MALONI

Praktické AI orchestrace ve financích

AI orchestrace u fintech investiční platformy: jak jsme zkrátili onboarding z 10 na 3 minuty

Publikováno 9. října 2025 · Kategorie: Fintech orchestrace

Jak orchestrací compliance, risk a onboarding agentů dokážeme onboarding investora dokončit pod tři minuty, zvýšit konverzi o 28 % a přitom zůstat v souladu s regulací AML5.

English summary

We engineered a fintech onboarding orchestration with compliance, risk, and customer success agents coordinated through Azure AI Foundry. The result: investor onboarding time dropped from 10 to 3 minutes, conversion rose by 28%, and audit evidence is generated automatically.

1. Kontekst: investiční platforma s rostoucím KYC back-logem

Klient – evropská investiční platforma se 120 000 aktivními uživateli – se potýkal s ručním ověřením investorů. Flow vyžadovalo pět ručních kroků KYC a 60 % žadatelů nedokončilo proces. Prvním krokem spolupráce byl discovery sprint, během kterého jsme:

  • Mapovali datové zdroje: CRM HubSpot, AML screening API, účetní systém a interní knowledge base.
  • Identifikujeme mezery v datové kvalitě a definovali cílové KPI (čas dokončení, konverze, počet ručních zásahů) podle našich best practices pro měření ROI AI agentů.
  • Určili guardrails: ochrana osobních údajů, auditní logy pro každé rozhodnutí a fallback na lidského analytika.

2. Architektura orchestrací: tři specialisté a jeden koordinátor

Orchestraci jsme postavili na Azure AI Foundry s koordinátorem, který přerozděluje úlohy mezi specializované agenty. Každý agent využívá vlastní nástroje a guardrails:

Fintech onboarding process optimization: from 10 minutes (5 manual steps) to 3 minutes (AI-orchestrated compliance, risk, and success agents)
Optimalizace onboarding procesu: 10 minut → 3 minuty s 28% zvýšením konverze

Compliance Agent

Ověřuje identitu přes KYC API, validuje dokumenty a loguje důkazy do Azure Table Storage.

Risk Agent

Vyhodnocuje AML skóre, kontroluje sankční seznamy a připravuje doporučení pro analytika.

Success Agent

Personalizuje uvítací komunikaci a připravuje první investiční doporučení na základě preferencí klienta.

Koordinátor využívá LangChain router s pravidly definovanými v YAML šablonách. Incidenty (například shoda se sankčním seznamem) automaticky eskalují do Slack kanálu #aml-alerts, kde analytik dostává kompletní audit trail.

3. Guardrails a provozní kontrola

Z hlediska regulace bylo zásadní zajistit transparentnost a kontrolu lidským týmem. Implementovali jsme GDPR-ready architekturu s auditními logy:

  1. Verzování promptů a nástrojů v GitHubu s povinným peer review.
  2. Automatizované evaluace každé odpovědi – skórujeme relevanci, bezpečnost a vysvětlitelnost.
  3. Role-based access a maskování citlivých údajů v logu, aby do analytických dashboardů neunikaly osobní data.

Součástí řešení je compliance dashboard v Power BI, který agreguje auditní logy z Azure Monitoru a evaluací. Vedení tak má přímý přehled o rizikových případech, průchodnosti a SLA. Více o compliance guardrails najdete v našem článku o guardrails pro multimodální asistenty.

4. Výsledky a roadmapa

Po nasazení v režimu human-in-the-loop během čtyř týdnů jsme dosáhli:

  • Zkrácení průměrného času na onboarding z 10 minut na 3 minuty.
  • Zvýšení dokončených registrací o 28 % díky plynulejšímu flow a proaktivní asistenci.
  • Snížení ručních zásahů analytiků o 42 %, přičemž každý zásah má kompletní auditní stopu.

Další fáze projektu zahrnuje rozšíření orchestrací o agentní podporu pro investor relations a prediktivní scoring leadů. Pokud řešíte podobnou výzvu, navštivte navazující článek o měření ROI agentů v retail bance, kde popisujeme, jak KPI dál škálovat.

Další čtení k tématu