Webbinar-sammanfattning: Så använder du agenter i alla kanaler

Webbinar-sammanfattning: Så använder du agenter i alla kanaler

Dina kunder kommunicerar inte på samma sätt – din agent ska inte heller göra det. Vissa vill ringa. Andra vill skicka meddelanden. Några föredrar mejl.

Din agent behöver möta dem där de är – utan att du måste bygga om allt från grunden för varje kanal.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

Varför en omnikanalstrategi är viktig

Kundernas förväntningar har förändrats. Support dygnet runt utan väntetid är standard. Om ett varumärke inte lever upp till det blir det inte bara en dålig upplevelse – det är så folk börjar prata om varumärket.

Företag med en stark strategi för kundupplevelse har 1,5 gånger högre intäktsökning än de utan. Tittar man specifikt på omnikanal blir siffrorna tydligare: 15 % mer intäkter och 35 % mer lojala kunder jämfört med enkanalslösningar.

Företag med stark omnikanal-närvaro behåller också 89 % av sina kunder. De utan behåller bara 33 %. Det ger en tydlig konkurrensfördel.

AI höjer redan nöjdheten. 86 % av servicechefer som infört AI säger att det direkt förbättrat deras CSAT. Frågan är inte längre om AI klarar kundkontakter – utan om du använder det där dina kunder faktiskt finns.

Omnikanalproblemet de flesta team missar

Grundproblemet är arkitekturen. Om en agent byggs för en kanal och sedan anpassas för andra, innebär anpassningen alltid förlust – av konsekvens, kontext och möjligheten att förbättra hela systemet samtidigt.En privatbankkund ringer in för att kolla sitt kontosaldo, se senaste transaktioner, flagga ett misstänkt uttag och fråga om sitt privatlån.

Det smidigare sättet är att bygga på logiknivå, inte kanalspecifikt. En agent, en kunskapsbas, ett regelverk. Kanalen blir bara en yta att visa upp agenten på, inte en begränsning i designen.

• 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

Frågan för de flesta team är inte om de ska samla allt – utan när, och vad det kostar att göra om det som redan byggts.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.

Demo 1: Lägga till incheckad väska via SMS

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.

Det som visades:

1. Sarah skickade ett sms till agenten och frågade om avgiften för skidväskaAtt 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. Agenten verifierade henne med bokningsnummer och efternamn 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. Agenten hämtade hennes bokning och bekräftade avgiften på $75 enkel väg för specialbagageInstruktioner 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. Agenten la till väskan i bokningen och skickade en säker betalningslänk 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. Hela ärendet löstes i en sms-tråd utan väntetidSe 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.

Varför det är viktigt:

Demo 2: Simuleringstest före lanseringhär.