Webbinar-sammanfattning: AI Agent Playbook för finanssektorn

Sammanfattning av webbinariet: Handboken för AI-agenter inom finansiella tjänster

Kunder inom finansiella tjänster förväntar sig mer än knappval och väntemusikmusik – de förväntar sig smidiga, intelligenta upplevelser som faktiskt löser deras problem. 

I vårt senaste webbinarium, Handboken för AI-agenter inom finansiella tjänster, gick vi igenom hur AI-agenter byggs, implementeras och används i stor skala inom finansiella tjänster – från livedemor till verkliga resultat hos Revolut, Klarna och Better.

Därför är det viktigt för finansiella tjänster 

Branschen har spenderat över 2,8 biljoner dollar på digital transformation sedan 2011. Ändå känner kunderna fortfarande inte att de får den hjälp de behöver. Digitala kanaler tog bort friktionen med att gå in på ett kontor, men ersatte den med en annan typ av frustration: opersonliga, automatiserade och känslomässigt platta interaktioner som behandlar människor som ärenden.

Det här glappet medför kostnader som märks överallt. En betydande del av interaktionerna är återkommande samtal från kunder som inte fick hjälp första gången. Agenter blir utbrända och personalomsättningen ökar, medan tjänstekvaliteten står still. 

Resultatet är ett lojalitetsproblem. Kunder sprider sina affärer mellan flera banker eftersom ingen enskild institution behandlar dem som en strategisk relation. 

Glappet handlar inte bara om automatisering – det handlar om att leverera konsekventa upplevelser som följer regelverk, i stor skala och utan att förlora den mänskliga kontakten.

Multimodala AI-agenter för flera kanaler hjälper till att minska det glappet. 

Demo: Agent för privatbankstjänster 

Scenario: En kund inom privatbankstjänster ringer för att kontrollera sitt kontosaldo, gå igenom senaste transaktioner, rapportera ett misstänkt uttag och fråga om sitt privatlån.

Det här visades:

• Agenten autentiserade den som ringde genom en strukturerad serie säkerhetsfrågor innan åtkomst till kontot beviljades
• Efter verifieringen hämtade agenten aktuella saldon för konto och sparande genom direkta verktygsanrop till backend
• När kunden rapporterade ett okänt uttag i en bankomat eskalerade agenten det omedelbart som en misstänkt transaktion, skapade ett referensnummer för bedrägeri i realtid och registrerade det hos bedrägeriteamet
• Mitt i samtalet övergick konversationen till en fråga om privatlån – agenten upptäckte avsiktsändringen och kopplade utan friktion vidare till rätt specialiserade underagent
• När kunden bad om råd kring hur mycket som skulle betalas av avböjde agenten att ge finansiell rådgivning, förklarade tydligt varför och erbjöd i stället hjälp med det den kunde bistå med

Därför är det viktigt: Det här är inte en skriptad chattbot som följer ett beslutsträd.

Agenten hanterar autentisering, kontofrågor, rapportering av bedrägerier och lånefrågor i ett enda samtal – samtidigt som den följer regelverken.

Skyddsräckena finns i flera lager, är inbyggda i systemprompten och omfattar anpassade regler, som en begränsning av finansiell rådgivning. Varje konversation skapar automatiska sammanfattningar, utvärderingspoäng och analyser på workflow-nivå, så att team kan övervaka resultatet för tusentals samtal. 

Regelefterlevnad och säkerhet 

AI-användning inom finansiella tjänster misslyckas sällan för att tekniken inte fungerar. Den misslyckas för att organisationer inte får igenom den i sina säkerhets- och regelefterlevnadsgranskningar. 

ElevenLabs har certifieringarna SOC 2 Type II och GDPR och är en PCI DSS-tjänsteleverantör på nivå 1 – den högsta tillgängliga standarden och den första plattformen för AI-agenter som har uppnått den. Det innebär att inlösande banker och handlare kan använda plattformen utan krav på egen drift eller VPC. Du behöver inte välja mellan snabbhet och säkerhet.

För team som behöver gå längre ger ElevenLabs Agents dig 75 % av vägen 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 CIO:er med ansvar för informationssäkerhet på Fortune 500-företag och forskare från Stanford, MIT och MITRE.

Den omfattar tre saker som organisationer konsekvent efterfrågar: 1) validerad säkerhet genom fler än 5 000 adversarial-simuleringar, 2) snabbare implementering genom en tydlig förtroendesignal som påskyndar säkerhetsgranskningar och 3) tillgång till AI-agentförsäkring som täcker hallucinationer, dataläckor och obehöriga åtgärder via Lloyd's of London.

Bästa praxis för att implementera AI-agenter inom finansiella tjänster 

1. Dela upp komplexa agenter i specialiserade underagenter. Att lägga alla instruktioner i en enda prompt försämrar tillförlitligheten i produktion. Modulära underagenter – var och en med egen prompt, egna verktyg och kunskapsbas – är enklare att testa, uppdatera och lita på.
2. Kombinera deterministiska kontroller med LLM-flexibilitet. Använd hårdkodad routning för steg som autentisering, där det inte finns utrymme för tolkning. Använd LLM-baserade villkor för att förstå avsikter och hantera öppna frågor. Du behöver båda.
3. Arbeta med skyddsräcken i lager. Instruktioner på promptnivå är en startpunkt. Inbyggda skyddsräcken för fokus, manipulation och innehåll lägger till ett andra lager. Anpassade skyddsräcken – som att blockera finansiell rådgivning – ger dig exakt kontroll över gränsfall som är specifika för din verksamhet.
4. Definiera utvärderingskriterier innan du implementerar. Bygg in poängsättning av konversationer, kategorisering av avsikter, identifiering av hallucinationer och uppföljning av containment från början. Team som implementerar i stor skala använder vanligtvis mellan tjugo och sjuttio utvärderingskriterier per agent.
5. Övervaka på workflow-nivå, inte bara samtalsnivå. Förstå hur användare rör sig mellan under-agenter, var de fastnar och vilka noder som skapar upprepade loopar. Workflow-analyser synliggör problem som granskningar på samtalsnivå missar.
6. Ta upp autentisering tidigt i designprocessen. Autentiseringsmetoder varierar – säkerhetsfrågor, engångskoder, notiser i appen och uppströms telefoni. Rätt metod beror på din riskmodell. Bestäm dig innan du bygger, inte efteråt.

Se hela sessionen 

Se hela webbinariet här.