Kundeservice i bank er i ferd med å bli et felt der kunstig intelligens tar over stadig mer av det daglige arbeidet. Det britiske selskapet Gradient Labs posisjonerer seg i front av denne utviklingen med spesialbygde AI-agenter for finanssektoren – og resultatene de presenterer er påfallende høye.
Bygget for bank – ikke bare tilpasset
Der mange AI-løsninger er generelle verktøy som tilpasses ulike bransjer, understreker Gradient Labs at deres plattform er utviklet fra bunnen av for finansielle tjenester. Dette innebærer blant annet støtte for komplekse arbeidsprosedyrer, API-integrasjoner mot banksystemer og innebygd regeloverholdelse tilpasset regulatoriske krav som det britiske finanstilsynet FCA sin Consumer Duty-standard.
Ifølge OpenAI-bloggen benytter selskapet GPT-4.1 samt de lettere variantene mini og nano for å holde lav responstid og høy driftsstabilitet – egenskaper som er kritiske i kundekontekst.
«Agentic banking» er ikke lenger fremtidsmusikk – Gradient Labs hevder å kjøre det i produksjon hos reelle bankkunder i dag.
Imponerende tall – men fra selskapet selv
Gradient Labs oppgir at AI-agentene løser mellom 40 og 60 prosent av innkommende saker rett ut av boksen, og at andelen stiger til over 80 prosent etter tilpasning. Forsikringsteknologiselskapet Zego skal ha oppnådd en kundetilfredshetsscore (CSAT) på 77 prosent med AI-agenten, mot 61 prosent for menneskelige agenter. Selskapets flaggskip-agent, lansert i 2024, skal ha nådd CSAT-scorer på opp til 98 prosent.
Det er viktig å merke seg at disse tallene stammer fra Gradient Labs selv og fra selskapets egne casestudier – de er ikke uavhengig verifisert.
Ni millioner sikkerhetssjekker
I en bransje der feil kan ha juridiske og økonomiske konsekvenser, legger Gradient Labs stor vekt på sikkerhetsarkitekturen. Plattformen skal screene både AI-genererte og menneskelige svar i sanntid, med kontroller for blant annet prompt-injeksjon, sårbarhetsdetektion, hindring av uautorisert finansrådgivning og håndtering av sensitiv kundeinformasjon.
Ifølge selskapets egne tall gjennomførte én enkelt bankkunde nesten ni millioner slike sikkerhetssjekker i løpet av 2025 – et tall som illustrerer omfanget av aktiviteten, men som ikke kan bekreftes eksternt.
Personvern og databruk: Klare løfter
I finanssektoren er dataprivacy et sentralt hinder for AI-adopsjon. Gradient Labs forsøker å møte dette ved å love at verken selskapet eller underleverandører lagrer eller bruker kundedata til andre formål enn selve tjenesteleveransen – inkludert et eksplisitt forbud mot å bruke data til å trene AI-modeller.
Selskapet oppgir å ha SOC 2-sertifisering og GDPR-overholdelse, og hevder å benytte nulldatalagring der det er mulig, også overfor tredjepartsleverandører som OpenAI og Anthropic.
I et pågående proof-of-concept med LHV Bank testes løsningen med særlig vekt på forklarbarhet, revisjonsmuligheter og tydelig ansvarsfordeling. Kris Brewster, midlertidig konsernsjef i LHV Bank, uttaler at samarbeidet skal gjøre det mulig å forbedre tjenestene uten å gi avkall på menneskelig skjønn og kundebeskyttelse, ifølge Gradient Labs.
Fra support til «agentic banking»
Dimitri Masin, administrerende direktør i Gradient Labs, beskriver utviklingen som et skifte mot det han kaller «agentic banking» – der AI-agenter overtar komplekse prosesser som tradisjonelt er håndtert av mennesker, blant annet innen svindeletterforskning og hvitvaskingssaker.
Det er en ambisiøs visjon, og industrien vil følge nøye med på om tallene holder i uavhengige tester. Foreløpig er det Gradient Labs selv som setter agendaen – og den er tydelig: kunstig intelligens som kundebehandler er ikke lenger et eksperiment, det er et produkt.