Capital One construiește inteligență artificială agentială, modelată după propria organigramă, pentru a impulsiona vânzările auto

Inspirația poate veni din diferite locuri, chiar și pentru arhitectura și proiectarea sistemelor agențice. 

La Transformare VB, Capital One a explicat cum și-a construit platforma agențică pentru divizia sa auto. Milind Naphade, vicepreședinte senior pentru tehnologie și director al diviziei de fundații AI la Capital One, a declarat în cadrul VB Transform că firma își dorește ca agenții săi să funcționeze similar agenților umani, în sensul că rezolvă probleme alături de clienți. 

Naphade a declarat că Capital One a început proiectarea ofertelor sale de agenție Acum 15 luni, „înainte ca termenul „agenție” să devină la modă”. Pentru Capital One, era crucial ca, în construirea sistemelor sale de agenți, să învețe din modul în care agenții lor umani solicită informații de la clienți pentru a le identifica problemele. 

Capital One a căutat, de asemenea, o altă sursă de structură organizațională pentru agenții săi: ea însăși. 

„Ne-am inspirat din modul în care funcționează Capital One”, a spus Naphade. „În cadrul Capital One, așa cum sunt sigur că și în cadrul altor servicii financiare, trebuie să gestionezi riscul, iar apoi există și alte entități pe care le observi, le evaluezi, le pui sub semnul întrebării și le auditezi.”

>>Vedeți toată acoperirea noastră despre Transform 2025 aici<

Aceeași structură se aplică și agenților pe care Capital One dorește să îi monitorizeze. Au creat un agent care evaluează agenții existenți, care a fost instruit cu privire la politicile și reglementările Capital One. Acest agent evaluator poate demara procesul dacă detectează o problemă. Naphade a spus că trebuie să ne gândim la asta ca la „o echipă de experți în care fiecare dintre ei are o expertiză diferită și se reunește pentru a rezolva o problemă”.

Organizații de servicii financiare recunosc potențialul agenților de a oferi agenților lor umani informații pentru a rezolva problemele clienților, a gestiona serviciul clienți și a atrage mai mulți oameni către produsele lor. Alte bănci precum BNY a avea agenți detașați în acest an. 

Agenți de dealeri auto

Capital One a trimis agenți în divizia sa auto pentru a ajuta clienții reprezentanțelor băncii să își ajute clienții să găsească mașina și creditul auto potrivite. Consumatorii pot consulta stocurile de vehicule ale reprezentanțelor care sunt gata pentru teste drive. Naphade a declarat că clienții reprezentanțelor lor au raportat o îmbunătățire de 55% a indicatorilor precum implicarea și oportunitățile de vânzări serioase.

„Sunt capabili să genereze clienți potențiali mult mai serioși prin intermediul acestei conversații mai naturale și mai contextuale”, a spus el. „Pot avea agenți care lucrează 24/7, iar dacă mașina se strică la miezul nopții, chat-ul este acolo pentru tine.”

Naphade a declarat că Capital One ar fi încântată să aducă acest tip de agent în afacerea sa de turism, în special pentru angajamentele sale cu clienții. Capital One, care a deschis un nou lounge pe aeroportul JFK din New York, oferă un card de credit foarte popular pentru puncte de călătorie. Cu toate acestea, Naphade a subliniat că banca trebuie să efectueze teste interne ample.

Date și modele pentru agenții bancari

Ca multe alte companii, Capital One are o mulțime de date pentru sistemele sale de inteligență artificială, dar trebuie să găsească cea mai bună modalitate de a oferi acel context agenților săi. De asemenea, trebuie să experimenteze cu cea mai bună arhitectură de model pentru agenții săi. 

Echipa de cercetători aplicați, ingineri și oameni de știință din domeniul datelor de la Naphade și Capital One a folosit metode precum distilare model pentru arhitecturi mai eficiente.

„Agentul de înțelegere reprezintă cea mai mare parte a costurilor noastre, deoarece acesta este cel care trebuie să clarifice ambiguitățile”, a spus el. „Este un model mai mare, așa că încercăm să-l distribuim mai departe și să obținem cât mai mult pentru investiția noastră. Apoi, există și predicția multi-token și pre-completarea agregată, o mulțime de modalități interesante prin care putem optimiza acest lucru.”

În ceea ce privește datele, Naphade a spus că echipa sa a trecut prin mai multe „iterații de experimentare, testare, evaluare, implicare umană și toate măsurile de siguranță adecvate” înainte de a lansa aplicațiile sale de inteligență artificială. 

„Dar una dintre cele mai mari provocări cu care ne-am confruntat a fost lipsa oricărui precedent. Nu puteam să spunem: „A făcut-o altcineva așa”, așa că nu puteam să-i întrebăm cum a funcționat pentru ei?”, a spus Naphade. 

Notă de la editor: Ca mulțumire cititorilor noștri, am deschis înscrierile anticipate pentru VB Transform 2026 — doar $200. Aici se întâlnește ambiția IA cu realitatea operațională și veți dori să fiți alături de noi. Rezervă-ți locul acum.