Itaú是巴西银行，正在为整个客户群构建生成式AI。CTO Carlos Eduardo Mazzei给出的标准是：技术应当几乎不被察觉，解决真实日常问题，做到直接、简单、有用。银行与Grupo Consumoteca的研究显示，80%的巴西人希望更好地整理财务生活，65%希望有技术担任金融副驾驶。

落地产品是ia.i，2024年起步，第一阶段约有30万客户。它是一个统一的对话层，支持文本和语音，把账户、信贷、卡片、保险等交互集中到一个环境，并可按需转接人工。模型选型上，Itaú没有押注单一模型，而是使用OpenAI的一系列模型——简单场景要求成本与延迟可控，复杂场景需要推理和受控的事实依据。支撑个性化的是Customer DNA层，为约7000万客户建立金融背景，GPT模型参与维护和丰富这一表征，使交互越来越贴近个人需求。ia.i的底层原则是交互性、多模态（文本、语音、图像、点击）和个性化。

规模化的关键在于IARA平台，这是一个治理与编排层，让团队在内部策略范围内受控访问不同模型。它同时处理三个问题：单token成本控制、回答准确性、负责任AI策略的执行。在银行法律部门，IARA驱动的方案运行在超过9000万份文档上，每月执行超过200万项任务，流程各环节效率提升20%-80%。数据保留在银行语境之内，模型以安全受控方式被访问，token使用效率被纳入设计，否则方案不经济。负责任AI原则贯穿开发、部署到持续监控，目标是降低前沿模型可能带来的偏见，确保安全、透明、伦理与合规。

AI First策略同样用于内部。同一智能层帮助客户经理和客服团队完成会前摘要、会议准备、问题梳理和方案设计。银行对这些内部工具的预期是：释放三倍时间给客户关系、服务速度最快提升两倍、对话有效性最高达到三倍。

文章给出的经验集中在：用简单性而非炫技来衡量体验；按场景选择多模型而不是单一模型；在扩大规模前先建好治理层；把偏见与文化对齐视为产品需求；内部同样使用这套能力。下一步计划是到2026年底把ia.i推向全部客户群，并增加产品模拟与签约、以及基于收入、支出和习惯的定期财务分析。