BMO affianca gli operatori del contact center con un agente AI

Quando un cliente chiama la banca per una transazione sulla carta che non riconosce, la telefonata dura in media 12-14 minuti. BMO, banca canadese con sede a Toronto, ha deciso di accorciarla senza togliere l'operatore dalla linea: venerdì 6 novembre ha presentato AI Agent Assist, uno strumento interno basato su AI agentica per il contact center Virtual Connect.

Il problema: troppi sistemi, troppo tempo

Il contact center Virtual Connect riceve ogni anno oltre 500.000 chiamate di clienti canadesi sulle transazioni con carta di credito. Ognuna richiede in media 12-14 minuti. Gran parte di quel tempo non è conversazione: è navigazione. L'operatore deve passare da un sistema all'altro, cercare la transazione contestata, ritrovare la regola che si applica al caso, preparare la pratica. Nel frattempo il cliente aspetta, spesso in attesa.

È un problema che molte aziende con un servizio clienti strutturato riconoscono: il collo di bottiglia non è la risposta, è il percorso per arrivarci.

Cosa ha fatto BMO

AI Agent Assist porta direttamente all'operatore tre cose, secondo il comunicato della banca: l'abbinamento delle transazioni, il recupero delle regole interne e la preparazione del caso. L'operatore riceve il materiale già pronto e lo rivede prima di decidere.

La scelta di progetto è dichiarata: BMO ha costruito lo strumento secondo il principio "human-in-the-loop", cioè con una persona al centro delle decisioni importanti. Lo strumento non parla con il cliente al posto dell'operatore e non chiude le pratiche da solo nei casi delicati. Holly Jackson, che guida Virtual Connect, lo ha descritto così: l'obiettivo è che i dipendenti passino meno tempo a muoversi tra i sistemi e più tempo ad aiutare il cliente.

I numeri: obiettivi, non ancora risultati

Qui serve precisione, perché i dati sono target dichiarati dalla banca, non risultati misurati:

• BMO spera di ridurre del 20-30% il tempo necessario a risolvere le richieste dei clienti;
• punta a trattare in automatico circa il 40% delle richieste di rimborso idonee;
• per le richieste che rispettano i requisiti, il cliente potrebbe ricevere l'accredito anche lo stesso giorno.

Se l'obiettivo del 20-30% fosse raggiunto su chiamate da 12-14 minuti, ogni telefonata si accorcerebbe di alcuni minuti. Moltiplicato per oltre mezzo milione di chiamate l'anno, è un volume di tempo operatore molto significativo. Ma è un calcolo sui target: la fonte non riporta ancora risultati misurati dopo l'avvio.

Il contesto: AI che consiglia sì, AI che agisce no

La notizia si inserisce in una tendenza che la stessa fonte descrive con i dati di una ricerca di PYMNTS Intelligence realizzata con JPMorgan. Nelle direzioni finanziarie l'uso dell'AI generativa per la gestione della cassa è passato dal 16% del 2025 all'80% del 2026. L'AI agentica, quella che agisce da sola, è invece scesa leggermente, dal 6% al 5%.

Il messaggio dei ricercatori è chiaro: l'AI è sempre più diffusa nei sistemi che analizzano e raccomandano, mentre l'esecuzione autonoma resta rara. Il caso BMO è coerente con questo quadro. L'agente prepara, l'umano decide.

Cosa può imparare un manager

• Parti dal tempo perso tra i sistemi. In un servizio clienti, molti minuti per chiamata vanno nella ricerca di informazioni. Misurare quanta parte della telefonata è conversazione e quanta navigazione è il primo passo per capire dove l'AI può aiutare.
• Scegli un tipo di richiesta preciso. BMO non ha lanciato un assistente generico: ha scelto le contestazioni sulle transazioni con carta, un flusso frequente, ripetitivo e con regole chiare.
• Tieni la persona nel ciclo. Far rivedere il lavoro dell'agente all'operatore riduce il rischio di errori nei casi che toccano denaro dei clienti e rende più facile l'adozione da parte del team.
• Dichiara obiettivi, poi misura. BMO parla di speranze e target. Prima di raccontare un risultato interno, fissate una base di partenza (qui, 12-14 minuti a chiamata) e controllate lo scostamento dopo qualche mese.
• Pensa all'effetto sul cliente. Il vantaggio promesso non è solo l'efficienza: è un accredito che può arrivare in giornata. È questo il numero che il cliente percepisce.

Il caso va seguito: quando BMO pubblicherà i primi dati reali si capirà se i target erano realistici. Per ora è un esempio chiaro di come impostare un progetto di assistenza all'operatore con obiettivi misurabili e controllo umano.