Itaú, OpenAI 모델 기반 생성형 AI 구축: ia.i, IARA, 7천만 고객 확보 계획

Itaú는 단일 모델에 의존하는 대신 다양한 OpenAI 모델과 자체 거버넌스 레이어를 결합하여 전체 고객 기반을 위한 생성형 AI를 구축하고 있습니다. 브라질 은행의 대화형 제품 ia.i는 첫 단계에서 약 30만 명의 고객에게 도달했으며, 2026년 말까지 전체 고객 기반에 제공될 예정입니다.

Itaú가 발표한 내용

Itaú는 ia.i를 텍스트 또는 음성으로 활성화되는 은행 업무를 위한 완전한 대화형 레이어로 소개하고, 그 뒤에 있는 아키텍처를 설명했습니다: Customer DNA 컨텍스트 레이어, IARA라는 거버넌스 및 오케스트레이션 플랫폼, 그리고 은행 자체 전문가와 서비스 팀에도 동일한 인텔리전스 레이어를 확장하는 내부 'AI First' 전략입니다.

은행은 이 이니셔티브를 모델 정교함보다는 단순함에 초점을 맞추고 있습니다. Itaú의 CTO인 Carlos Eduardo Mazzei는 기술을 고객에게 거의 보이지 않게 만드는 것을 목표로 설명합니다.

"이것의 많은 부분은 단순하고 직접적이며 유용한 것을 만들어 고객에게 직접적인 혜택을 제공하고 기술이 거의 눈에 띄지 않게 하는 것입니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

설계 원칙: 기술을 보이지 않게 만들기

Itaú가 제시한 제품 기준은 솔루션이 실제 일상적인 문제를 해결하고 직접적이고 단순하며 기억에 남아야 한다는 것입니다. 이러한 관점에서 기술은 수단일 뿐 고객 경험의 중심이 아닙니다.

은행은 이러한 지원에 대한 수요를 언급합니다. Itaú가 Grupo Consumoteca와 협력하여 실시한 연구에 따르면 브라질인의 80%가 재정 생활을 더 잘 정리하고 결정에 대한 더 효과적인 지원을 원하며, 65%는 지속적인 안내를 제공하는 금융 코파일럿 역할을 하는 기술을 원합니다.

ia.i: 은행 상품 전반에 걸친 하나의 대화형 레이어

이 여정은 2024년 Itaú가 특정 금융 요구를 위한 첫 번째 Inteligência Itaú 기능을 도입하면서 시작되었습니다. ia.i는 다음 단계입니다: 당좌 예금, 신용, 카드, 보험 및 기타 서비스와 관련된 상호 작용을 하나로 모으고 필요할 때마다 고객을 전문 인간 지원에 연결하는 단일 환경입니다.

이러한 사용 사례의 폭이 하나의 모델이 아닌 여러 모델을 사용하기로 한 결정을 주도했습니다.

"OpenAI의 모델은 비용과 지연 시간 측면에서 효율적이어야 하는 가장 간단한 것부터 적절한 답변을 제공하는 데 필요한 추론과 모든 근거가 요구되는 더 복잡한 솔루션까지, 이러한 다양한 솔루션에서 작동할 수 있었기 때문에 이 경험을 제공하는 데 매우 중요했습니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

Itaú에 따르면 단일 모델 대신 다양한 모델을 보유한 것이 하나의 제품에서 완전한 솔루션을 제공할 수 있게 한 요인입니다. 이 경험은 상호 작용성, 다중 모달리티(동일한 경험에서 텍스트, 음성, 이미지, 클릭), 개인화라는 세 가지 원칙에 기반합니다.

첫 단계는 약 30만 명의 고객을 대상으로 했으며, 은행은 이를 고객과 제품 간의 실제 관계에 대한 학습 기간으로 간주했습니다.

"우리는 고객이 이 제품을 더 깊이 사용하기 시작하는 방식을 이해하고 그것이 각 개인의 일상적인 재정 생활에 어떻게 직접적인 혜택을 줄 수 있는지 볼 수 있습니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

ia.i는 계좌 명세서의 지출에 대한 질문부터 투자 조언, WhatsApp에서의 편리한 거래까지 고객 여정 전반에 걸쳐 있습니다.

