Riepilogo webinar: L’AI Agent Playbook per i servizi finanziari

Riepilogo del webinar: la guida agli agenti IA per i servizi finanziari

I clienti dei servizi finanziari si aspettano più di risponditori automatici e musica musica di attesa: si aspettano esperienze fluide e intelligenti che risolvano davvero i loro problemi. 

Nel nostro ultimo webinar, La guida agli agenti IA per i servizi finanziari, abbiamo illustrato come gli agenti IA vengono sviluppati, implementati e adottati su larga scala nei servizi finanziari, dalle demo dal vivo ai risultati concreti ottenuti da Revolut, Klarna e Better.

Perché è importante per i servizi finanziari 

Dal 2011, il settore ha investito oltre 2.800 miliardi di dollari nella trasformazione digitale. Eppure, i clienti continuano a non sentirsi adeguatamente serviti. I canali digitali hanno eliminato l'attrito di recarsi in filiale, sostituendolo però con un altro tipo di frustrazione: interazioni impersonali, automatizzate e prive di coinvolgimento emotivo, che trattano le persone come ticket.

Questo divario ha un costo che emerge ovunque. Una quota significativa delle interazioni consiste in chiamate ripetute di clienti che non hanno ottenuto una soluzione al primo contatto. Gli operatori vanno incontro a burnout e il turnover aumenta, mentre la qualità del servizio resta invariata. 

Il risultato è un problema di fidelizzazione. I clienti distribuiscono i propri affari tra più banche perché nessun singolo istituto li tratta come una relazione strategica. 

Il divario non riguarda solo l'automazione: si tratta di offrire esperienze coerenti e conformi alle policy su larga scala, senza perdere il tocco umano.

Gli agenti IA multimodali e multicanale stanno contribuendo a colmare questo divario. 

Demo: agente per il retail banking 

Scenario: Un cliente del retail banking chiama per controllare il saldo del conto, esaminare le transazioni recenti, segnalare un prelievo sospetto e chiedere informazioni sul proprio prestito personale.

Cosa è stato mostrato:

• L'agente ha autenticato il chiamante tramite una sequenza strutturata di domande di sicurezza prima di consentire l'accesso al conto
• Una volta verificato il cliente, l'agente ha recuperato in tempo reale i saldi del conto e dei risparmi tramite chiamate dirette agli strumenti backend
• Quando il cliente ha segnalato un prelievo ATM non riconosciuto, l'agente lo ha subito classificato come transazione sospetta, ha generato un numero di riferimento antifrode in tempo reale e lo ha registrato presso il team antifrode
• A metà chiamata, la conversazione è passata a una richiesta relativa a un prestito personale: l'agente ha rilevato il cambio di intento e l'ha indirizzata al sotto-agente specializzato appropriato, senza interruzioni
• Quando il cliente ha chiesto un consiglio sull'importo da rimborsare, l'agente ha rifiutato di fornire consulenza finanziaria, ne ha spiegato chiaramente il motivo e ha indicato in cos'altro poteva essere d'aiuto

Perché è importante: Non si tratta di un chatbot con script che segue un albero decisionale.

L'agente gestisce l'autenticazione, le richieste relative al conto, la segnalazione di frodi e le richieste di prestito in un'unica chiamata, rispettando al tempo stesso i requisiti di conformità.

I guardrail sono stratificati e integrati nel system prompt e includono regole personalizzate, come il divieto di fornire consulenza finanziaria. Ogni conversazione genera riepiloghi automatici, punteggi di valutazione e analisi a livello di workflow, così i team possono monitorare le prestazioni su migliaia di chiamate. 

Conformità normativa e sicurezza 

L'adozione dell'IA nei servizi finanziari raramente fallisce perché la tecnologia non funziona. Fallisce perché le organizzazioni non riescono a superare le proprie revisioni di sicurezza e conformità normativa. 

ElevenLabs dispone delle certificazioni SOC 2 Type II e GDPR ed è un fornitore di servizi PCI DSS di Livello 1, il più alto standard disponibile, nonché la prima piattaforma di agenti IA a raggiungerlo. Ciò significa che le banche acquirenti e gli esercenti possono usare la piattaforma senza requisiti di self-hosting o VPC. Non devi scegliere tra velocità e sicurezza.

Per i team che hanno esigenze più avanzate, ElevenLabs Agents ti porta al 75% del percorso verso la certificazione AIUC-1 fin da subito.

AIUC-1 è il primo standard di sicurezza, protezione e affidabilità progettato specificamente per gli agenti IA, sviluppato con oltre 75 CISO di aziende Fortune 500 e ricercatori di Stanford, MIT e MITRE.

Copre tre aspetti che le organizzazioni richiedono costantemente: 1) sicurezza convalidata tramite oltre 5.000 simulazioni avversarie, 2) implementazione più rapida grazie a un chiaro segnale di fiducia che accelera le revisioni di sicurezza e 3) accesso a un'assicurazione per gli agenti IA che copre allucinazioni, fughe di dati e azioni non autorizzate tramite Lloyd's of London.

Best practice per implementare un agente IA nei servizi finanziari 

1. Suddividi gli agenti complessi in sotto-agenti specializzati. Inserire tutte le istruzioni in un unico prompt riduce l'affidabilità in produzione. I sotto-agenti modulari, ciascuno con il proprio prompt, strumenti e knowledge base, sono più facili da testare, aggiornare e considerare affidabili.
2. Combina controlli deterministici e flessibilità degli LLM. Usa un routing hard-coded per passaggi come l'autenticazione, dove non c'è spazio per l'interpretazione. Usa condizioni basate su LLM per comprendere l'intento e gestire query aperte. Ti servono entrambi.
3. Stratifica i guardrail. Le istruzioni a livello di prompt sono un punto di partenza. I guardrail nativi che coprono focus, manipolazione e contenuti aggiungono un secondo livello. I guardrail personalizzati, come il blocco della consulenza finanziaria, ti offrono un controllo preciso sui casi limite specifici della tua attività.
4. Definisci i criteri di valutazione prima dell'implementazione. Integra fin dall'inizio il punteggio delle conversazioni, la categorizzazione degli intenti, il rilevamento delle allucinazioni e il monitoraggio del contenimento. I team che implementano su larga scala usano in genere da venti a settanta criteri di valutazione per agente.
5. Monitora a livello di workflow, non solo a livello di chiamata. Comprendi come gli utenti passano da un sotto-agente all'altro, dove incontrano difficoltà e quali nodi creano cicli ripetuti. Le analisi del workflow fanno emergere problemi che le revisioni a livello di chiamata non rilevano.
6. Affronta l'autenticazione fin dalle prime fasi del processo di progettazione. I metodi di autenticazione variano: domande di sicurezza, codici monouso, notifiche in-app, telefonia upstream. L'approccio giusto dipende dal tuo modello di rischio. Decidi prima di sviluppare, non dopo.

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