Gradient Labs humpa kila mteja wa benki meneja wa akaunti wa AI

Katika benki, kutatua tatizo la mteja mara chache huwa rahisi. Kesi kama ulaghai au malipo yaliyozuiwa huhitaji kufuata kwa ukali taratibu changamano katika timu nyingi. Mifumo inaposhindwa kutosheleza, wateja huhamishwa kati ya timu, husubiri kwenye foleni, na hukabiliwa na ucheleweshaji wakati ambapo umuhimu wa jambo huwa mkubwa zaidi.

Gradient Labs⁠(fungua katika dirisha jipya) imejengwa kushughulikia ugumu huu. Kampuni hiyo yenye makao London inajenga mawakala wa AI wanaompa kila mteja wa benki uzoefu wa kuwa na meneja maalum wa akaunti. Ilianzishwa na timu iliyowahi kuongoza juhudi za AI na data katika Monzo, na jukwaa la kampuni hiyo limejengwa juu ya miundo ya OpenAI na sasa linaelekeza trafiki ya uzalishaji kwenye GPT‑5.4 mini na nano.

“Tunaona ucheleweshaji wa milisekunde 500 na GPT‑5.4 mini na nano, ambacho ndicho hasa tunachohitaji kwa mazungumzo ya sauti ya asili,” anasema Danai Antoniou, Mwanzilishi Mwenza na Mwanasayansi Mkuu katika Gradient Labs. “Tunahamisha sehemu kubwa ya mzigo wetu wa kazi huko.”

Katika benki, mawasiliano ya wateja huongozwa na taratibu za kawaida za uendeshaji (SOPs) zinazofafanua kinachopaswa kutokea katika kila hatua.

Mawasiliano ya kawaida ya mteja yanaweza kuonekana hivi:

1. Mteja anapiga simu kuripoti kadi iliyoibwa.
2. Mfumo unathibitisha utambulisho wake, ukishughulikia masahihisho na ukatizaji kwa muda halisi.
3. Baada ya kuthibitishwa, unafungia kadi na kuanzisha mbadala.
4. Unajibu maswali ya ufuatiliaji, kama muda wa kuwasilisha, na kupendekeza hatua zinazofuata.

Kila hatua hufuata utaratibu uliobainishwa, huku maamuzi yakifanywa kwa muda halisi kulingana na ingizo la mtumiaji, muktadha, vizuizi vinavyoendeshwa, na majibu ya mteja na wakala ili kuhakikisha utiifu.

“Muundo unahitaji kudumisha hali ya utaratibu katika ukatizaji, maoni mafupi ya mawasiliano, na mabadiliko ya mada huku ukiweka uzalishaji wa majibu kuwa wa haraka,” anasema Antoniou. “Watoa huduma wengi hawakuweza hata kujaribu.”

Gradient Labs hupima watoa huduma kwa taratibu zao zenye changamoto zaidi na kuwatathmini kwa kile wanachokiita usahihi wa mwendo: ikiwa mfumo unafuata njia sahihi kutoka mwanzo hadi mwisho.

Katika moja ya tathmini zao za awali, GPT‑4.1 ulikuwa muundo pekee uliofikia asilimia 97 ya usahihi na uthabiti wa mwendo. Mtoa huduma aliyekuwa karibu zaidi alifikia asilimia 88.

“Katika huduma za kifedha, huo ndio tofauti kati ya kutatua simu na kuunda tukio la ukiukaji wa utiifu,” Antoniou anasema.

Matokeo haya yaliunda namna Gradient Labs ilivyobuni mfumo wake. Timu ilijenga usanifu mseto unaotumia miundo ya OpenAI kwa hatua zinazohitaji uwazaji mwingi na miundo midogo kwa kazi za haraka, thabiti, na njia za kuelekeza kazi zinazobadilika kulingana na ugumu na vikwazo vya ucheleweshaji.

