OpenAI 发布 Itaú 客户案例：ia.i 助手首阶段覆盖约 30 万客户，目标 2026 年底覆盖全部约 7,000 万客户

2026 年 10 月 16 日，OpenAI 在官网发布巴西银行 Itaú 的，披露这家把生成式 AI 推向全部客户群的进展：对话助手 ia.i 已在第一阶段覆盖约 30 万客户，银行的目标是 2026 年底覆盖其全部约 7,000 万客户。

这份案例由 OpenAI 撰写发布，所有规模与效率数字均出自 Itaú 和 OpenAI 的单方口径，未经独立核实；但 ia.i 的客户覆盖数、治理平台 IARA 的架构和法务部门的具体指标，由此出现在了同一份公开材料里。案例中所有引语都来自同一个人：Itaú 首席技术官 Carlos Eduardo Mazzei。

ia.i 的对话层：一个入口处理活期账户、信贷、信用卡和保险

ia.i 的名字来自 Itaú Artificial Intelligence（Itaú 人工智能），是 Itaú「AI First」战略的产物。按 Itaú 在 2026 年 7 月发布的，客户在 App 首页的 Itaú Intelligence 入口用文字或语音提出需求，就能办理活期账户、信贷、信用卡、保险等业务，必要时转接专门的人工服务，部分交易也可以在 WhatsApp 上完成。发布时 ia.i 已向约 30 万客户开放。

这条产品线 2024 年起步。Itaú 在公告中回顾，2024 年银行上线了第一批 Inteligência Itaú 功能，此后一年陆续推出 WhatsApp 上的 Pix 转账、投资版 Itaú Intelligence、面向小微企业的 Itaú Emps，以及带生成式 AI 的 Laranjinha+ 收款设备，为 ia.i 铺路。产品设计遵循三条原则：互动性、多模态（文字、语音、图片和点击放在同一体验里），以及个体化——回应按每个客户的处境、需求和人生阶段调整。

Mazzei 在 OpenAI 案例中把验收标准说得很朴素：「很多工作在于做出简单、直接、有用的东西，给客户带来直接的好处，让技术几乎不被察觉。」他援引 Itaú 与 Grupo Consumoteca 合作的一项调查作为需求依据：80% 的巴西人想更好地打理自己的财务生活，65% 希望有一个能持续提供指引的「财务副驾驶」。按案例的表述，首阶段是银行的学习窗口，用 Mazzei 的话说，「我们可以了解客户如何更深入地使用这个产品，看它如何直接惠及每个人的日常财务生活」。

Customer DNA：GPT-5.x 模型参与的金融上下文层

ia.i 的底层是名为 Customer DNA 的金融上下文层，案例称它帮助银行理解约 7,000 万客户的需求、习惯和人生阶段。按案例的描述，GPT 模型是帮助维护和充实这层表示的组件之一；结果清单中则写明，GPT-5.x 模型属于 Customer DNA。

选型上，Itaú 用的是一组模型而非单一模型。Mazzei 解释：「OpenAI 的模型对交付这套体验非常重要，因为它们能覆盖这一整段方案——从最简单、要在成本和延迟上保持高效的场景，到需要推理和完整溯源才能给出合适答案的复杂方案。」按案例的说法，真实的客户旅程既包含低延迟的日常交互，也包含需要更深推理的决策，组合使用才让一个产品装下全部旅程。

IARA 平台：成本、准确性与负责任 AI 的执行层

在面向客户的界面之下，Itaú 专门建了 IARA——一个治理与编排平台，按内部政策向各团队提供受控的模型访问。案例特别说明，OpenAI 只是这个环境中可用的模型供应商之一，并非唯一。

按案例的概括，IARA 同时解决三件事：按 token（模型用来计量和计费的文本单位）计算的成本、回答准确性，以及负责任 AI 政策的执行，并提供可观测性。Mazzei 说：「这些信息必须被保留、留在银行自己的语境之内，以安全、受治理的方式调用模型，并且理解 token 使用的效率，让整个方案对银行在经济上可行。」他把这层平台与监管环境直接挂钩：「IARA 是一个基础性平台，因为它确保我们在高度受监管的环境中拥有治理和可观测性。」案例称，银行的负责任 AI 原则贯穿从开发到持续监控的整个生命周期，包括降低前沿模型可能出现的偏见风险。

法务方案：9,000 万份文档库里每月执行 200 万项以上任务

IARA 支撑的具体方案之一是法务部门的系统：自动完成文档阅读、分析和解读，运行在 9,000 万份以上文档的资料库上，每月执行 200 万项以上任务，案例称法务流程各环节取得 20%～80% 的效率提升。

这组数字没有给出测算方式，也没有第三方核验，只能视为银行与 OpenAI 的口径。

员工端的「三倍时间」：目前只有预期值

同一套智能层也用在银行内部，服务专家、客户经理和客服团队：会前摘要、会议准备、理解某个具体问题，以及制定此前不容易想到的方案与替代选项。

它对应的收益目前全部是预期值。案例与 Itaú 7 月公告给出同一组目标：实施后客户关系上可投入的时间变为三倍、服务速度最高提升至两倍、对话有效性最高提升至三倍。两份材料都没有给出这些预期对应的实测数据或达成时限。

从 7 月到 10 月：年底全量目标还没有给出路径

把两份材料放在一起看，时间线上有一处没有解释的空档。Itaú 7 月的公告写明，ia.i 当时已覆盖约 30 万客户，预期 9 月达到约 300 万客户、2026 年底覆盖全部客户群；而 10 月 16 日的 OpenAI 案例中，披露的首阶段数字仍是约 30 万，公告里的 9 月目标是否实现，两份材料都没有交代。

以案例披露的数字计算，要在 2026 年底前覆盖全部约 7,000 万客户，覆盖人数需在案例发布后的约十周内增加约 230 倍。案例对此给出的路线图只有下阶段功能清单：产品模拟与签约，以及对客户收入、支出和习惯的定期财务分析。年底前覆盖数如何扩大，要靠银行自己后续公布的数字来回答。