BMO, Kredi Kartı Desteği İçin Ajan Tabanlı Yapay Zekâ Destekli Vaka Hazırlığını Sunuyor

BMO, Kanada’daki müşterilerin kredi kartı işlemleriyle ilgili sorularını Virtual Connect iletişim merkezinde yanıtlayan çalışanlar için AI Agent Assist’i 6 Kasım 2026’da duyurdu. Sistem, uygun başvurularda çözüm süresini %20–30 azaltmayı ve uygun kredi iadesi taleplerinin yaklaşık %40’ını otomatik olarak işleme almayı hedefliyor.

Virtual Connect, her yıl bu türden 500.000’den fazla çağrı alıyor ve her çağrının çözüme kavuşturulması şu anda ortalama 12–14 dakika sürüyor. Bu temel süre göz önüne alındığında, uygulama çalışan desteğiyle yürütülen çağrılardaki hazırlık çalışmalarına odaklanıyor. Kurum içi kullanıma yönelik tasarlanan asistan, ilgili işlem bilgilerini ve yönlendirmeleri doğrudan ekip üyelerine sunarak sistemlerde gezinmek için harcadıkları zamanı azaltmayı amaçlıyor.

Her iki hedef de yalnızca uygun etkileşimler için geçerli; bunlar, iletişim merkezinde elde edilmiş sonuçlar değil, ulaşılması amaçlanan hedefler. BMO, koşulları karşılayan başvurularda müşterilerin iadelerini aynı gün içinde alabileceğini belirtiyor. Dolayısıyla daha hızlı iade işlemi, herkese yönelik bir işlem süresi taahhüdü değil, belirli koşullara bağlı bir müşteri sonucudur.

AI Agent Assist Çalışanlara Nasıl Destek Oluyor?

AI Agent Assist, yapay zekâ destekli işlem eşleştirme, politika bilgilerine erişim ve çalışanların incelemesine yönelik vaka hazırlığı özelliklerini bir araya getiriyor. BMO, birleştirilmiş iş akışının sistemler arasında arama yapma ve elle yürütülen görevleri azaltmasını, ayrıca çalışanların sistemlerde gezinirken müşterileri beklemeye alma ihtiyacını ortadan kaldırmasını amaçlıyor. Bilgi ve yönlendirmelerin ihtiyaç duyulan anda sunulması, çalışanların daha hızlı yanıt vermesine ve tutarlı hizmet sunulmasına da yardımcı olmayı hedefliyor.

Tasarım, insan denetimini içeren bir yaklaşımı temel alıyor. Müşteri hizmetleri çalışanları, yapay zekânın ürettiği bilgileri incelemekten ve uygun hizmet kararlarını vermekten sorumlu olmaya devam ediyor. Teknoloji bilgi toplama ve hazırlık işlerini üstlenirken müşteriyi etkileyen karara ilişkin sorumluluk insanlarda kalıyor.

Yeniden Kullanılabilir Yetenekler ve Kurumsal Yapay Zekâ Hedefleri

BMO, AI Agent Assist’in arkasındaki yetenekleri diğer müşteri deneyimlerinde ve iş süreçlerinde yeniden kullanılabilecek şekilde tasarlıyor. Bu nedenle iletişim merkezi, bankanın daha sonra devreye almayı planladığı ajan tabanlı yapay zekâ uygulamalarına aktaracağı bileşenler için yüksek hacimli bir ortam sunuyor ve çalışmanın tek bir hizmet sürecinin ötesine taşınmasını sağlıyor.

BMO Kurumsal Yapay Zekâ Dönüşümü Başkanı ve Kanada Bireysel ve Ticari Bankacılık Birimi Dijital İşlerden Sorumlu Genel Müdürü Greg Brown, bu çalışmayı, her kararın sorumluluğunu insanların üstlendiği ve net güvenlik sınırlarının bulunduğu bir yaklaşımla, tekil kullanım senaryolarından ölçekli yapay zekâ kullanımına geçiş olarak tanımladı.

Brown, yapay zekâ ajanlarının finansal hizmetlerde giderek daha fazla rol üstlenmesiyle bu yaklaşımın koruma önlemleri ve denetimle de bağlantılı olduğunu belirtti. BMO kendi yeteneklerini geliştirirken ve daha kapsamlı yapay zekâ deneyimlerinin önünü açarken güvenlik, gizlilik ve insan denetimi yaklaşımının temel unsurları olmayı sürdürüyor.

Bu çalışma, BMO’nun 2030’a kadar yapay zekâ destekli gelir artışı, verimlilik iyileştirmeleri ve faaliyet verimliliğinden 1 milyar doların üzerinde değer yaratmaya yönelik, kurum genelinde açıkladığı hedefi destekliyor. Bu rakam, bankanın daha geniş kapsamlı yapay zekâ hedefini ifade ediyor; yalnızca AI Agent Assist’e atfedilen bir değer değil.

İlk aşamada sınanacak olan, yapay zekâ destekli vaka hazırlığının uygun çağrıları kısaltıp uygun iade taleplerinin bir bölümünü otomatikleştirirken çalışanların hizmet kararlarına ilişkin sorumluluğunu koruyup koruyamayacağı. Temel yetenekler yeniden kullanılabilecek şekilde tasarlandığından bu uygulama, BMO’nun hizmet düzeyindeki hedeflerini daha geniş bir faaliyet sorusuyla ilişkilendiriyor: Teknoloji başka süreçlerde uygulandığında operasyonel kazanımlar, denetim ve insanların hesap verebilirliği bir arada sürdürülebilecek mi?