Ndani ya mfumo, kuna ujuzi maalum unaoratibiwa na wakala wa kati wa uwazaji, ukiruhusu kesi changamani kusonga katika michakato bila kupoteza muktadha. 

Kwa kila mawasiliano, mifumo zaidi ya 15 ya vizuizi huendeshwa sambamba ili kuhakikisha mazungumzo yanabaki ndani ya taratibu zilizoainishwa na mipaka ya utiifu, ikijumuisha utambuzi wa ushauri wa kifedha, ishara za udhaifu, malalamiko, na majaribio ya kukwepa uthibitishaji au kupata data nyeti. 

Taasisi za kifedha hazitumii mifumo kama hii kwa imani tu. Zinahitaji kuona, hatua kwa hatua, kwamba inafanya kazi kwa usahihi katika hali halisi.

“Lazima ubuni kutoka chini kabisa ili kusiwe na maono yasiyo ya kawaida,” anasema Antoniou. “Hiyo inapaswa kuwa kanuni elekezi unapojenga.”

Ili kutathmini miundo mipya na iliyopo, timu hurudia mazungumzo halisi ya wateja na kulinganisha tabia ya mfumo dhidi ya utaratibu unaotarajiwa. Pia hutengeneza mazungumzo ya sintetiki kupima hali za pembeni na matukio adimu kabla ya kitu chochote kuzinduliwa.

Gradient Labs pia huzipa timu udhibiti wa jinsi mfumo unavyoanzishwa. Huchanganua data ya kihistoria ya usaidizi ili kuchora aina za matatizo ya wateja ambayo benki hushughulikia na mara yanavyotokea. Timu zinaweza kisha kuchagua ni makundi gani AI inapaswa kushughulikia, zikianza na michakato yenye hatari ndogo na kupanua kadri muda unavyopita.

Kabla ya kuanza kutumika moja kwa moja, wateja wanaweza kuiga mazungumzo ili kukagua jinsi mfumo unavyojibu katika hali tofauti, na kujenga imani kwamba unafanya kama inavyotarajiwa.

Utekelezaji kwa kawaida huanza na asilimia ndogo ya trafiki, huku ufuatiliaji endelevu na ukaguzi wa kiotomatiki zikibainisha mazungumzo ambayo yanaweza kuhitaji mapitio ya kibinadamu. Baada ya muda, wigo huongezeka kadri mfumo unavyoonyesha utendaji thabiti.

Wateja wa Gradient Labs huripoti alama za CSAT za juu hadi asilimia 98, na katika baadhi ya kesi huzidi hata mawakala wao bora wa kibinadamu. Utekelezaji mwingi huanza na viwango vya utatuzi vya zaidi ya asilimia 50 siku ya kwanza, hata kwa michakato changamano kama migogoro, uthibitishaji wa akaunti, na ulaghai.

Athari hiyo inaonekana katika ukuaji wa kampuni. Gradient Labs imeongeza mapato kwa zaidi ya mara 10 katika mwaka uliopita, ikipanuka kutoka usaidizi wa ndani unaoingia hadi michakato ya nje na ya ofisi za nyuma.

Kwa kuangalia mbele, Gradient Labs inalenga mifumo inayoweza kubeba muktadha katika mawasiliano mbalimbali: kuelewa historia ya mteja, kufuatilia matatizo yanayoendelea, na kuendelea pale mazungumzo ya awali yalipoishia. Mwelekeo huu unaendana kwa karibu na jinsi Gradient Labs inavyofikiria kuhusu ushirikiano wake wa muda mrefu na OpenAI.

Miundo inapoendelea kuboreka, wigo wa taratibu zinazoweza kujiendesha kwa usalama unaongezeka. Kwa Gradient Labs, hiyo inamaanisha kusogea karibu zaidi na mfumo ambapo kila mawasiliano ya mteja hushughulikiwa kwa uthabiti, uamuzi, na mwendelezo sawa na wa wakala bora wa kibinadamu.