Gradient Labs gefur hverjum bankaviðskiptavini AI-reikningsstjóra

Í bankastarfsemi er sjaldan einfalt að leysa mál viðskiptavinar. Mál eins og svik eða stöðvaðar greiðslur krefjast strangrar fylgni við flókin ferli þvert á mörg teymi. Þegar kerfi duga ekki til eru viðskiptavinir sendir á milli teyma, bíða í röðum og verða fyrir töfum þegar mest liggur við.

Gradient Labs⁠(opnast í nýjum glugga) er byggt til að takast á við þennan margbreytileika. Fyrirtækið, sem er með aðsetur í London, þróar gervigreindarfulltrúa sem gefa hverjum bankaviðskiptavini upplifunina af sérstöku reikningsstjórnunarsambandi. Fyrirtækið var stofnað af teymi sem áður leiddi AI- og gagnaverkefni hjá Monzo, og vettvangur þess er byggður á OpenAI líkönum og er nú að færa framleiðsluálag yfir á GPT‑5.4 mini og nano.

„Við erum að sjá 500 millisekúndna bið með GPT‑5.4 mini og nano, sem er nákvæmlega það sem við þurfum fyrir eðlileg raddsamskipti,“ segir Danai Antoniou, meðstofnandi og aðalvísindamaður hjá Gradient Labs. „Við erum að færa verulegan hluta af vinnuálaginu okkar yfir.“

Í bankastarfsemi stjórnast samskipti viðskiptavina af stöðluðum verkferlum sem skilgreina hvað á að gerast í hverju skrefi.

Dæmigerð samskipti við viðskiptavin gætu litið svona út:

1. Viðskiptavinur hringir til að tilkynna stolið kort.
2. Kerfið staðfestir auðkenni hans og meðhöndlar leiðréttingar og truflanir í rauntíma.
3. Þegar auðkenning hefur farið fram frystir það kortið og setur af stað endurútgáfu.
4. Það svarar eftirfylgnispurningum, svo sem um afhendingartíma, og leggur til næstu skref.

Hvert skref fylgir skilgreindu ferli, þar sem ákvarðanir eru teknar í rauntíma út frá inntaki notanda, samhengi, virkum varnarreglum og svörum bæði viðskiptavinar og fulltrúa til að tryggja regluvörslu.

„Líkanið þarf að viðhalda stöðu ferlisins þrátt fyrir truflanir, bakrásir og efnisskipti á meðan svörun helst hröð,“ segir Antoniou. „Flestir þjónustuaðilar gátu ekki einu sinni reynt þetta.“

Gradient Labs ber saman þjónustuaðila út frá erfiðustu ferlum sínum og metur þá með því sem þau kalla ferilnákvæmni: hvort kerfið fylgi réttri leið frá upphafi til enda.

Í einu af fyrstu mati þeirra var GPT‑4.1 eina líkanið sem náði 97% ferilnákvæmni og samkvæmni. Næsti þjónustuaðili komst í 88%.

„Í fjármálaþjónustu er þetta munurinn á því að leysa símtal og að skapa regluvörsluatvik,“ segir Antoniou.

Þessi niðurstaða mótaði hvernig Gradient Labs hannaði kerfið sitt. Teymið byggði blandaða kerfisuppbyggingu sem notar OpenAI líkön fyrir skref sem krefjast mikilla raka og smærri líkön fyrir hraðari, ákvarðað verkefni, með beiningu sem aðlagast eftir flækjustigi og biðtakmörkunum.

Innanhúss er kerfið samsett úr sérhæfðri færni sem miðlægur rakafulltrúi samhæfir, sem gerir flóknum málum kleift að færast milli verkflæða án þess að samhengi glatist.

Í hverjum samskiptum keyra 15+ varnarreglukerfi samhliða til að tryggja að samtöl haldist innan skilgreindra ferla og regluvörslumarka, þar á meðal greining á fjármálaráðgjöf, merki um viðkvæmni, kvartanir og tilraunir til að komast fram hjá sannprófun eða fá aðgang að viðkvæmum gögnum.

Fjármálastofnanir innleiða ekki svona kerfi af trú einni saman. Þær þurfa að sjá, skref fyrir skref, að það hegðar sér rétt við raunverulegar aðstæður.

„Þú þarft að hanna þetta frá grunni með það markmið að engar ranghugmyndir komi fram,“ segir Antoniou. „Það þarf að vera leiðarljósið meðan þú ert að byggja.“

Til að meta bæði ný og eldri líkön spilar teymið aftur raunveruleg samtöl við viðskiptavini og ber hegðun kerfisins saman við væntanlegt ferli. Þau búa líka til tilbúin samtöl til að prófa jaðartilvik og sjaldgæfar aðstæður áður en nokkuð er sett í notkun.

Gradient Labs gefur teymum einnig stjórn á því hvernig kerfið er kynnt til sögunnar. Þau greina söguleg stuðningsgögn til að kortleggja hvaða tegundir viðskiptavinamála banki sinnir og hversu oft þau koma upp. Teymi geta síðan valið hvaða flokka gervigreindar á að sinna, byrjað á verkflæðum með minni áhættu og stækkað yfir tíma.

Áður en farið er í loftið geta viðskiptavinir hermt eftir samtölum til að fara yfir hvernig kerfið bregst við í mismunandi aðstæðum og þannig byggt upp traust á að það hegði sér eins og búist er við.

Innleiðing hefst yfirleitt með litlu hlutfalli umferðar, með stöðugu eftirliti og sjálfvirkum athugunum sem flagga samtöl sem kunna að þurfa mannlega yfirferð. Með tímanum eykst umfangið eftir því sem kerfið sýnir stöðuga frammistöðu.

Viðskiptavinir Gradient Labs greina frá CSAT-einkunnum allt að 98% og í sumum tilvikum standa þær sig betur en bestu mannlegu fulltrúarnir þeirra. Flestar innleiðingar byrja með yfir 50% úrlausnarhlutfalli á fyrsta degi, jafnvel fyrir flókin verkflæði eins og ágreining, staðfestingu reiknings og svik.

Þessi áhrif endurspeglast í vexti fyrirtækisins. Gradient Labs hefur aukið tekjur sínar meira en tífalt á síðasta ári og stækkað úr innkomnum stuðningi yfir í úthringingar og bakvinnsluferla.

Fram undan einbeitir Gradient Labs sér að kerfum sem geta borið samhengi milli samskipta: skilið sögu viðskiptavinar, fylgst með málum sem eru í gangi og haldið áfram þar sem fyrri samtöl enduðu. Þessi stefna fellur mjög vel að því hvernig Gradient Labs hugsar um langtímasamstarf sitt við OpenAI.

Eftir því sem líkön halda áfram að batna stækkar svið þeirra ferla sem hægt er að sjálfvirknivæða með öruggum hætti. Fyrir Gradient Labs þýðir það að færast nær kerfi þar sem öll samskipti við viðskiptavini eru meðhöndluð með sömu samkvæmni, dómgreind og samfellu og hjá framúrskarandi mannlegum fulltrúa.