Die brasilianische Bank Itaú hat ihren Chat-Assistenten ia.i in einer ersten Phase rund 300.000 Kunden zugänglich gemacht und will bis Ende 2026 den gesamten Kundenstamm erreichen. Das geht aus einer Kundengeschichte hervor, die OpenAI am 16. Oktober 2026 veröffentlicht hat. Hinter dem Assistenten steht IARA, eine interne Plattform, die festlegt, welche KI-Modelle die Teams der Bank nutzen dürfen und wie.
ia.i funktioniert per Text oder Sprache und bündelt Girokonten, Kredite, Karten, Versicherungen und weitere Leistungen in einem Gespräch. Bei Bedarf übergibt der Assistent an menschliche Spezialisten. Als nächste Schritte sind Produktsimulationen, Abschlüsse sowie regelmäßige Analysen von Einnahmen, Ausgaben und Gewohnheiten geplant.
Die entscheidende Architekturentscheidung ist IARA. Itaú beschreibt sie als Governance- und Orchestrierungsplattform, die Teams kontrollierten Zugang zu verschiedenen Modellen gemäß internen Richtlinien gibt. OpenAI ist einer von mehreren Anbietern. Die Plattform verfolgt Kosten pro Token, Antwortgenauigkeit und Regeln für verantwortliche KI. Man kann sie sich als Telefonzentrale vorstellen: Jede Anfrage läuft über einen Punkt, an dem die Bank entscheidet, welches Modell antwortet und was es sehen darf.
Dieselbe Ebene trägt auch interne Arbeit. In der Rechtsabteilung liest und analysiert KI ein Archiv mit mehr als 90 Millionen Dokumenten und erledigt über 2 Millionen Aufgaben pro Monat, mit Effizienzgewinnen von 20% bis 80% in einzelnen Prozessschritten. Die Bank setzt mehrere Modelle ein statt eines: schnelle, günstige Modelle für einfache Anfragen und Reasoning-Modelle, wenn eine Antwort mehr Fundierung braucht.
Diese Zahlen stammen aus einer Fallstudie des Anbieters, nicht aus einer unabhängigen Prüfung. OpenAI nennt weder die Messmethode für die Genauigkeit noch die Vergleichsbasis für die Spanne von 20% bis 80%.
Warum das für Banken und Fondsemittenten wichtig ist
Die eigentliche Lehre ist die Reihenfolge. Itaú hat die Governance- und Routing-Ebene aufgebaut, bevor der Assistent skaliert wurde. So werden Modellwahl, Kosten und Datenzugriff an einer Stelle entschieden. Eine Bank oder ein Fondsemittent kann dasselbe Muster mit Modellen auf eigenen Servern oder in einer privaten Cloud umsetzen, sodass Dokumente in der eigenen Umgebung bleiben (siehe wie LabForty lokale KI innerhalb Ihrer Grenzen aufsetzt). Der nächste öffentliche Prüfstein für Itaú ist, ob ia.i wie geplant bis Ende 2026 alle Kunden erreicht.
