Resumo do Webinar: Guia de Agentes de IA para Serviços Financeiros

Resumo do webinar: O guia prático de agentes de IA para serviços financeiros

Os clientes de serviços financeiros esperam mais do que menus telefônicos e música de espera — eles esperam experiências fluidas e inteligentes que realmente resolvam seus problemas. 

Em nosso webinar mais recente, O guia prático de agentes de IA para serviços financeiros, mostramos como os agentes de IA estão sendo criados, implementados e usados com confiança em escala nos serviços financeiros — de demonstrações ao vivo a resultados reais na Revolut, Klarna e Better.

Por que isso importa para os serviços financeiros 

O setor investiu mais de US$ 2,8 trilhões em transformação digital desde 2011. Ainda assim, os clientes não se sentem bem atendidos. Os canais digitais eliminaram a dificuldade de ir até uma agência, mas a substituíram por outro tipo de frustração: interações impessoais, automatizadas e sem profundidade emocional, que tratam as pessoas como chamados.

Essa lacuna tem um custo que aparece em todos os lugares. Uma parcela significativa das interações são ligações repetidas de clientes que não tiveram seu problema resolvido na primeira vez. Os atendentes se esgotam, a rotatividade aumenta e a qualidade do atendimento permanece estagnada. 

O resultado é um problema de fidelização. Os clientes estão distribuindo seus negócios entre vários bancos porque nenhuma instituição os trata como um relacionamento estratégico. 

A lacuna não se resume à automação — trata-se de oferecer experiências consistentes, em conformidade com as políticas e em escala, sem perder o toque humano.

Agentes de IA multimodais e multicanais estão ajudando a reduzir essa lacuna. 

Demonstração: agente para banco de varejo 

Cenário: Um cliente de banco de varejo liga para consultar o saldo da conta, revisar transações recentes, sinalizar um saque suspeito e perguntar sobre seu empréstimo pessoal.

O que foi demonstrado:

• O agente autenticou a pessoa que ligou por meio de uma sequência estruturada de perguntas de segurança antes de permitir qualquer acesso à conta
• Após a verificação, o agente consultou em tempo real os saldos da conta e da poupança usando chamadas diretas a ferramentas de backend
• Quando o cliente sinalizou um saque não reconhecido em caixa eletrônico, o agente imediatamente o escalonou como uma transação suspeita, gerou um número de referência de fraude em tempo real e o registrou com a equipe de fraude
• No meio da ligação, a conversa mudou para uma consulta sobre empréstimo pessoal — o agente detectou a mudança de intenção e encaminhou o cliente ao subagente especializado adequado, sem nenhuma dificuldade
• Quando o cliente pediu orientação sobre quanto deveria quitar, o agente recusou-se a dar aconselhamento financeiro, explicou o motivo com clareza e ofereceu ajuda com o que podia fazer

Por que isso importa: Não se trata de um chatbot roteirizado que segue uma árvore de decisões.

O agente lida com autenticação, consultas de conta, sinalização de fraude e consultas sobre empréstimos em uma única ligação — tudo respeitando os limites de conformidade.

As barreiras de proteção são aplicadas em camadas e integradas ao prompt do sistema, incluindo regras personalizadas, como a restrição a aconselhamento financeiro. Cada conversa gera resumos automatizados, pontuações de avaliação e análises no nível do workflow para que as equipes possam monitorar o desempenho em milhares de ligações. 

Conformidade e segurança 

A adoção de IA em serviços financeiros raramente falha porque a tecnologia não funciona. Ela falha porque as organizações não conseguem aprovação em suas análises de segurança e conformidade. 

A ElevenLabs possui certificações SOC 2 Tipo II e LGPD e é uma provedora de serviços PCI DSS Nível 1 — o mais alto padrão disponível e a primeira plataforma de agentes de IA a alcançá-lo. Isso significa que bancos adquirentes e comerciantes podem usar a plataforma sem requisitos de auto-hospedagem ou VPC. Você não precisa escolher entre velocidade e segurança.

Para equipes que precisam ir além, o ElevenLabs Agents leva você a 75% do caminho rumo à certificação AIUC-1 logo de início.

AIUC-1 é a primeira certificação de segurança, proteção e confiabilidade criada especificamente para agentes de IA — desenvolvida com mais de 75 CISOs da Fortune 500 e pesquisadores de Stanford, MIT e MITRE.

Ela abrange três aspectos que as organizações pedem de forma consistente: 1) segurança validada por mais de 5.000 simulações adversariais, 2) implementação mais rápida por meio de um claro sinal de confiança que acelera as análises de segurança e 3) acesso a seguro para agentes de IA, que cobre alucinações, vazamento de dados e ações não autorizadas pela Lloyd's of London.

Boas práticas para implementar agentes de IA em serviços financeiros 

1. Divida agentes complexos em subagentes especializados. Colocar todas as instruções em um único prompt reduz a confiabilidade em produção. Subagentes modulares — cada um com seu próprio prompt, ferramentas e base de conhecimento — são mais fáceis de testar, atualizar e usar com confiança.
2. Combine controles determinísticos com a flexibilidade dos LLMs. Use roteamento programado para etapas como a autenticação, em que não há espaço para interpretação. Use condições baseadas em LLM para entender a intenção e conduzir consultas abertas. Você precisa dos dois.
3. Aplique barreiras de proteção em camadas. As instruções no nível do prompt são um ponto de partida. Barreiras de proteção nativas para foco, manipulação e conteúdo adicionam uma segunda camada. Barreiras de proteção personalizadas — como bloquear aconselhamento financeiro — dão a você controle preciso sobre casos extremos específicos do seu negócio.
4. Defina os critérios de avaliação antes da implementação. Inclua desde o início pontuação de conversas, categorização de intenção, detecção de alucinações e acompanhamento da taxa de resolução. Equipes que implementam em escala normalmente usam entre vinte e setenta critérios de avaliação por agente.
5. Monitore no nível do workflow, não apenas no nível da ligação. Entenda como os usuários transitam entre os subagentes, onde encontram dificuldades e quais nós criam ciclos repetidos. As análises de workflow revelam problemas que as revisões no nível da ligação não detectam.
6. Aborde a autenticação no início do processo de design. Os métodos de autenticação variam — perguntas de segurança, senhas de uso único, notificações no app e telefonia upstream. A abordagem certa depende do seu modelo de risco. Decida antes de criar, não depois.

Assista à sessão completa 

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