वेबिनार सारांश: फाइनेंशियल सर्विसेज के लिए AI एजेंट प्लेबुक

वेबिनार रीकैप: वित्तीय सेवाओं के लिए AI एजेंट प्लेबुक

वित्तीय सेवा के ग्राहक फोन ट्री और होल्ड म्यूज़िक से कहीं ज़्यादा की उम्मीद रखते हैं — वे ऐसे सहज, बुद्धिमान अनुभव चाहते हैं जो उनकी समस्याओं का सच में समाधान करें। 

हमारे नवीनतम वेबिनार, वित्तीय सेवाओं के लिए AI एजेंट प्लेबुक, में हमने बताया कि वित्तीय सेवाओं में AI एजेंट कैसे बनाए, तैनात और बड़े स्तर पर भरोसेमंद बनाए जा रहे हैं — लाइव डेमो से लेकर Revolut, Klarna और Better के वास्तविक नतीजों तक।

वित्तीय सेवाओं के लिए यह क्यों मायने रखता है 

2011 से इस उद्योग ने डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन पर $2.8 ट्रिलियन से अधिक खर्च किए हैं। फिर भी ग्राहकों को अब तक अच्छी सेवा मिलने का एहसास नहीं होता। डिजिटल चैनलों ने शाखा तक जाने की परेशानी तो दूर की, लेकिन उसकी जगह एक अलग तरह की निराशा दे दी: गैर-व्यक्तिगत, स्वचालित और भावनात्मक जुड़ाव से रहित बातचीत, जो लोगों को टिकट की तरह देखती है।

इस कमी की कीमत हर जगह दिखती है। बातचीत का एक बड़ा हिस्सा उन ग्राहकों की दोबारा कॉल का होता है, जिनकी समस्या पहली बार में हल नहीं हुई। एजेंट थक जाते हैं और कर्मचारियों के जाने की दर बढ़ती है, जबकि सेवा की गुणवत्ता जस की तस रहती है। 

नतीजा, ग्राहकों की वफादारी की समस्या है। ग्राहक अपना कारोबार कई बैंकों में बांट रहे हैं, क्योंकि कोई भी एक संस्थान उन्हें रणनीतिक संबंध की तरह नहीं देख रहा। 

यह कमी सिर्फ ऑटोमेशन की नहीं है — बात यह है कि मानवीय जुड़ाव बनाए रखते हुए, बड़े स्तर पर एक जैसे और नीतियों के अनुरूप अनुभव कैसे दिए जाएं।

मल्टी-मोडल, मल्टी-चैनल AI एजेंट इस कमी को दूर करने में मदद कर रहे हैं। 

डेमो: रिटेल बैंकिंग एजेंट 

परिदृश्य: एक रिटेल बैंकिंग ग्राहक अपने खाते का बैलेंस देखने, हाल के लेन-देन की समीक्षा करने, किसी संदिग्ध निकासी की सूचना देने और अपने पर्सनल लोन के बारे में पूछने के लिए कॉल करता है।

क्या दिखाया गया:

• एजेंट ने खाते का कोई भी एक्सेस देने से पहले, सुरक्षा सवालों के एक व्यवस्थित क्रम के ज़रिए कॉलर की पहचान सत्यापित की
• सत्यापन के बाद, एजेंट ने सीधे बैकएंड टूल कॉल का उपयोग करके खाते और बचत खाते का लाइव बैलेंस प्राप्त किया
• जब ग्राहक ने ऐसी ATM निकासी की सूचना दी जिसे वह पहचान नहीं सका, तो एजेंट ने उसे तुरंत संदिग्ध लेन-देन के रूप में एस्केलेट किया, रियल-टाइम फ्रॉड रेफरेंस नंबर बनाया और फ्रॉड टीम के साथ लॉग किया
• कॉल के बीच बातचीत पर्सनल लोन की पूछताछ पर आ गई — एजेंट ने इरादे में बदलाव पहचाना और बिना किसी रुकावट के सही विशेषज्ञ सब-एजेंट को रूट कर दिया
• जब ग्राहक ने पूछा कि उसे कितना भुगतान करना चाहिए, तो एजेंट ने वित्तीय सलाह देने से मना किया, वजह साफ़ बताई और इसके बजाय वह किन चीज़ों में मदद कर सकता है, यह बताया

यह क्यों मायने रखता है: यह डिसीजन ट्री का पालन करने वाला स्क्रिप्टेड चैटबॉट नहीं है।

एजेंट एक ही कॉल में ऑथेंटिकेशन, खाते से जुड़ी पूछताछ, फ्रॉड फ्लैगिंग और लोन संबंधी पूछताछ संभालता है — और साथ ही कंप्लायंस की सीमाओं का पालन करता है।

गार्डरेल्स कई स्तरों पर काम करते हैं और सिस्टम प्रॉम्प्ट में शामिल होते हैं। इनमें वित्तीय सलाह पर पाबंदी जैसे कस्टम नियम भी होते हैं। हर बातचीत से ऑटोमेटेड सारांश, मूल्यांकन स्कोर और वर्कफ़्लो-स्तरीय एनालिटिक्स बनते हैं, ताकि टीमें हज़ारों कॉल्स में प्रदर्शन की निगरानी कर सकें। 

