常重要，因為它們能夠在各種解決方案中運作，從需要高效成本和低延遲的最簡單方案，到需要推理和所有必要基礎才能提供適當答案的更複雜解決方案。」

擁有一系列模型，而非單一模型，使得在一個產品中提供完整的解決方案成為可能。這種體驗的核心是「客戶 DNA」，這是一個金融情境層，幫助銀行了解約 7,000 萬客戶的需求、習慣和人生階段。在治理和負責任 AI 控制下，GPT 模型是幫助維護和豐富這種客戶代表性的組成部分之一，使互動越來越相關。

該解決方案基於三個原則：互動性、多模態（文字、語音、圖像和點擊在同一體驗中）以及個人化。在第一階段約有 30 萬客戶，銀行進入了一個學習客戶與產品實際關係的時期。

Mazzei 表示：「我們可以了解客戶如何更深入地使用這個產品，並看到它如何直接造福每個人的日常財務生活。」它的存在貫穿整個旅程：從帳單中關於支出的問題，到投資建議，以及 WhatsApp 上的便捷交易。

IARA：實現規模化的關鍵層

在可見的體驗背後，是一個架構決策。為了在銀行規模上運作 AI，Itaú 建立了 IARA，這是一個治理和協調平台，讓團隊能夠根據內部政策，有控制地存取不同的模型。OpenAI 是此環境中可用的模型供應商之一。

這個層級支援了諸如法務部門的解決方案，該平台自動化了文件閱讀、分析和解釋。該解決方案處理超過 9,000 萬份文件儲存庫，每月執行超過 200 萬項任務，使部門流程的各階段效率提升 20% 到 80%。

Mazzei 說：「這些資訊必須得到保護，保留在銀行內部，並以安全、受治理的方式存取模型，同時了解 token 使用效率，這樣整個解決方案對銀行來說才具有經濟可行性。」

IARA 同時解決了三個問題：每個 token 的成本控制、回應的準確性以及負責任 AI 政策的應用。在如此受監管的行業中，這使得銀行能夠在保持控制的同時迅速行動。

他表示：「當我們談論銀行的負責任 AI 時，這是一項我們非常重視的紀律。我們需要客戶與銀行互動，而我們的回應必須符合我們的價值觀和文化。」這包括減少前沿模型可能產生的任何偏見風險。

負責任 AI 原則指導著解決方案的整個生命週期，從開發到持續監控，旨在確保技術規模化時的安全、透明、道德和法規遵循。

AI 優先，內部也適用

Itaú 銀行的「AI 優先」策略不僅限於終端客戶。支援 ia.i 的相同智慧層也協助專家、經理和客戶服務團隊。

Mazzei 描述了一系列應用，從自動化簡單任務到執行以前不可行的工作，但這些工作能為客戶關係增值：會議前的摘要、會議準備、理解特定問題，以及制定以前不那麼明顯且耗時的計畫和替代方案。

銀行對此實施抱有重大期望：客戶關係時間增加三倍，服務速度提高兩倍，對話效率提高三倍。

成果概述

ia.i 在第一階段觸及約 30 萬客戶，涵蓋從便捷交易到投資建議，可透過文字或語音啟動。

IARA 平台為銀行團隊提供不同模型，並具備治理、可觀察性、每個 token 的成本控制以及負責任 AI 的執行。

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% 到 80%。

使用一系列模型使得銀行能夠同時處理對成本和延遲敏感的案例，以及需要更深入推理的案例；GPT-5.x 模型是客戶 DNA 的一部分，為約 7,000 萬客戶提供金融情境。

給領導者的啟示

衡量體驗的標準是其簡潔性，而非複雜性。目標是讓科技不被察覺，而效益顯而易見。選擇一系列模型，而非單一模型。實際的客戶旅程結合了低延遲互動和需要推理的決策。在規模化之前建立治理層。可觀察性、成本控制和負責任 AI 使在受監管行業中的規模化成為可能。將偏見和文化一致性視為產品要求。對客戶的回應必須反映機構的價值觀。將策略應用於內部。將時間還給團隊，讓他們在最重要的客戶關係上發揮作用。

實用建議

從具體的日常問題開始，例如關於帳單的問題或簡單的交易。向初始客戶群發布，並在擴展之前利用它來學習實際行為。將模型存取集中在一個平台上，以控制成本和品質。從第一天起就監控 token 效率，經濟可行性是設計的一部分。結合對話和導航：並非所有操作都最適合透過自然語言處理。

下一步

ia.i 將持續發展。銀行預計在 2026 年底前將此體驗推廣給所有客戶。下一階段的規劃功能包括產品模擬和註冊，以及收入、支出和習慣的定期財務分析。

對 Mazzei 來說，這項倡議的意義超越了產品本身，銀行已經歷數十年的轉型，客戶的習慣和期望不斷變化。他表示：「引領 AI 時代意味著更快地回應客戶需求。這關乎於理解科技如何增值，並幫助客戶以更簡單、更直接的方式參與金融產品和服務，幫助他們實現所追求的目標。」