वेबिनार सारांश: फाइनेंशियल सर्विसेज के लिए AI एजेंट प्लेबुक

वेबिनार सारांश: फाइनेंशियल सर्विसेज के लिए AI एजेंट प्लेबुक

फाइनेंशियल सर्विसेज के ग्राहक अब सिर्फ फोन ट्री या होल्ड म्यूज़िक नहीं, बल्कि ऐसे स्मार्ट और आसान अनुभव चाहते हैं जो उनकी समस्याएं सच में हल करें।

हमारे हालिया वेबिनार में, फाइनेंशियल सर्विसेज के लिए AI एजेंट प्लेबुक, हमने दिखाया कि कैसे AI एजेंट्स फाइनेंशियल सर्विसेज में बनाए जा रहे हैं, तैनात हो रहे हैं और बड़े स्तर पर भरोसे के साथ इस्तेमाल हो रहे हैं — लाइव डेमो से लेकर असली नतीजों तक Revolut, Klarna और बेहतर.

फाइनेंशियल सर्विसेज के लिए यह क्यों ज़रूरी है

2011 से अब तक इंडस्ट्री ने डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन पर $2.8 ट्रिलियन से ज़्यादा खर्च किए हैं। फिर भी ग्राहक संतुष्ट नहीं हैं। डिजिटल चैनल्स ने ब्रांच जाने की झंझट तो खत्म की, लेकिन अब बातचीत बेजान, ऑटोमेटेड और भावनाहीन हो गई है, जिसमें लोगों को सिर्फ टिकट की तरह ट्रीट किया जाता है।

इस गैप की कीमत हर जगह दिखती है। कई बार ग्राहक बार-बार कॉल करते हैं क्योंकि पहली बार में समाधान नहीं मिला। एजेंट्स थक जाते हैं, लोग छोड़कर चले जाते हैं, और सर्विस क्वालिटी वैसी की वैसी रहती है।

इसका नतीजा है लॉयल्टी की समस्या। ग्राहक अपना काम कई बैंकों में बांट रहे हैं क्योंकि कोई भी उन्हें खास महसूस नहीं कराता।

यह गैप सिर्फ ऑटोमेशन का नहीं है — बल्कि बड़े स्तर पर लगातार, नियमों के अनुसार और इंसानी टच के साथ अनुभव देने का है।

मल्टी-मोडल, मल्टी-चैनल AI एजेंट्स इस गैप को कम करने में मदद कर रहे हैं।

डेमो: रिटेल बैंकिंग एजेंट

परिस्थिति: एक रिटेल बैंकिंग ग्राहक कॉल करता है ताकि वह अपना अकाउंट बैलेंस देख सके, हाल की ट्रांजैक्शन्स चेक कर सके, किसी संदिग्ध निकासी को रिपोर्ट कर सके और अपने पर्सनल लोन के बारे में पूछ सके।

क्या दिखाया गया:

• एजेंट ने कॉलर की पहचान पहले सुरक्षा सवालों की एक तय प्रक्रिया से की, फिर ही अकाउंट एक्सेस दिया
• सत्यापन के बाद, एजेंट ने डायरेक्ट बैकएंड टूल्स से लाइव अकाउंट और सेविंग्स बैलेंस निकाले
• जब ग्राहक ने अनजान ATM निकासी को फ्लैग किया, एजेंट ने तुरंत उसे संदिग्ध ट्रांजैक्शन के रूप में आगे बढ़ाया, रियल-टाइम में फ्रॉड रेफरेंस नंबर जनरेट किया और फ्रॉड टीम को लॉग किया
• बातचीत के दौरान जब ग्राहक ने पर्सनल लोन के बारे में पूछा, एजेंट ने इरादे में बदलाव पहचाना और बिना किसी रुकावट के सही सब-एजेंट को रूट कर दिया
• जब ग्राहक ने पूछा कि कितना पे करना चाहिए, एजेंट ने फाइनेंशियल सलाह देने से मना किया, वजह साफ बताई और बताया कि वह किस चीज़ में मदद कर सकता है

यह क्यों ज़रूरी है:यह कोई स्क्रिप्टेड चैटबॉट नहीं है जो सिर्फ डिसीजन ट्री फॉलो करता है।

एजेंट एक ही कॉल में ऑथेंटिकेशन, अकाउंट क्वेरी, फ्रॉड फ्लैगिंग और लोन इनक्वायरी संभालता है — और वो भी नियमों का पालन करते हुए।

सिस्टम में कई लेयर के गार्डरेल्स हैं, जैसे फाइनेंशियल सलाह न देने का नियम। हर बातचीत का ऑटोमेटेड सारांश, स्कोर और वर्कफ़्लो एनालिटिक्स बनता है, जिससे टीमें हज़ारों कॉल्स की परफॉर्मेंस मॉनिटर कर सकती हैं।