कंप्लायंस और सुरक्षा 

वित्तीय सेवाओं में AI को अपनाना शायद ही कभी इसलिए विफल होता है कि टेक्नोलॉजी काम नहीं करती। यह इसलिए विफल होता है क्योंकि संगठन उसे अपनी सुरक्षा और कंप्लायंस समीक्षाओं से मंज़ूरी नहीं दिला पाते। 

ElevenLabs के पास SOC 2 Type II और GDPR सर्टिफिकेशन हैं और यह Level 1 PCI DSS सर्विस प्रोवाइडर है — उपलब्ध सबसे उच्च मानक, और इसे हासिल करने वाला पहला AI एजेंट्स प्लेटफ़ॉर्म। इसका मतलब है कि अधिग्रहण करने वाले बैंक और मर्चेंट, बिना सेल्फ-होस्टिंग या VPC की ज़रूरत के प्लेटफ़ॉर्म का इस्तेमाल कर सकते हैं। आपको गति और सुरक्षा में से किसी एक को चुनने की ज़रूरत नहीं है।

जिन टीमों को और आगे जाना है, उनके लिए ElevenLabs Agents आपको शुरू से ही AIUC-1 सर्टिफिकेशन के 75% करीब ले जाता है।

AIUC-1 सर्टिफिकेशन AI एजेंट्स के लिए विशेष रूप से बनाया गया पहला सुरक्षा, संरक्षा और विश्वसनीयता मानक है — इसे Stanford, MIT और MITRE के शोधकर्ताओं के साथ 75 से अधिक Fortune 500 CISOs ने विकसित किया है।

इसमें वे तीन चीज़ें शामिल हैं जो संगठन लगातार मांगते हैं: 1) 5,000 से अधिक प्रतिकूल सिमुलेशन के ज़रिए सत्यापित सुरक्षा, 2) स्पष्ट ट्रस्ट सिग्नल के ज़रिए तेज़ तैनाती, जो सुरक्षा समीक्षाओं को गति देता है, और 3) Lloyd's of London के माध्यम से हैलुसिनेशन, डेटा लीक और अनधिकृत कार्रवाइयों को कवर करने वाले AI एजेंट बीमा का एक्सेस।

वित्तीय सेवाओं के AI एजेंट को तैनात करने की बेहतरीन प्रथाएं 

1. जटिल एजेंट्स को विशेषज्ञ सब-एजेंट्स में बांटें। सभी निर्देश एक ही प्रॉम्प्ट में डालने से प्रोडक्शन में विश्वसनीयता घटती है। मॉड्यूलर सब-एजेंट्स — हर एक का अपना प्रॉम्प्ट, टूल्स और नॉलेज बेस होता है — टेस्ट, अपडेट और भरोसे के लिए आसान होते हैं।
2. निर्धारित कंट्रोल्स को LLM की लचीलेपन के साथ मिलाएं। ऑथेंटिकेशन जैसे चरणों के लिए हार्ड-कोडेड रूटिंग इस्तेमाल करें, जहां व्याख्या की कोई गुंजाइश नहीं होती। इरादा समझने और ओपन-एंडेड सवालों को नेविगेट करने के लिए LLM-आधारित कंडीशंस का उपयोग करें। आपको दोनों चाहिए।
3. गार्डरेल्स की कई परतें बनाएं। प्रॉम्प्ट-स्तर के निर्देश एक शुरुआती बिंदु हैं। फोकस, हेरफेर और कंटेंट को कवर करने वाले नेटिव गार्डरेल्स दूसरी परत जोड़ते हैं। कस्टम गार्डरेल्स — जैसे वित्तीय सलाह को ब्लॉक करना — आपको आपके कारोबार से जुड़े एज केस पर सटीक कंट्रोल देते हैं।
4. तैनाती से पहले मूल्यांकन के मानदंड तय करें। शुरुआत से ही बातचीत स्कोरिंग, इरादे का वर्गीकरण, हैलुसिनेशन डिटेक्शन और कंटेनमेंट ट्रैकिंग शामिल करें। बड़े स्तर पर तैनाती करने वाली टीमें आमतौर पर हर एजेंट के लिए बीस से सत्तर मूल्यांकन मानदंड इस्तेमाल करती हैं।
5. सिर्फ कॉल स्तर पर नहीं, वर्कफ़्लो स्तर पर निगरानी करें। समझें कि यूज़र्स सब-एजेंट्स के बीच कैसे जाते हैं, वे कहां अटकते हैं और कौन से नोड्स बार-बार लूप बनाते हैं। वर्कफ़्लो एनालिटिक्स उन समस्याओं को सामने लाता है जो कॉल-स्तरीय समीक्षाओं में छूट जाती हैं।
6. डिज़ाइन प्रक्रिया की शुरुआत में ही ऑथेंटिकेशन पर ध्यान दें। ऑथेंटिकेशन के तरीके अलग-अलग होते हैं — सुरक्षा सवाल, वन-टाइम पासकोड, इन-ऐप नोटिफिकेशन, अपस्ट्रीम टेलीफोनी। सही तरीका आपके जोखिम मॉडल पर निर्भर करता है। बनाने से पहले तय करें, बाद में नहीं।

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