Gradient Labs ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ AI ಅಕೌಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಕೊಡ್ತೆ

ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಅಪರೂಪವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಫ್ರಾಡ್ ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಪೇಮೆಂಟ್‌ಗಳಂತಹ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಹಲವು ತಂಡಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುವುದನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಂಗಳು ವಿಫಲವಾದಾಗ, ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಂಡಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವರು ಕ್ಯೂಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

Gradient Labs⁠(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ಈ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಲಂಡನ್ ಆಧಾರಿತ ಈ ಕಂಪನಿ ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಡೆಡಿಕೇಟೆಡ್ ಅಕೌಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅನುಭವ ನೀಡುವ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ. ಹಿಂದೆ Monzo ನಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸಿದ ತಂಡದಿಂದ ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ಈ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ OpenAI ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿದ್ದು, ಈಗ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು GPT‑5.4 mini ಮತ್ತು nano ಕಡೆಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ.

“GPT‑5.4 mini ಮತ್ತು nano ಜೊತೆಗೆ ನಾವು 500 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ ಲ್ಯಾಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಕಾಣುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ವಾಯ್ಸ್ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳಿಗೆ ನಮಗೆ ಬೇಕಾದದ್ದೇ ಆಗಿದೆ,” ಎಂದು Gradient Labs‌ನ ಸಹ-ಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು ಚೀಫ್ ಸೈಂಟಿಸ್ಟ್ Danai Antoniou ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ. “ನಾವು ನಮ್ಮ ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್‌ನ ಮಹತ್ವದ ಭಾಗವನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ.”

ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಏನು ನಡೆಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಪ್ರೊಸೀಜರ್‌ಗಳು (SOPs) ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ.

ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನ ಹೀಗೆ ಕಾಣಬಹುದು:

1. ಒಬ್ಬ ಗ್ರಾಹಕ ಕದ್ದ ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ.
2. ಸಿಸ್ಟಂ ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾ ಅವರ ಗುರುತನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಪರಿಶೀಲನೆಯಾದ ನಂತರ, ಅದು ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಫ್ರೀಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.
4. ಅದು ಡೆಲಿವರಿ ಸಮಯದಂತಹ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರತಿ ಹಂತವೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೊಸೀಜರ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಂಪ್ಲಯನ್ಸ್ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು, ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್‌ಪುಟ್, ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್, ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಗಾರ್ಡ್‌ರೇಲ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಹಾಗೂ ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ರಿಯಲ್-ಟೈಮ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

“ರೆಸ್ಪಾನ್ಸ್ ಜನರೇಷನ್ ವೇಗವಾಗಿಯೇ ಉಳಿಯುವಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾ, ವ್ಯತ್ಯಯಗಳು, ಬ್ಯಾಕ್‌ಚಾನೆಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ನಡುವೆಯೂ ಮಾದರಿ ಪ್ರೊಸೀಜರ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಅನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ,” ಎಂದು Antoniou ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. “ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ಗಳು ಅದನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ.”

Gradient Labs ತಮ್ಮ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಮಾಡಿ, ಅವರು ಟ್ರಾಜೆಕ್ಟರಿ ಅಕ್ಯುರಸಿ ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಮಾನದಂಡದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಅಂದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಆರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಸರಿಯಾದ ದಾರಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು.

ಅವರ ಆರಂಭಿಕ ಇವಾಲ್ಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಲ್ಲಿ, GPT‑4.1 ಮಾತ್ರ 97% ಟ್ರಾಜೆಕ್ಟರಿ ಅಕ್ಯುರಸಿ ಮತ್ತು ಕನ್ಸಿಸ್ಟೆನ್ಸಿ ತಲುಪಿದ ಮಾದರಿಯಾಗಿತ್ತು. ಅದಕ್ಕೆ ಸಮೀಪದ ಪ್ರೊವೈಡರ್ 88%.

“ಫೈನಾನ್ಷಿಯಲ್ ಸರ್ವಿಸಸ್‌ನಲ್ಲಿ, ಅದು ಒಂದು ಕಾಲ್‌ನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕಾಂಪ್ಲಯನ್ಸ್ ಇನ್ಸಿಡೆಂಟ್ ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸ,” ಎಂದು Antoniou ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು Gradient Labs ತನ್ನ ಸಿಸ್ಟಂ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ರೂಪಿಸಿತು. ತಂಡವು ರೀಸನಿಂಗ್-ಇಂಟೆನ್ಸಿವ್ ಹಂತಗಳಿಗೆ OpenAI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ವೇಗವಾದ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ (ಡಿಟರ್ಮಿನಿಸ್ಟಿಕ್) ಟಾಸ್ಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಚಿಕ್ಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿತು. ಇದರಲ್ಲಿ ರೌಟಿಂಗ್, ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಟೆನ್ಸಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಒಳಾಂಗಿಕವಾಗಿ, ಈ ಸಿಸ್ಟಂ ಒಂದು ಕೇಂದ್ರ ರೀಸನಿಂಗ್ ಏಜೆಂಟ್ ಮೂಲಕ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ವಿಶೇಷ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದ್ದು, ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳದೇ ವಿವಿಧ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳ ನಡುವೆ ಸಾಗಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. 