नियमों का पालन और सुरक्षा

फाइनेंशियल सर्विसेज में AI को अपनाने में दिक्कत तकनीक की वजह से नहीं, बल्कि सुरक्षा और नियमों की जांच में आती है।

ElevenLabs के पास SOC 2 टाइप II और GDPR सर्टिफिकेशन है और हम लेवल 1 PCI DSS सर्विस प्रोवाइडर हैं — यह सबसे ऊंचा मानक है और हम पहले AI एजेंट्स प्लेटफॉर्म हैं जिसने यह हासिल किया। इसका मतलब है कि बैंक और मर्चेंट्स प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल बिना सेल्फ-होस्टिंग या VPC के कर सकते हैं। आपको स्पीड और सुरक्षा में से किसी एक को चुनना नहीं पड़ेगा।

जिन टीम्स को और आगे जाना है, उनके लिए ElevenLabs Agents आपको 75% AIUC-1 सर्टिफिकेशन की ओर सीधे ले जाता है.

AIUC-1 सर्टिफिकेशन AI एजेंट्स के लिए बनाया गया पहला सुरक्षा, सिक्योरिटी और विश्वसनीयता स्टैंडर्ड है – जिसे 75 से ज्यादा Fortune 500 CISOs और Stanford, MIT, और MITRE के रिसर्चर्स के साथ मिलकर तैयार किया गया है।

यह तीन चीज़ें कवर करता है जो हर संगठन चाहता है: 1) 5,000 से ज़्यादा एडवर्सेरियल सिमुलेशन से वेरिफाइड सुरक्षा, 2) तेज़ डिप्लॉयमेंट के लिए क्लियर ट्रस्ट सिग्नल, और 3) Lloyd's of London के जरिए AI एजेंट इंश्योरेंस — जिसमें हेल्यूसिनेशन, डेटा लीक और अनऑथराइज्ड एक्शन कवर होते हैं।

फाइनेंशियल सर्विसेज में AI एजेंट डिप्लॉय करने के लिए बेस्ट प्रैक्टिस

1. जटिल एजेंट्स को अलग-अलग स्पेशलाइज्ड सब-एजेंट्स में बांटें।सारी इंस्ट्रक्शन्स एक ही प्रॉम्प्ट में डालने से प्रोडक्शन में भरोसा कम हो जाता है। हर सब-एजेंट का अपना प्रॉम्प्ट, टूल्स और नॉलेज बेस हो तो टेस्ट, अपडेट और ट्रस्ट करना आसान होता है।
2. डिटरमिनिस्टिक कंट्रोल्स को LLM की फ्लेक्सिबिलिटी के साथ जोड़ें।ऑथेंटिकेशन जैसे स्टेप्स के लिए हार्ड-कोडेड रूटिंग इस्तेमाल करें, जहां कोई कन्फ्यूजन न हो। ओपन-एंडेड सवालों और इरादे समझने के लिए LLM-बेस्ड कंडीशन्स लें। दोनों ज़रूरी हैं।
3. अपने गार्डरेल्स को लेयर करें।प्रॉम्प्ट-लेवल इंस्ट्रक्शन्स से शुरुआत करें। फोकस, मैनिपुलेशन और कंटेंट के लिए नेटिव गार्डरेल्स दूसरी लेयर जोड़ते हैं। कस्टम गार्डरेल्स — जैसे फाइनेंशियल सलाह ब्लॉक करना — आपको अपने बिज़नेस के हिसाब से कंट्रोल देते हैं।
4. डिप्लॉय करने से पहले इवैल्यूएशन क्राइटेरिया तय करें।शुरुआत से ही बातचीत का स्कोरिंग, इरादे की कैटेगराइज़ेशन, हेल्यूसिनेशन डिटेक्शन और कंटेनमेंट ट्रैकिंग जोड़ें। बड़े स्तर पर डिप्लॉय करने वाली टीमें आमतौर पर हर एजेंट के लिए 20 से 70 इवैल्यूएशन क्राइटेरिया इस्तेमाल करती हैं।
5. सिर्फ कॉल लेवल नहीं, वर्कफ़्लो लेवल पर मॉनिटर करें।देखें कि यूज़र्स सब-एजेंट्स के बीच कैसे मूव करते हैं, कहां अटकते हैं और कौन से नोड्स बार-बार लूप बनाते हैं। वर्कफ़्लो एनालिटिक्स से वे समस्याएं सामने आती हैं जो सिर्फ कॉल रिव्यू से नहीं दिखतीं।
6. डिज़ाइन की शुरुआत में ही ऑथेंटिकेशन पर ध्यान दें।ऑथेंटिकेशन के तरीके अलग-अलग हो सकते हैं — सुरक्षा सवाल, वन-टाइम पासकोड, इन-ऐप नोटिफिकेशन, या टेलीफोनी। सही तरीका आपके रिस्क मॉडल पर निर्भर करता है। पहले से तय करें, बाद में नहीं।

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