Esta misma estructura se aplica a los agentes que Caudal One quiere monitorear. Crearon un agente que evalúa a los agentes existentes, que fue capacitado en las políticas y regulaciones de Caudal One. Este agente evaluador puede revertir el proceso si detecta un problema. Naphade dijo que pensar en ello como “un equipo de expertos donde cada uno de ellos tiene una experiencia diferente y se une para resolver un problema”.

Las organizaciones de servicios financieros reconocen el potencial de los agentes para proporcionar a sus agentes humanos información para resolver los problemas de los clientes, establecer el servicio al cliente y atraer a más personas a sus productos. A otros bancos les gusta Bny han desplegado agentes este año.

Agentes de concesionario de automóviles

Caudal One desplegó a los agentes en su negocio automotriz para ayudar a los clientes de concesionarios del bandada a ayudar a sus clientes a encontrar el préstamo adecuado para automóviles y automóviles. Los consumidores pueden mirar los inventarios de vehículos de concesionarios que están listos para las unidades de pruebas. Naphade dijo que sus clientes de concesionarios informaron una perfeccionamiento del 55% en métricas, como el compromiso y los clientes potenciales de ventas graves.

“Son capaces de gestar clientes potenciales mucho mejores a través de esta conversación natural más conversacional”, dijo. “Pueden tener agentes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y si el automóvil se rompe a la medianoche, el chat está ahí para usted”.

Naphade dijo que Caudal One le encantaría aceptar este tipo de agente a su negocio de viajes, especialmente por sus compromisos orientados al cliente. Caudal One, que abrió un nuevo salón en el aeropuerto JFK de Nueva York, ofrece una polímero de crédito muy popular para puntos de alucinación. Sin bloqueo, Naphade señaló que el bandada necesita realizar pruebas internas extensas.

Datos y modelos para agentes bancarios

Al igual que muchas empresas, Caudal One tiene muchos datos para sus sistemas de IA, pero tiene que descubrir la mejor modo de aceptar ese contexto a sus agentes. Asimismo tiene que verificar con la mejor bloque maniquí para sus agentes.

El equipo de investigadores, ingenieros y científicos de datos aplicados de Naphade and Caudal One utilizaron métodos como la destilación del maniquí para arquitecturas más eficientes.

“El agente comprensivo es la viejo parte de nuestro costo porque ese es el que tiene que desambiguar”, dijo. “Es un maniquí más magnate, por lo que tratamos de distribuirlo y obtener mucho monises por nuestro dólar. Luego todavía hay una predicción de múltiples token y pre-relleno adherido, muchas formas interesantes en que podemos optimizar esto”.

En términos de datos, Naphade dijo que su equipo se había sometido a varias “iteraciones de experimentación, prueba, evaluación, humano en el tirabuzón y todas las barandillas correctas” antaño de liberar sus aplicaciones de IA.

“Pero uno de los mayores desafíos que enfrentamos fue que no teníamos ningún precedente. No pudimos ir y asegurar, oh, determinado más lo hizo de esta modo, por lo que no pudimos preguntar cómo funcionó para ellos. Dijo Naphade.

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