Gradient Labs 為每位銀行客戶提供 AI 客戶經理
Gradient Labs 使用 GPT-4.1 以及 GPT-5.4 mini 與 nano 來驅動 AI 代理，以低延遲與高可靠性自動化銀行支援工作流。我們在確保金融服務合規與可靠性的同時，實現了 98% 的客戶滿意度並帶動營收成長 10 倍。
2026 年 4 月 1 日
Gradient Labs 為每位銀行客戶提供 AI 客戶經理
Gradient Labs 使用 GPT‑4.1 以及 GPT‑5.4 mini 和 nano，以高準確度與低延遲運行複雜的金融支援工作流。
成果
10 倍
營收成長
成果
98%
客戶對 AI 代理體驗的滿意度
成果
+11%
GPT-4.1 的準確度高於次優供應商
在銀行業，解決客戶問題鮮少是件簡單的事。像是詐欺或付款遭阻斷等案例，需要嚴格遵守涉及多個團隊的複雜程序。當系統功能不足時，客戶會在不同團隊之間被轉接、在隊列中等待，並在最關鍵的時刻面臨延遲。
Gradient Labs（在新視窗中開啟）專為處理這種複雜性而生。這家總部位於倫敦的公司正在打造 AI 代理，旨在為每位銀行客戶提供專屬客戶經理般的體驗。該公司由先前在 Monzo 領導 AI 與數據工作的團隊創立，其平台建立在 OpenAI 模型之上，目前正將生產流量轉移至 GPT‑5.4 mini 和 nano。
「我們在 GPT‑5.4 mini 和 nano 上看到了 500 毫秒的延遲，這正是自然語音對話所需要的，」Gradient Labs 共同創辦人兼首席科學家 Danai Antoniou 表示。「我們正在將大部分的工作負載遷移過去。」
從標準作業程序（SOP）轉向即時系統
在銀行業，客戶互動受標準作業程序（SOP）規範，這些程序定義了每一步應該發生的情況。
典型的客戶互動可能如下所示：
每一步都遵循定義好的程序，並根據用戶輸入、上下文、運行中的護欄（guardrails），以及客戶與代理的反應進行即時決策，以確保合規性。
「模型需要在處理中斷、背景音和話題切換的同時，維持程序狀態，並保持快速的生成反應，」Antoniou 說。「大多數供應商甚至無法嘗試做到這一點。」
Gradient Labs 針對最具挑戰性的程序對供應商進行基準測試，並根據他們所謂的「軌跡準確度」（trajectory accuracy）進行評估：即系統是否從頭到尾遵循了正確的路徑。
在最初的一次評估中，GPT‑4.1 是唯一達到 97% 軌跡準確度與一致性的模型。最接近的次優供應商僅為 88%。
「在金融服務領域，這就是解決一通電話與造成合規事故之間的差別，」Antoniou 說。
這一結果形塑了 Gradient Labs 設計系統的方式。團隊構建了一種混合架構，將 OpenAI 模型用於推理密集型步驟，將較小的模型用於更快速、確定性的任務，並根據複雜性和延遲限制進行動態路由。
在內部，該系統由受中央推理代理編排的專業技能組成，允許複雜案例在工作流之間移動而不會丟失上下文。
對於每一次互動，有超過 15 個護欄系統並行運行，以確保對話保持在定義的程序和合規邊界內，包括金融建議檢測、脆弱性信號、投訴，以及試圖繞過驗證或訪問敏感數據的行為。
在高風險環境中證明可靠性
金融機構不會憑信念部署這類系統。他們需要逐步看到系統在現實條件下的表現是否正確。
「你必須從底層架構就以『無幻覺』為目標，」Antoniou 說。「這必須是你構建過程中的指導原則。」
為了評估新舊模型，團隊會重播真實的客戶對話，並將系統行為與預期程序進行比較。他們還會生成合成對話，以便在部署任何內容之前測試極端情況和罕見場景。
Gradient Labs 還讓團隊能夠控制系統的引入方式。他們分析歷史支援數據，以繪製出銀行處理的客戶問題類型及其發生頻率。團隊隨後可以選擇 AI 應處理哪些類別，從低風險工作流開始，並隨著時間推移擴大範圍。
在正式上線前，客戶可以模擬對話，審查系統在不同場景下的反應，從而建立對系統表現符合預期的信心。
部署通常從一小部分流量開始，並進行持續監控和自動檢查，標記出可能需要人工審核的對話。隨著系統展現出一致的性能，覆蓋範圍會隨之擴大。
在第一天展現影響力，以及未來的道路
Gradient Labs 的客戶報告的 CSAT（客戶滿意度）分數高達 98%，在某些情況下甚至超過了他們最優秀的人工代理。大多數部署在第一天就能達到超過 50% 的解決率，即使是針對爭議處理、帳戶驗證和詐欺等複雜工作流。
這種影響力反映在公司的成長上。Gradient Labs 在過去一年的營收增長了 10 倍以上，業務從入站支援擴展到出站和後台流程。
展望未來，Gradient Labs 專注於能夠承載跨互動上下文的系統：理解客戶的歷史、追蹤進行中的問題，並銜接先前對話結束的地方。這一方向與 Gradient Labs 對 OpenAI 長期合作夥伴關係的構想高度契合。
隨著模型持續改進，可以安全自動化的程序範圍也在擴大。對於 Gradient Labs 而言，這意味著正朝著一個目標邁進：讓每一次客戶互動都能像頂尖人工代理一樣，具備一致性、判斷力和連續性。
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