MALONI

Praktické AI orchestrace ve financích

Měření ROI agentů v retail bance: dashboard pro vedení

Publikováno 9. října 2025 · Kategorie: Fintech orchestrace

Jak přetavit agentní orchestraci v měřitelné výsledky pro board retail banky. Sdílíme blueprint reportingu, který kombinuje obchodní KPI, compliance indikátory a feedback zákazníků.

English summary

We built an ROI dashboard for a retail bank that tracks agent orchestration KPIs across sales, service, and compliance. The playbook covers data ingestion, normalization, visualization in Power BI, and governance gates for executive reporting.

1. KPI definice pro vedení banky

Začali jsme workshopem s boardem a vedoucími útvarů. Potřebovali srovnat dopad AI agentů na různé části banky – od call centra po risk management. Proto jsme KPI rozdělili do tří vrstev:

  • Business KPI: navýšení prodejů, cross-sell rate, zkrácení času vyřízení požadavku.
  • Compliance KPI: procento případů s kompletní auditní stopou, incidenty vs. eskalace, SLA odpovědí.
  • Experience KPI: NPS, CSAT a textová analýza sentimentu u interakcí s agentem.

2. Datová pipeline a governance

Pipeline běží na Azure Event Hubs a Data Factory. Každý agent generuje telemetrii (role, úloha, výsledek, evaluation score). Data se propojují s CRM a call-centrovými statistikami.

Kontrolní body

  • Automatické maskování citlivých údajů při streamingu do datového skladu.
  • Versioning orchestrací a promptů v GitHub Actions → každá změna má auditní záznam.
  • Evaluace kvality odpovědí přes Azure AI Content Safety a interní rubric scoring.

3. Dashboard v Power BI

Výsledkem je Power BI workspace, který zobrazuje tři perspektivy:

  1. Executive overview: shrnutí KPI, trendové grafy, upozornění na incidenty.
  2. Operational view: detailní rozpad podle agentních rolí (sales, service, risk) a výsledků evaluací.
  3. Compliance view: audit logy, SLA, human-in-the-loop zásahy.

Každý panel má tlačítko “Open runbook”, které odkazuje na náš GDPR-ready blueprint a guardrails checklist.

4. Business výsledky po 90 dnech

Po třech měsících má vedení banky jasná data:

  • Konverze úvěrových produktů +17 % díky hybridnímu agentovi, který připravuje personalizované nabídky.
  • Průměrná doba vyřízení požadavku v kontaktním centru -32 %.
  • Auditní incidenty sníženy o 45 % a každý incident má kompletní forenzní log.

Dalším krokem je propojení s playbookem multi-agentní orchestraci a rozšíření o prediktivní scoring v oblasti prevence odchodů klientů. Podobné metriky jsme dosáhli i u fintech platformy, kde jsme zkrátili onboarding.

Související materiály