Fiserv, il call center con agenti AI chiude oltre il 40% dei contatti da solo

Fiserv, uno dei maggiori gruppi mondiali di pagamenti e servizi per le banche, dichiara che il suo call center agentico, sviluppato con Sierra AI, chiude oltre il 40% dei contatti senza intervento di un operatore. Il ritorno sul costo dei token, cioè sul consumo del modello AI, è indicato tra 5 e 10 volte e, secondo l'azienda, l'indice di soddisfazione dei clienti (NPS) non ne ha risentito. Sono cifre di management, ma mostrano come misurare un agente AI nel servizio clienti.

Il contesto: la call sui conti del terzo trimestre

I numeri arrivano dalla trascrizione della call con gli analisti sui risultati del terzo trimestre 2026. Il chief executive Takis Georgakopoulos ha risposto a una domanda di Harshita Rawat, analista di Bernstein, sull'uso concreto degli agenti AI. Fiserv sta costruendo una piattaforma, agentOS, destinata alle banche clienti; il call center agentico e le applicazioni interne sono i primi esempi di ciò che l'azienda usa su sé stessa.

Cosa ha fatto l'azienda: il call center agentico

Fiserv ha sviluppato con Sierra AI un call center in cui gli agenti AI gestiscono le richieste dei clienti. L'indicatore principale è il tasso di containment, la quota di contatti risolti senza passare a una persona: supera il 40%. L'azienda cita poi un ritorno sul costo dei token da 5 a 10 volte, e precisa che non c'è stato alcun impatto negativo sull'NPS. Non vengono forniti valori numerici dell'NPS, e questo va ricordato: l'assenza di peggioramento è un'affermazione, non una misura pubblicata.

Il secondo caso: il risk hold di Clover

Il secondo esempio riguarda Clover, la piattaforma di pagamenti per i commercianti del gruppo. Nel processo di risk hold, cioè la decisione se trattenere o rilasciare una transazione o un pagamento sospetti, il lavoro era manuale e creava attrito per i clienti. Con l'introduzione di agenti AI, secondo il CEO, i tempi di decisione sono scesi di due terzi e i falsi positivi, cioè i casi legittimi bloccati per errore, sono calati di oltre il 40%.

Come si prezza e si adotta

Interrogato dall'analista Vasu Govil di KBW, il CEO ha spiegato che il prezzo di agentOS sarà legato al valore effettivamente generato per le banche: più uso e più risparmio per la banca, più ricavi per Fiserv. Circa 200 banche sono in pipeline, in una fase di sperimentazione rapida verso l'adozione. I pilot presentati all'Investor Day sono vicini alla produzione e nel 2027 il programma sarà aperto a una platea più ampia. Si parte sempre con un approccio con la persona nel circuito di controllo ("human in the loop").

Altri usi citati

Durante la call sono emersi altri impieghi, quasi tutti senza dati quantitativi. Agenti sono usati per accelerare la migrazione dei clienti bancari tra le piattaforme del gruppo. Nello sviluppo software Fiserv collabora con Cognition, Anthropic e OpenAI e parla di una forte accelerazione nel rilascio del codice, con 14.000 ingegneri. Nella sicurezza informatica, le vulnerabilità vanno corrette "alla velocità dell'AI", e l'AI è presentata come acceleratore per identità digitale, antifrode, verifica dei clienti e valutazione del rischio di credito.

Come leggere i numeri

Tutte le cifre sono dichiarazioni del management e non sono verificabili dal documento. Il direttore finanziario, Paul Todd, non ha fornito dettagli sull'impatto economico dell'AI; la maggior parte dei risparmi del programma Project Elevate, con un obiettivo di 1 miliardo di dollari, è attesa oltre il 2027. Il valore del caso sta quindi nella scelta degli indicatori più che nel loro livello.

Cosa può imparare un manager

• Misura gli agenti con tre numeri insieme. Containment (quanti contatti si chiudono da soli), costo per token (quanto costa farlo) e NPS (come reagiscono i clienti) raccontano un quadro che nessuno dei tre dà da solo.
• Un risparmio senza qualità non basta. Il containment ha senso solo se la soddisfazione dei clienti non peggiora: chiedi sempre entrambi i dati.
• Cerca i processi manuali che creano attrito. Il risk hold di Clover è un esempio: decisioni lente e molti falsi allarmi sono il terreno ideale per un agente.
• Parti con la persona nel circuito. Il controllo umano all'inizio permette di adottare l'agente con meno rischi e di raccogliere dati affidabili.
• Valuta come si paga il servizio. Un prezzo legato al valore generato allinea i fornitori agli obiettivi dell'azienda, ma richiede indicatori condivisi e verificabili.