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

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

Clientes de serviços financeiros esperam mais do que menus telefônicos e música de esperamúsica — eles esperam experiências integradas e inteligentes que realmente resolvam seus problemas. 

Em nosso webinar mais recente, O guia de agentes de IA para serviços financeiros, mostramos como 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 sentem que estão sendo bem atendidos. Os canais digitais eliminaram o atrito de ir até uma agência, mas o substituíram por outro tipo de frustração: interações impessoais, automatizadas e emocionalmente neutras, 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 entram em esgotamento, a rotatividade aumenta e a qualidade do atendimento permanece estagnada. 

O resultado é um problema de fidelidade. Os clientes distribuem seus negócios entre vários bancos porque nenhuma instituição os trata como uma relação estratégica. 

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

Agentes de IA multimodais e multicanal 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 mostrado:

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

Por que isso importa: Este não é um chatbot roteirizado seguindo uma árvore de decisão.

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

As proteções são aplicadas em camadas e incorporadas 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 passar pelas avaliações de segurança e conformidade. 

A ElevenLabs possui as certificações SOC 2 Tipo II e LGPD e é uma provedora de serviços PCI DSS de 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 hospedagem própria ou VPC. Você não precisa escolher entre velocidade e segurança.

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

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

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

Práticas recomendadas para implementar um agente 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, nas quais não há espaço para interpretação. Use condições baseadas em LLM para entender a intenção e lidar com consultas abertas. Você precisa dos dois.
3. Aplique suas proteções em camadas. Instruções no nível do prompt são um ponto de partida. Proteções nativas que abrangem foco, manipulação e conteúdo adicionam uma segunda camada. Proteções 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 a pontuação das conversas, a categorização de intenções, a detecção de alucinações e o acompanhamento de contenção. 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 ficam bloqueados e quais nós criam ciclos repetitivos. 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, códigos de uso único, notificações no app, telefonia upstream. A abordagem correta depende do seu modelo de risco. Decida antes de criar, não depois.

Assista à sessão completa 

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