"금융 세계에는 종종 그렇게 간단하지 않은 제품이 있으며, 이러한 맥락, 돈과의 더 단순한 관계가 필요합니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

Customer DNA: 약 7천만 고객을 위한 금융 컨텍스트

ia.i 경험의 중심에는 Itaú가 약 7천만 고객의 요구, 습관, 생애 주기를 이해하는 데 도움을 주는 금융 컨텍스트 레이어인 Customer DNA가 있습니다. 거버넌스와 책임 있는 AI 통제 하에 GPT 모델은 이 표현을 유지하고 풍부하게 하여 상호 작용을 점점 더 관련성 있게 만드는 구성 요소 중 하나입니다. Itaú는 GPT‑5.x 모델이 Customer DNA의 일부라고 밝혔습니다.

IARA: 확장을 가능하게 하는 거버넌스 레이어

IARA는 Itaú의 거버넌스 및 오케스트레이션 플랫폼입니다. 이를 통해 은행 팀은 내부 정책에 따라 다양한 모델에 대한 통제된 액세스를 얻을 수 있으며, OpenAI는 해당 환경에서 사용 가능한 모델 제공업체 중 하나입니다.

IARA는 한 번에 세 가지 문제를 해결합니다: 토큰당 비용 제어, 응답 정확성, 책임 있는 AI 정책 적용. Itaú는 이러한 조합이 규제된 부문에서 통제를 유지하면서 은행이 빠르게 움직일 수 있게 해준다고 밝혔습니다.

"IARA는 고도로 규제된 환경에서 거버넌스와 관찰 가능성을 보장할 수 있기 때문에 기본적인 플랫폼입니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

"이 정보가 보존되고 은행의 맥락 내에 유지되며 안전하고 통제된 방식으로 모델에 액세스하고 토큰 사용 효율성을 이해하여 전체 솔루션이 은행에 경제적으로 실행 가능하도록 하는 것이 필수적입니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

제품 요구 사항으로서의 책임 있는 AI

Itaú는 책임 있는 AI를 은행이 매우 신중하게 다루는 학문으로 설명하며, 고객에 대한 응답이 기관의 가치와 문화와 일치해야 한다고 말합니다. 여기에는 최첨단 모델에서 발생할 수 있는 편향 위험을 줄이는 것이 포함됩니다. 책임 있는 AI 원칙은 개발부터 지속적인 모니터링까지 솔루션의 전체 수명 주기를 안내하여 기술이 확장됨에 따라 안전, 투명성, 윤리 및 규제 준수를 보장하는 것을 목표로 합니다.

"은행에서 책임 있는 AI에 대해 말할 때, 그것은 우리가 매우 신중하게 다루는 학문입니다. 고객이 은행과 상호 작용하고 우리의 응답이 우리의 가치와 문화와 일치해야 합니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

법무 부서: 9천만 개 문서, 월 2백만 건의 작업

IARA는 고객 대면 솔루션뿐만 아니라 내부 솔루션도 지원합니다. Itaú의 법무 부서에서 이 플랫폼은 문서 읽기, 분석, 해석을 자동화합니다. 은행에 따르면 이 솔루션은 9천만 개 이상의 문서 저장소에서 작동하며 월 2백만 건 이상의 작업을 실행하고 부서 프로세스 단계에서 20%에서 80%의 효율성 향상을 제공합니다.

내부에서도 AI First

Itaú의 AI First 전략은 최종 고객을 넘어 확장됩니다. ia.i를 지원하는 동일한 인텔리전스 레이어는 전문가, 관리자 및 고객 서비스 팀도 지원합니다.

은행은 간단한 작업 자동화부터 이전에는 불가능했던 작업 수행까지 다양한 내부 사용을 설명하며 고객 관계에 가치를 더합니다: 회의 전 요약, 회의 준비, 특정 문제 이해, 이전에는 덜 명확하고 시간이 많이 걸렸던 계획 및 대안 개발.

