Bank of America EricaAssist: IA encurta ligações em quase um minuto
O Bank of America EricaAssist, agente de IA usado por mais de 18.000 atendentes, ganhou recursos de IA generativa em 21 de julho de 2026. A ferramenta agora resume por que o cliente está ligando e sugere os próximos passos em menos de três segundos, e o banco diz que ela reduz o tempo médio das ligações em quase um minuto por atendimento. Para qualquer grande central de atendimento, o caso mostra como a IA pode encurtar ligações com pessoas ainda na linha.
Por que o Bank of America colocou IA ao lado dos atendentes
O problema de atendimento do Bank of America é de escala: seus atendentes falam com clientes de uma base de quase 70 milhões, e cada ligação começa com o atendente tentando entender por que o cliente ligou e onde está a resposta. Enquanto procuram, não estão ouvindo com total atenção.
O banco também atende cerca de 60 milhões de usuários digitais verificados e mantém aproximadamente 3.500 agências e cerca de 15.000 caixas eletrônicos nos Estados Unidos. Uma pequena economia em cada ligação se multiplica nesse volume, e por isso o banco preferiu dar um assistente de IA aos atendentes humanos em vez de substituí-los por um chatbot.
O que o EricaAssist faz durante a ligação com o cliente
O EricaAssist é um agente de IA assistido por humanos que trabalha ao lado dos funcionários durante as conversas com os clientes. Mais de 18.000 atendentes o usam. Em 21 de julho de 2026, o banco anunciou novos recursos de IA generativa para a ferramenta.
Com a atualização, o EricaAssist resume por que o cliente está ligando, reúne as informações relevantes e recomenda os próximos passos. As recomendações dependem da função do funcionário e do relacionamento do cliente com o banco, e aparecem sem interromper o fluxo da conversa.
Como a atualização com IA generativa funciona no dia a dia
O banco diz que os novos recursos entregam orientação contextual em menos de três segundos, de modo que a sugestão chega enquanto o cliente ainda está na linha. O atendente continua no comando: o EricaAssist sugere, e o funcionário decide o que dizer ao cliente.
Essa divisão é proposital. O Bank of America diz que sua estratégia de IA responsável mantém supervisão humana, transparência e responsabilidade por todos os resultados, com a IA operando dentro de uma governança já estabelecida. A IT Brief observou que ferramentas internas desse tipo podem ser mais fáceis de implantar em um setor regulado porque ajudam a equipe em vez de agir de forma independente.
"Esta tecnologia ajuda nossos colegas a entregar informações relevantes em segundos, operando com governança sólida, transparência e responsabilidade." Tom Ellis, diretor de informação e chefe de tecnologia para consumidores do Bank of America
O resultado medido: quase um minuto a menos por ligação
O banco diz que o EricaAssist reduz o tempo médio das ligações em quase um minuto por atendimento. É o único resultado que ele publicou, e é uma medição do próprio banco; não foram informados a duração de referência das ligações nem o total de horas economizadas.
O Bank of America também diz que as ligações mais rápidas melhoram a experiência do cliente. Ashley Ross, chefe de experiência do cliente pessoa física e transformação de negócios, chamou o EricaAssist de exemplo da abordagem "high tech, high touch" do banco, com muita tecnologia e muito contato humano.
Como o EricaAssist se encaixa no orçamento de IA do Bank of America
A ferramenta faz parte de um grande programa de tecnologia. O Bank of America gasta US$ 14 bilhões por ano com tecnologia, e mais de US$ 4 bilhões desse total vão para novas iniciativas, incluindo IA.
A Fortune informou que a assistente do banco voltada aos clientes, a Erica, já fez mais de 3,5 bilhões de interações com clientes, e que uma versão interna, a Erica for Employees, é usada por 90% dos funcionários do banco. A lista AIQ 75 da Fortune colocou o Bank of America em 19º lugar. O diretor de tecnologia e informação Hari Gopalkrishnan, no cargo desde julho de 2025, disse à Fortune que o banco tem sido mais conservador com agentes que tomam ações autônomas do que com copilotos que trabalham ao lado da equipe.
O que muda para os times de atendimento ao cliente
Para uma central de atendimento, a tarefa que o EricaAssist assume é o trabalho de busca e resumo dentro de cada ligação: encontrar o motivo do contato, o histórico do cliente e o próximo passo. O valor aparece como ligações mais curtas com as mesmas pessoas ao telefone.
Outros grandes bancos americanos relatam ganhos parecidos com ferramentas de apoio. A Fortune informou que os atendentes do Capital One hoje editam só um quinto dos resumos de casos redigidos pela IA, e que os gerentes licenciados do Wells Fargo tiveram um aumento de 31% nas vendas de produtos com a ajuda da IA. O Bank of America planeja levar o EricaAssist a mais cenários de atendimento e linhas de negócio ainda este ano.
Perguntas e respostas
O que é o EricaAssist do Bank of America?
O EricaAssist é um agente de IA interno, assistido por humanos, usado por mais de 18.000 atendentes. Durante a ligação, ele resume o motivo do contato do cliente, reúne as informações relevantes e sugere os próximos passos.
Quanto tempo o EricaAssist economiza nas ligações?
O Bank of America diz que ele reduz o tempo médio das ligações em quase um minuto por atendimento, com orientações entregues em menos de três segundos.
O EricaAssist substitui os atendentes humanos?
Não. O banco o descreve como uma ferramenta que trabalha ao lado dos funcionários, que continuam responsáveis pela conversa e pelo resultado.
A visão da MOZGII
Como nós construiríamos
Um assistente ao lado do atendente de call center é um dos lugares mais seguros para colocar IA generativa em um banco. O modelo nunca fala com o cliente. Ele lê, resume e sugere, e uma pessoa treinada decide. É essa a configuração que escolheríamos para uma primeira implantação em qualquer central de atendimento regulada.
Para construir algo como o EricaAssist, começaríamos pelos dados que o atendente já abre durante a ligação: as contas do cliente, as transações recentes, os contatos anteriores e os procedimentos do banco para cada pedido. O modelo redigiria um motivo curto para a ligação e dois ou três próximos passos, cada um com um link para o registro de onde veio, para que o atendente pudesse conferir num relance. Cada sugestão rejeitada pelo atendente ficaria registrada, porque as rejeições mostram onde o modelo erra.
O sistema falharia com registros desatualizados ou contraditórios e com pedidos raros que os procedimentos não cobrem. Faríamos o assistente dizer quando não sabe, em vez de chutar, e revisaríamos uma amostra de ligações toda semana com os líderes de equipe. A métrica que acompanharíamos é o tempo médio de atendimento ao lado das ligações repetidas do mesmo cliente, porque uma ligação mais curta que faz o cliente ligar de novo no dia seguinte não economiza nada.
Em seguida, deixaríamos o assistente redigir as anotações pós-atendimento para o atendente aprovar, que é onde costuma ir boa parte do tempo restante de uma ligação.
Fontes
De onde vêm os fatos desta matéria.
- 01Bank of America Enhances EricaAssist with Generative AI to Help Employees Resolve Client Needs Fasternewsroom.bankofamerica.com
- 02How bottom-line focused financial firms are finding ROI in AI | FortuneDown Arrow Button IconDown Arrow Button IconGoogle source logoRight Arrow Button IconGoogle source logoFortune Secondary LogoFacefortune.com
- 03Bank of America adds AI to EricaAssist for faster callsitbrief.news