How Itaú is building generative AI for its entire customer base

OpenAI 고객 사례 글(2026-10-16)을 끝부분 한두 문장을 빼고 읽고 옮겼어요. OpenAI가 쓴 홍보성 사례 글이라 수치는 회사 측 발표예요. 정보 제공용이며 투자 권유가 아니에요.

숫자로 본 현황

| 항목 | 값 | |---|---| | ia.i 1단계 이용 고객 | 약 30만 명 | | 목표 | 2026년 말까지 고객 100% | | Customer DNA가 다루는 고객 | 약 7천만 명 | | 법무 솔루션 문서 저장소 | 9천만 건 이상, 월 200만 건 이상 작업 | | 법무 부서 공정 효율 | 단계별 20~80% 개선 |

기술을 보이지 않게

CTO 카를루스 에두아르두 마제이는 핵심이 모델이 아니라 단순함이라고 해요. 실제 일상 문제를 풀고, 직접적이고 기억에 남아야 하며, 기술은 수단일 뿐이라는 거예요. Itaú와 Grupo Consumoteca 조사에서 브라질인 80%는 재정을 더 잘 정리하고 싶어 했고, 65%는 계속 안내해 주는 "금융 코파일럿"을 원했어요.

ia.i

• 2024년 특정 금융 기능부터 시작해, 이제 입출금 계좌·신용·카드·보험 등을 텍스트나 음성 한곳에서 다루는 대화형 계층이 됐어요. 필요하면 상담원에게 연결해요.
• 비용·지연에 민감한 단순 작업부터 추론과 근거가 필요한 복잡한 작업까지 하나의 모델이 아니라 여러 모델을 써서 한 제품으로 묶었어요.
• 고객의 필요·습관·생애 단계를 담은 Customer DNA 계층을 GPT-5.x 모델이 유지·보강해요. 원칙은 상호작용성, 멀티모달(텍스트·음성·이미지·클릭), 개인화예요. 명세서 지출 질문부터 투자 조언, WhatsApp 거래까지 이어져요.

IARA 거버넌스 플랫폼

은행 규모로 AI를 돌리려고 만든 오케스트레이션 계층이에요. 팀이 내부 정책에 맞게 여러 모델에 접근하고, OpenAI는 그중 한 공급자예요. IARA는 토큰당 비용 통제, 응답 정확도, 책임 있는 AI 정책을 함께 다루고, 편향 위험 축소와 지속 모니터링을 포함해요.

내부 적용과 다음 단계

• 같은 지능 계층으로 관리자·상담팀의 회의 준비, 요약, 계획 수립을 돕고, 고객 관계 시간 3배, 응대 속도 최대 2배, 대화 효과 최대 3배를 기대한다고 해요.
• 리더를 위한 교훈으로 단순함으로 경험을 재고, 여러 모델을 고르고, 확장 전에 거버넌스를 짓고, 편향·문화 정합성을 제품 요건으로 다루라고 정리해요.
• 다음 단계로 상품 시뮬레이션·가입, 수입·지출·습관의 정기 분석을 계획하고 있어요.