Capital One представила многоагентную платформу AI, основанную на открытых моделях с глубокой кастомизацией, что позволяет значительно повысить эффективность клиентского сервиса. Эта разработка стала возможной благодаря многолетним инвестициям банка в цифровую трансформацию и облачные технологии.
Как это происходит
Ведущий инженер Capital One Кел Вани заявил, что использование открытых моделей в сочетании с уникальными данными банка позволяет создавать адаптированные решения, которые превосходят стандартные модели. Важно, что данные, на которых обучаются модели, оказывают значительное влияние на качество получаемых результатов. Например, в рамках оптимизации обработки запросов по потенциальному мошенничеству каждый сотрудник получает автоматизированные резюме сложных диалогов, которые до этого приходилось восстанавливать вручную.
Кроме того, система MACAW (Multi-Agent Conversational AI Workflow) позволяет направлять взаимодействия через специализированные агенты с установленными правилами, улучшая качество обслуживания для сотен агентов, занимающихся сложными звонками. Эта многоагентная архитектура также лежит в основе таких решений, как Chat Concierge — помощник для клиентов, который использует адаптированную версию открытой модели Llama от Meta.
Польза от подхода
Преимущества данного подхода проявляются не только в повышении качества обслуживания, но и в том, что кастомизация открытых моделей дает возможность извлечь выгоду для всего портфолио компании. Оптимизация показателей СУБД и сокращение затрат на обслуживание инфраструктуры — это только часть масштаба решения. Такие подходы важны, особенно в условиях растущей конкурентоспособности в сфере финансовых технологий.
Прогнозы на будущее
Capital One продолжит развивать свою AI-платформу, фокусируясь на расширении функционала автоматизации для снижения нагрузки на сотрудников и повышения качества обслуживания клиентов в условиях растущего спроса на цифровые услуги.