Webbinar-sammanfattning: Bygg säkra AI-agenter för företag

Webbinar-sammanfattning: Bygg säkra AI-agenter för företag

Att få en AI-agent att hantera samtal är enkelt. Att få säkerhetsteamet, juristteamet och kunderna att lita på den är där de flesta företagslanseringar fastnar.

I vårt senaste webbinar, AI Agent Playbook för finanssektorn, gick vi igenom hur AI-agenter byggs, används och får förtroende i stor skala inom finans – från live-demos till verkliga resultat hos Revolut, Klarna och Bättre.

Varför det här är viktigt för finanssektorn

Så bygger du ett lager-på-lager-tänk kring säkerhet

Över fyra miljoner agenter har lanserats på ElevenAgents-plattformen. De som fungerar pålitligt i företag har en sak gemensamt: säkerheten byggdes in från början, inte efter första incidenten.

Olika agenter kräver helt olika gränser.

Glappet handlar inte bara om automatisering – det handlar om att leverera konsekventa, regelriktiga upplevelser i stor skala utan att tappa det mänskliga.

Eftersom agenter är icke-deterministiska kan ingen enskild skyddsmekanism täcka alla risker. Därför behöver företag ett lager-på-lager-tänk – flera kontroller som samverkar för att göra säkerhetsmissar till undantag.

Demo: Agent för privatbank

InputEn privatbankkund ringer in för att kolla sitt kontosaldo, se senaste transaktioner, flagga ett misstänkt uttag och fråga om sitt privatlån.

Beslutsfattande

• Agenten verifierade inringaren med en strukturerad sekvens av säkerhetsfrågor innan någon kontoinformation gavs
• När kunden var verifierad hämtade agenten aktuella saldon för konto och sparande via direkta backend-verktyg
• När kunden flaggade ett okänt bankomatuttag eskalerade agenten det direkt som en misstänkt transaktion, skapade ett bedrägerireferensnummer i realtid och loggade det hos bedrägeriteamet
• Samtalet växlade mitt i till en fråga om privatlån – agenten upptäckte ändrad avsikt och kopplade vidare till rätt specialiserad underagent utan krångel
• När kunden bad om råd kring hur mycket som borde betalas av, avstod agenten från att ge ekonomiska råd, förklarade tydligt varför och erbjöd istället hjälp med det den kunde

I alla tre stegen behöver du i förväg bestämma dina exit-strategier: ska ett regelbrott avsluta samtalet, trigga ett nytt försök med korrigerande instruktioner, eller koppla över till en människa? Det här valet påverkar användarupplevelsen när något går fel.Det här är inte en förskriven chatbot som följer ett beslutsträd.

Agenten hanterar verifiering, kontofrågor, bedrägeriflaggning och lånefrågor i ett och samma samtal – och följer samtidigt alla regelverk.

Skyddsräcken är inbyggda i systemprompten och inkluderar egna regler, som begränsning av ekonomiska råd. Varje samtal genererar automatiska sammanfattningar, utvärderingspoäng och analys på workflow-nivå så att team kan följa upp tusentals samtal.

Regelefterlevnad och säkerhet

AI i finans misslyckas sällan för att tekniken inte fungerar. Det faller på att organisationer inte klarar säkerhets- och regelefterlevnadsgranskningar.

ElevenLabs har SOC 2 Typ II och GDPR-certifieringar och är en Level 1 PCI DSS-tjänsteleverantör – högsta möjliga nivå och första AI-agentplattformen som nått det. Det betyder att banker och handlare kan använda plattformen utan krav på egen hosting eller VPC. Du behöver inte välja mellan snabbhet och säkerhet.

Scenario:mot AIUC-1-certifiering direkt från start.

AIUC-1-certifieringen är den första standarden för säkerhet, trygghet och tillförlitlighet som är särskilt framtagen för AI-agenter – utvecklad tillsammans med över 75 säkerhetschefer från Fortune 500-företag och forskare från Stanford, MIT och MITRE.

Den täcker tre saker som organisationer ofta efterfrågar: 1) validerad säkerhet genom över 5 000 simulerade attacker, 2) snabbare implementation tack vare tydliga förtroendesignaler som snabbar upp säkerhetsgranskningar, och 3) tillgång till AI-agentförsäkring som täcker hallucinationer, dataläckor och obehöriga åtgärder via Lloyd's of London.

Bästa praxis för att införa AI-agenter i finans

1. Dela upp komplexa agenter i specialiserade underagenter.Att lägga alla instruktioner i en prompt försämrar tillförlitligheten i drift. Modulerade underagenter – med egna prompts, verktyg och kunskapsbas – är lättare att testa, uppdatera och lita på.
2. Kombinera deterministiska kontroller med LLM-flexibilitet. Använd hårdkodad styrning för steg som verifiering där det inte finns utrymme för tolkning. Använd LLM-baserade villkor för att förstå avsikt och hantera öppna frågor. Du behöver båda.
3. Bygg skyddsräcken i flera lager.Instruktioner på promptnivå är bara början. Inbyggda skydd för fokus, manipulation och innehåll ger ett andra lager. Egna skydd – som att blockera ekonomiska råd – ger exakt kontroll över specialfall för din verksamhet.
4. Definiera utvärderingskriterier innan du sätter igång. Bygg in samtalspoäng, avsiktsklassning, upptäckt av hallucinationer och spårning av avgränsning från början. Team som skalar upp använder ofta mellan tjugo och sjuttio utvärderingskriterier per agent.
5. Följ upp på workflow-nivå, inte bara samtalsnivå.Se hur användare rör sig mellan underagenter, var de fastnar och vilka noder som skapar upprepade loopar. Workflow-analys visar problem som samtalsgranskning missar.
6. Ta tag i verifiering tidigt i designprocessen. Verifieringsmetoder varierar – säkerhetsfrågor, engångskoder, appnotiser, telefoni. Rätt metod beror på din riskmodell. Bestäm innan du bygger, inte efter.

Se hela sessionen

Demo 2: Simuleringstest före lanseringhär.