Gradient Labs подвійсь свою серію А до $26 млн, оскільки фінансові установи приймають AI-агентів для операцій з клієнтами

Перегони за розгортання штучного інтелекту в фінансових послугах все більше відходять від чат-ботів і переходять до систем, здатних обробляти регульовані, високоризиковані операційні завдання. Ця тенденція сприяє швидкому зростанню Gradient Labs, яке оголосило, що подвійсь свою фінансування серії А до $26 млн.

Останнє інвестування було очолено Octopus Ventures і CommerzVentures, з продовженою участю Redpoint Ventures і Exceptional Capital. Фінансування відбулося менше ніж через рік після того, як компанія зібрала початковий $13 млн серії А і відображає зростаючу впевненість інвесторів у спеціалізованих платформах штучного інтелекту, побудованих конкретно для регульованих галузей.

Заснована колишніми членами команди штучного інтелекту Monzo, Gradient Labs зосереджена на автоматизації операцій з клієнтами в сфері банківської справи, кредитування, платежів, страхування та інших фінансових послуг. Компанія каже, що її платформа тепер охоплює понад 32 млн потенційних кінцевих користувачів через розгортання з організаціями, включаючи Wise, Stash, Current, Monzo, Zego та Pockit.

Перехід за межі традиційної підтримки клієнтів

Багато систем штучного інтелекту для обслуговування клієнтів сьогодні зосереджені на простих запитах першої лінії, таких як скидування пароля, запит доступу до облікового запису або базові запитання. Gradient Labs позиціонує себе навколо більш амбітної задачі: автоматизації складних операційних потоків, які фінансові установи історично зберігали в руках людини.

За словами компанії, її агенти штучного інтелекту можуть керувати процесами, включаючи операції з кредитуванням, спори, розслідування шахрайства, верифікацію клієнта (KYC), обробку скарг, збори та обслуговування клієнтів. Платформа інтегрується безпосередньо в існуючі банківські та фінтех-системи, застосовуючи засоби контролю, призначені для сильно регульованих середовищ.

Ця увага до вертикального штучного інтелекту відображає ширшу зміну, що відбувається в сфері корпоративного програмного забезпечення. Замість розгортання загального штучного інтелекту, багато організацій все більше шукають системи, навчені навколо конкретних регуляцій, робочих процесів та вимог до ризику їх галузей.

Для фінансових установ ця відмінність має значення. Помилка підтримки клієнтів може бути розчаруванням; помилка, пов’язана з прийняттям кредитних рішень, зобов’язаннями з дотримання законодавства, процедурами боротьби з відмиванням грошей або спірними транзакціями, може створити значні регуляторні та юридичні наслідки.

Gradient Labs стверджує, що спеціалізований штучний інтелект для фінансових послуг вимагає вбудованих засобів безпеки, яких часто не мають загальні системи, включаючи засоби контролю навколо фінансової консультації, виявлення вразливих клієнтів, процедур дотримання законодавства та шляхів ескалації для чутливих випадків.

Голосовий штучний інтелект стає великим полем битви

Одним з найбільш помітних аспектів зростання Gradient Labs є її розширення на голосові взаємодії з клієнтами.

Хоча багато компаній експериментували з голосовими системами, заснованими на штучному інтелекті, розгортання їх у регульованих фінансових середовищах у великому масштабі виявилося значно складніше. Фінансові розмови часто включають верифікацію особи, безпеку облікового запису, спори, розслідування шахрайства та високо чутливу особисту інформацію.

Gradient Labs каже, що зараз обробляє сотні тисяч дзвінків клієнтів щомісяця через свої розгортання кредитування, що робить її однією з небагатьох компаній, орієнтованих на фінансові послуги, які працюють з голосовими агентами у значному масштабі. Компанія недавно представила спеціалізовану голосову платформу, розроблену конкретно для фінансових установ, підкреслюючи низьку затримку, засоби контролю з дотримання законодавства та можливості розмовного розуміння.

Підхід компанії залежить від кількох великих мовних моделей, що дозволяє їй оптимізувати продуктивність, затримку та вартість залежно від виконуваної задачі.

Швидко зростаючий ринок фінансового штучного інтелекту

Фінансування відбувається під час періоду прискорення прийняття штучного інтелекту в сфері банківської справи та фінтех.

Фінансові установи піддаються тиску щодо зниження операційних витрат, одночасно покращуючи досвід клієнтів та задовольняючи все більш складні вимоги з дотримання законодавства. Штучний інтелект став одним з найперспективніших інструментів для вирішення цих проблем, але багато розгортань залишаються обмеженими пілотними проектами або вузькими випадками використання.

Gradient Labs, як здається, користується попитом на системи, які можуть вийти за межі експериментів та працювати безпосередньо у виробничих середовищах. Компанія повідомила про зростання доходу на 900% за останній рік і каже, що її агенти штучного інтелекту досягли показників задоволеності клієнтів до 98%, в деяких випадках перевершуючи команди підтримки, керованими людиною.

Зростання компанії також відображає ширшу тенденцію у сфері风险ового капіталу. Інвестори все частіше підтримують компанії, орієнтовані на вертикальний штучний інтелект, які зосереджені на конкретних галузях, а не намагаються будувати платформи штучного інтелекту “один розмір для всіх”. У галузях, таких як фінанси, охорона здоров’я, юридичні послуги та страхування, знання галузі та регуляторна експертиза стають ключовими конкурентними перевагами.

Ширші наслідки AI-родних фінансових операцій

Зростання платформ, таких як Gradient Labs, вказує на більшу зміну, що відбувається в сфері фінансових послуг: поступову трансформацію операцій з клієнтами з людських робочих потоків у системи, керовані штучним інтелектом, здатні обробляти все більш складні фінансові процеси.

Десятиліттями багато операційних функцій всередині банків та фінтех-компаній залишаються сильно залежними від великих команд підтримки, які керують спорами, перевірками з дотримання законодавства, перевірками при реєстрації, робочими потоками кредитування та обслуговуванням клієнтів. Коли системи штучного інтелекту стають більш надійними в регульованих середовищах, ці процеси можуть все частіше переходити до гібридних моделей, де люди наглядають за винятками, а штучний інтелект обробляє регулярну виконання у великому масштабі.

Ця еволюція може мати наслідки далеко за межами підтримки клієнтів. Фінансові установи можуть в кінцевому підсумку переробити продукти, рамки з дотримання законодавства та операційні структури навколо інфраструктури, родної для штучного інтелекту, потенційно знижуючи тертя в таких областях, як реєстрація, розслідування шахрайства, затвердження кредитів та обслуговування рахунків. Водночас регулятори, ймовірно, будуть піддаватися зростаючому тиску щодо встановлення нових стандартів, що регулюють, як системи штучного інтелекту приймають рішення, документують дії та взаємодіють з споживачами.

Наступна фаза фінансового штучного інтелекту може бути менше про заміну центрів підтримки клієнтів та більше про переробку операційної архітектури, яка підтримує сучасне банківське господарство. Компанії, які розробляють спеціалізовані системи штучного інтелекту для регульованих галузей, допомагають тестувати, яким може бути це майбутнє, коли фінансові установи досліджують, наскільки далеко автоматизація може проникнути в функції, які історично вимагали значного нагляду людини.