Itaú는 이 내부 구현에 대해 상당한 기대를 밝혔습니다: 고객 관계에 사용할 수 있는 시간이 3배, 서비스 속도가 최대 2배, 대화 효과가 최대 3배 향상됩니다.

"관계 관리자 손에 있는 이 도구 세트를 통해 우리는 가장 중요한 것, 즉 고객을 위한 가치 창출에 집중할 수 있습니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

결과 개요

  • ia.i는 첫 단계에서 약 30만 명의 고객에게 도달했으며, 편리한 거래부터 투자 조언까지 텍스트 또는 음성으로 활성화됩니다.
  • IARA 플랫폼은 거버넌스, 관찰 가능성, 토큰당 비용 제어 및 책임 있는 AI 시행을 통해 은행 팀에 다양한 모델을 제공합니다.
  • 법무 솔루션은 9천만 개 이상의 문서에서 작동하며 월 2백만 건 이상의 작업을 실행하고 20%에서 80%의 효율성 향상을 제공합니다.
  • 다양한 모델을 사용하여 비용 및 지연 시간에 민감한 사례와 더 깊은 추론이 필요한 사례를 모두 처리할 수 있었습니다. GPT‑5.x 모델은 약 7천만 고객에게 금융 컨텍스트를 제공하는 Customer DNA의 일부입니다.

리더를 위한 교훈

Itaú는 대규모로 생성형 AI를 구축하는 다른 조직을 위해 경험을 다섯 가지 포인트로 요약합니다:

  • 정교함보다 단순함으로 경험을 측정하세요. 목표는 기술이 눈에 띄지 않고 혜택이 분명하게 보이도록 하는 것입니다.
  • 단일 모델보다 다양한 모델을 선택하세요. 실제 여정은 추론이 필요한 결정과 낮은 지연 시간의 상호 작용을 결합합니다.
  • 확장 전에 거버넌스 레이어를 구축하세요. 관찰 가능성, 비용 제어 및 책임 있는 AI는 규제된 부문에서 확장을 실행 가능하게 만듭니다.
  • 편향과 문화적 정렬을 제품 요구 사항으로 취급하세요. 고객에 대한 응답은 기관의 가치를 반영해야 합니다.
  • 전략을 내부에도 적용하세요. 팀에 시간을 돌려주면 가장 중요한 곳에서 인간 관계가 자유로워집니다.

구현 팁

  • 계좌 명세서에 대한 질문이나 간단한 거래와 같은 구체적인 일상 문제부터 시작하세요.
  • 초기 고객 그룹에게 출시하고 확장하기 전에 실제 행동을 배우는 데 사용하세요.
  • 비용과 품질에 대한 통제를 유지하기 위해 모델 액세스를 하나의 플랫폼에 중앙 집중화하세요.
  • 첫날부터 토큰 효율성을 모니터링하세요. 경제적 실행 가능성은 설계의 일부입니다.
  • 대화와 탐색을 결합하세요: 모든 작업이 자연어로 처리되는 것이 최선은 아닙니다.

다음 단계

ia.i는 계속 진화하고 있습니다. Itaú는 2026년 말까지 전체 고객 기반에 이 경험을 제공할 것으로 예상합니다. 다음 단계를 위한 계획된 기능에는 제품 시뮬레이션 및 가입, 소득, 지출 및 습관에 대한 정기적인 재무 분석이 포함됩니다.

Mazzei는 이 이니셔티브를 고객의 습관과 기대가 끊임없이 변화하는 은행의 더 긴 변혁 탐색 역사의 맥락에 둡니다.

"AI 시대를 선도하는 것은 고객의 요구에 더 빠르게 대응하는 것입니다. 기술이 어떻게 가치를 더하고 고객이 금융 상품과 서비스에 훨씬 더 간단하고 직접적인 방식으로 참여하여 그들이 추구하는 것을 달성하도록 도울 수 있는지 이해하는 것입니다." —Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú

Sources