Gradient Labs 为每位银行客户提供 AI 账户管理器

# Gradient Labs为每个银行客户提供AI账户经理 来源：https://openai.com/index/gradient-labs/ 在银行业，解决客户问题往往并不简单。欺诈或支付被冻结等案例需要跨多个团队严格遵守复杂的程序。当系统不足以应对时，客户会被转接到不同团队、在队列中等待，并在风险最高的时刻面临延误。 [Gradient Labs](https://gradient-labs.ai/)应运而生，专门处理这种复杂性。这家伦敦公司正在构建AI代理，为每个银行客户提供专属账户经理的体验。该公司由曾在Monzo领导AI和数据工作的团队创立，其平台基于OpenAI模型，现已将生产流量转移到GPT-5.4 mini和nano上。 "我们在GPT-5.4 mini和nano上看到了500毫秒的延迟，这正是自然语音对话所需的，"Gradient Labs联合创始人兼首席科学家Danai Antoniou表示。"我们正在转移相当大一部分工作负载。" > "我们同时需要三样东西：指令遵循的准确性、低幻觉率和函数调用的可靠性，所有这些都要在语音延迟限制下实现。OpenAI是唯一通过所有三项测试的供应商。" ——Danai Antoniou，Gradient Labs联合创始人兼首席科学家 在银行业，客户互动受标准操作程序（SOP）管制，这些程序定义了每个步骤应该发生什么。 一个典型的客户互动可能如下所示： 1. 客户致电报告银行卡被盗。 2. 系统验证其身份，实时处理更正和中断。 3. 验证后，系统冻结卡片并启动补卡流程。 4. 系统回答后续问题，如送达时间，并建议下一步行动。 每个步骤都遵循既定程序，根据用户输入、上下文、运行的护栏以及客户和代理的反应实时做出决策，以确保合规。 "模型需要在中断、反馈和话题转换中维持程序状态，同时保持快速的响应生成，"Antoniou说。"大多数供应商甚至无法尝试。" Gradient Labs在最具挑战性的程序上对供应商进行基准测试，并根据他们称之为*轨迹准确性*（系统是否从开始到结束遵循正确路径）来评估它们。 在其初期评估中，GPT-4.1是唯一达到97%轨迹准确性和一致性的模型。次优供应商只达到88%。 "在金融服务中，这是解决通话和引发合规事件之间的差异，"Antoniou说。 这个结果塑造了Gradient Labs系统的设计。该团队构建了一个混合架构，为推理密集型步骤使用OpenAI模型，为更快的确定性任务使用较小模型，路由根据复杂性和延迟限制进行自适应。 在内部，系统由由中央推理代理编排的专门技能组成，允许复杂案例在工作流间移动而不失去上下文。 对于每次互动，15个以上的护栏系统并行运行，以确保对话保持在既定程序和合规边界内，包括财务建议检测、风险信号、投诉以及绕过验证或访问敏感数据的尝试。 金融机构不会凭信念部署这样的系统。他们需要逐步看到它在现实条件下的正确行为。 "你必须从根本上为零幻觉而构建，"Antoniou说。"这应该是构建过程中的指导原则。" 为了评估新旧模型，团队会重放真实客户对话，并将系统的行为与预期程序进行比较。他们还生成合成对话来测试边缘案例和罕见场景，然后才部署任何内容。 Gradient Labs还让团队控制系统的推出方式。他们分析历史支持数据，绘制银行处理的客户问题类型及其发生频率。团队随后可以选择AI应处理的类别，从低风险工作流开始，随时间扩展。 一个银行支持工具的仪表板界面，显示了一个标题为"欺诈冒充回调"的程序，带有验证可疑付款的逐步说明。一份实时通话记录出现在右侧，显示了AI代理和客户之间的消息，确认身份并向安全账户发送验证码。 上线前，客户可以模拟对话，审查系统在不同场景下的响应方式，建立对其按预期运行的信心。 部署通常从少量流量开始，进行持续监控和自动化检查，标记可能需要人工审核的对话。随着时间推移，随着系统展示一致的性能，覆盖范围会扩大。 Gradient Labs的客户报告CSAT评分高达98%，在某些情况下甚至超过其最优秀的人类代理。大多数部署从第一天起就有超过50%的解决率，即使对于争议、账户验证和欺诈等复杂工作流亦然。 这一影响反映在公司的增长中。Gradient Labs在过去一年中收入增长了10倍以上，从入站支持扩展到出站和后台流程。 展望未来，Gradient Labs专注于能够在互动间跨越上下文的系统：理解客户的历史、追踪未解决的问题，以及从之前的对话中断处继续。这个方向与Gradient Labs对与OpenAI的长期合作的看法密切一致。 > "我们不仅仅是为今天选择一个模型。我们在一个平台上构建，在这个平台上我们看到推理模型的发展方向与我们产品的发展方向一致。" ——Danai Antoniou，Gradient Labs联合创始人兼首席科学家 随着模型持续改进，可以安全自动化的程序范围也在扩大。对于Gradient Labs来说，这意味着向一个每个客户互动都能以顶级人类代理相同的一致性、判断力和连续性处理的系统迈进。