Resumo do Webinar: Como Criar Agentes de IA Seguros para Empresas

Resumo do Webinar: Como Criar Agentes de IA Seguros para Empresas

Fazer um agente de IA conversar é fácil. O desafio é conquistar a confiança do time de segurança, jurídico e dos clientes — é aí que a maioria das implantações em empresas trava.

No nosso último webinar, Guia de Agentes de IA para Serviços Financeiros, mostramos como agentes de IA estão sendo criados, implementados e ganhando confiança em larga escala nos serviços financeiros — com demonstrações ao vivo e resultados reais na Revolut, Klarna e na Melhor.

Por que isso é importante para serviços financeiros

Como criar uma abordagem em camadas para segurança

Mais de quatro milhões de agentes já foram implantados na plataforma ElevenAgents. Os que funcionam bem em ambientes corporativos têm uma coisa em comum: a segurança foi pensada desde o início, não só depois do primeiro incidente.

Agentes diferentes precisam de limites diferentes.

O desafio não é só automação — é entregar experiências consistentes e em conformidade, em escala, sem perder o toque humano.

Como agentes são não-determinísticos, nenhum controle sozinho protege contra todos os riscos. Por isso, times corporativos precisam de uma abordagem em camadas — vários controles atuando juntos para que falhas de segurança sejam raras.

Demonstração: Agente de banco varejista

EntradaUm cliente de banco varejista liga para consultar o saldo, revisar transações recentes, sinalizar um saque suspeito e perguntar sobre seu empréstimo pessoal.

Tomada de decisão

• O agente autenticou o cliente com uma sequência estruturada de perguntas de segurança antes de liberar o acesso à conta
• Após a verificação, o agente buscou os saldos atualizados da conta corrente e poupança usando integrações diretas com o sistema
• Quando o cliente sinalizou um saque não reconhecido no caixa eletrônico, o agente imediatamente tratou como transação suspeita, gerou um número de referência de fraude em tempo real e registrou o caso com a equipe de prevenção
• A conversa mudou no meio da ligação para uma dúvida sobre empréstimo pessoal — o agente percebeu a mudança de assunto e direcionou para o subagente especializado, sem atrito
• Quando o cliente pediu orientação sobre quanto pagar, o agente explicou claramente que não pode dar aconselhamento financeiro, explicou o motivo e ofereceu outras formas de ajudar

Em todos esses pontos, é importante definir as estratégias de saída com antecedência: uma violação encerra a conversa, tenta de novo com orientação extra ou transfere para um humano? Essa decisão define a experiência do usuário quando algo dá errado.Isso não é um chatbot com respostas prontas.

O agente faz autenticação, consulta de saldo, sinalização de fraude e dúvidas sobre empréstimo em uma única ligação — sempre respeitando as regras de conformidade.

Os limites de segurança são integrados ao sistema e incluem regras personalizadas, como restrição a conselhos financeiros. Cada conversa gera resumos automáticos, notas de avaliação e análises do fluxo de trabalho para que as equipes acompanhem o desempenho em milhares de chamadas.

Conformidade e segurança

A adoção de IA em serviços financeiros raramente falha por causa da tecnologia. O problema costuma ser a aprovação nos processos de segurança e conformidade das organizações.

A ElevenLabs possui certificações SOC 2 Tipo II e LGPD, além de ser provedora PCI DSS Nível 1 — o padrão mais alto do setor e a primeira plataforma de agentes de IA a conquistar esse nível. Isso significa que bancos e comerciantes podem usar a plataforma sem precisar de hospedagem própria ou VPC. Você não precisa escolher entre agilidade e segurança.

Cenário: para a certificação AIUC-1 pronta para uso.

A certificação AIUC-1 é o primeiro padrão de segurança, proteção e confiabilidade criado especialmente para agentes de IA – desenvolvido com mais de 75 CISOs de empresas Fortune 500 e pesquisadores de Stanford, MIT e MITRE.

Ela cobre três pontos que as organizações sempre pedem: 1) segurança validada em mais de 5.000 simulações adversas, 2) implantação mais rápida com um selo de confiança que acelera as revisões de segurança, e 3) acesso a seguro para agentes de IA cobrindo alucinações, vazamento de dados e ações não autorizadas, via Lloyd’s of London.

Boas práticas para implantar agentes de IA em serviços financeiros

1. Divida agentes complexos em subagentes especializados.Colocar todas as instruções em um único prompt reduz a confiabilidade na produção. Subagentes modulares — cada um com seu próprio prompt, ferramentas e base de conhecimento — são mais fáceis de testar, atualizar e confiar.
2. Combine controles determinísticos com a flexibilidade do LLM.Use roteamento fixo para etapas como autenticação, onde não há margem para interpretação. Use condições baseadas em LLM para entender intenções e lidar com perguntas abertas. Os dois são necessários.
3. Implemente camadas de proteção.Instruções no prompt são só o começo. Barreiras nativas para foco, manipulação e conteúdo formam uma segunda camada. Barreiras personalizadas — como bloquear conselhos financeiros — dão controle preciso sobre casos específicos do seu negócio.
4. Defina critérios de avaliação antes de implantar.Inclua desde o início pontuação de conversas, categorização de intenção, detecção de alucinação e acompanhamento de contenção. Equipes que operam em escala costumam usar entre vinte e setenta critérios de avaliação por agente.
5. Monitore o fluxo de trabalho, não só as ligações.Entenda como os usuários navegam entre subagentes, onde ficam presos e quais pontos geram repetições. A análise do fluxo de trabalho revela problemas que a revisão de chamadas isoladas não mostra.
6. Pense na autenticação desde o início do projeto.Os métodos variam — perguntas de segurança, códigos de uso único, notificações no app, telefonia integrada. A escolha certa depende do seu modelo de risco. Decida antes de construir, não depois.

Assista à sessão completa

Demo 2: Teste de simulação antes do lançamentoaqui.