ಪ್ರತಿ ಇಂಟರ್ಯಾಕ್ಷನ್‌ಗಾಗಿ, 15+ ಗಾರ್ಡ್‌ರೇಲ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳು ಸಮಾಂತರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿ, ಸಂಭಾಷಣೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರೊಸೀಜರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಂಪ್ಲಯನ್ಸ್ ಗಡಿಗಳೊಳಗೆ ಉಳಿಯುವಂತೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಫೈನಾನ್ಷಿಯಲ್ ಅಡ್ವೈಸ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ವಲ್ನರಬಿಲಿಟಿ ಸಿಗ್ನಲ್ಸ್, ಕಂಪ್ಲೇಂಟ್ಸ್, ಮತ್ತು ವೆರಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಸೆನ್ಸಿಟಿವ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮಾಡುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಸೇರಿವೆ. 

ಫೈನಾನ್ಷಿಯಲ್ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಇಂತಹ ಸಿಸ್ಟಂಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ನಂಬಿಕೆಯಿಂದ ಡಿಪ್ಲಾಯ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಸರಿಯಾಗಿ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ನೋಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

“ಹ್ಯಾಲ್ಯೂಸಿನೇಷನ್‌ಗಳು ಆಗದಂತೆ ನೀವು ಸಿಸ್ಟಂ ಅನ್ನು ನೆಲೆಯಿಂದಲೇ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಟ್ ಮಾಡಬೇಕು,” ಎಂದು Antoniou ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. “ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಅದೇ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಕ ತತ್ವವಾಗಿರಬೇಕು.”

ಹೊಸ ಹಾಗೂ ಈಗಿರುವ ಎರಡೂ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು, ತಂಡವು ನೈಜ ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ ನಡೆಸಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಜಾರಿಗೆ ತರುವ ಮೊದಲು ಅಪರೂಪದ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಕೃತಕ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಚಯಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಮೇಲೂ Gradient Labs ತಂಡಗಳಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಂಕ್ ಯಾವ ರೀತಿಯ ಗ್ರಾಹಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವರು ಹಿಂದಿನ ಸಪೋರ್ಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಂತರ ತಂಡಗಳು ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಂದ ಆರಂಭಿಸಿ, ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಾ, AI ಯಾವ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಜಾರಿಗೆ ಮುನ್ನ, ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಗ್ರಾಹಕರು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ಅದು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ವಿಶ್ವಾಸ ಮೂಡುತ್ತದೆ. 

ಜಾರಿಗೆ ತರುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟ್ರಾಫಿಕ್‌ನ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಿಂದ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ, ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಸ್ಥಿರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ತೋರಿದಂತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.

Gradient Labs‌ನ ಗ್ರಾಹಕರು 98%ರವರೆಗೆ CSAT ಅಂಕಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಅವರ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತಲೂ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಬಹುತೇಕ ಜಾರಿಗೆ ತರುವಿಕೆಗಳು ಮೊದಲ ದಿನವೇ 50%ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರ ಪ್ರಮಾಣದೊಂದಿಗೆ ಆರಂಭವಾಗುತ್ತವೆ, ವಿವಾದಗಳು, ಖಾತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ವಂಚನೆಗಳಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ. 

ಆ ಪರಿಣಾಮ ಕಂಪನಿಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ. ಕಳೆದ ಒಂದು ವರ್ಷದಲ್ಲಿ Gradient Labs ತನ್ನ ಆದಾಯವನ್ನು 10 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದು, ಒಳಬರುವ ಸಪೋರ್ಟ್‌ನಿಂದ ಹೊರಹೋಗುವ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್-ಆಫೀಸ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳವರೆಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಿದೆ.

ಮುಂದೆ ನೋಡಿದಾಗ, Gradient Labs ಹಲವು ಸಂವಹನಗಳ ನಡುವೆ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸಾಗಿಸಬಲ್ಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸಿದೆ: ಗ್ರಾಹಕರ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ಗಮನಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಸಂಭಾಷಣೆ ನಿಂತಿದ್ದ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಮುಂದುವರಿಸುವುದು. ಈ ದಿಕ್ಕು OpenAI ಜೊತೆಗೆ ಇರುವ ದೀರ್ಘಕಾಲಿಕ ಭಾಗಸಹಕಾರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋಣದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಮಾದರಿಗಳು ಮುಂದುವರಿದು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತಿರುವಂತೆ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. Gradient Labs‌ಗೆ, ಇದರರ್ಥ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗ್ರಾಹಕ ಸಂವಹನವನ್ನು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್‌ನಷ್ಟೇ ಸತತತೆ, ವಿವೇಕ ಮತ್ತು ನಿರಂತರತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯತ್ತ ಇನ್ನಷ್ಟು ಹತ್ತಿರವಾಗುವುದು.