Как Amex использует ИИ для повышения эффективности

American Express — гигантская многонациональная компания, в которой работает около 80 000 сотрудников, поэтому, как вы можете себе представить, с ИТ-отделом всегда что-то случается — будь то работник, борющийся с доступом к Wi-Fi, или работающий с ноутбуком, который вышел из строя.

Но, как известно каждому из нас, взаимодействие с ИТ-отделом, особенно с чат-ботами, может быть неприятным опытом. Автоматизированные инструменты могут предлагать неопределенные, неконкретные ответы или множество ссылок, по которым сотрудники должны кликать, пока не доберутся до той, которая действительно решит их проблему, — то есть, если они не сдадутся от разочарования и не нажмут «перейти к человеку». Чтобы изменить этот избитый сценарий, Amex внедрила генеративный ИИ в своего внутреннего чат-бота ИТ-поддержки. Теперь чат-бот взаимодействует более интуитивно, адаптируется к обратной связи и пошагово проводит пользователей по проблемам.

В результате Amex значительно сократила количество тикетов ИТ-отдела сотрудников, которые необходимо передать инженеру. ИИ все чаще способен решать проблемы самостоятельно.

«Он дает людям ответы, а не список ссылок», — сказала Хилари Пэкер, исполнительный вице-президент и технический директор Amex, VentureBeat. «Производительность повышается, потому что мы быстро возвращаемся к работе».

Проверка и точность — «святой Грааль»

ИТ-чатбот — это лишь одно из многих достижений Amex в области ИИ. У компании нет недостатка в возможностях: на самом деле, специальный совет изначально определил 500 потенциальных вариантов использования в бизнесе, сократив их до 70 сейчас на разных стадиях внедрения.

«С самого начала мы хотели упростить для наших команд создание решений ИИ поколения и соответствие требованиям», — объяснил Пэкер.

Это осуществляется через базовый уровень поддержки, который предоставляет «общие рецепты» или начальный код, которому инженеры могут следовать, чтобы обеспечить согласованность между приложениями. Уровни оркестровки связывают пользователей с моделями и позволяют им заменять модели в зависимости от варианта использования. Все это охватывает «брандмауэр ИИ».

Не вдаваясь в подробности, Пакер объяснила, что Amex использует модели с открытым и закрытым исходным кодом и проверяет точность с помощью обширного процесса управления рисками и проверки модели, включая генерацию дополненной извлечения (RAG) и другие методы оперативной инженерии. Точность имеет решающее значение в регулируемой отрасли, а базовые данные должны быть актуальными, поэтому ее команда тратит много времени на поддержание баз знаний компании, проверяя и переформатируя тысячи документов для получения наилучших возможных данных.

«Проверка и точность — это святой Грааль сейчас генеративного ИИ», — сказала Пакер.

ИИ сокращает эскалацию на 40%

Внутренний ИТ-чатбот — наиболее часто используемая функция технической поддержки Amex — был естественным ранним вариантом использования.

Первоначально работавший на традиционных моделях обработки естественного языка (NLP), в частности на платформе двунаправленных кодировщиков машинного обучения с открытым исходным кодом из трансформаторов (BERT), теперь он интегрирует генерацию ИИ с закрытым исходным кодом для предоставления более интерактивной и персонализированной помощи.

Пакер объяснил, что вместо того, чтобы просто предлагать список статей базы знаний, чат-бот вовлекает пользователей в дополнительные вопросы, проясняет их проблемы и предоставляет пошаговые решения. Он может генерировать персонализированный и релевантный ответ, обобщенный в четком и кратком формате. И если работник все еще не получает нужных ему ответов, ИИ может передать нерешенные проблемы живому инженеру.

Например, когда у сотрудника возникают проблемы с подключением, чат-бот может предложить несколько советов по устранению неполадок, чтобы вернуть его к Wi-Fi. Как объяснил Пакер, «он может вступить в интерактивное взаимодействие с коллегой и спросить: «Это решило вашу проблему?» И если они говорят «нет», он может продолжить и предложить им другие решения».

С момента запуска в октябре 2023 года Amex увидела 40%-ное увеличение своей способности решать ИТ-запросы без необходимости передачи их живому инженеру. «Мы очень быстро направляем коллег на их пути», — сказал Пакер.

85% консультантов по путешествиям сообщают об эффективности с помощью ИИ

У Amex есть 5000 консультантов по путешествиям, которые помогают настраивать маршруты для самых элитных держателей карт Centurion (черная) и Platinum. Эти клиенты высшего уровня являются одними из самых богатых клиентов фирмы и ожидают определенного уровня обслуживания и поддержки клиентов. Поэтому консультанты должны быть максимально осведомлены о конкретном месте.

«Консультанты по путешествиям разбросаны по множеству разных областей», — отметил Пэкер. Например, один клиент может спрашивать о местах, которые обязательно нужно посетить в Барселоне, а другой — о пятизвездочных ресторанах Буэнос-Айреса. «Он пытается удержать все это в чьей-то голове, верно?»

Чтобы оптимизировать процесс, Amex развернула «помощь консультанта по путешествиям» — агента ИИ, который помогает составлять персонализированные рекомендации по путешествиям. Так, например, инструмент может извлекать данные из Интернета (например, когда открыто определенное заведение, часы пик и ближайшие рестораны), которые сопоставляются с собственными данными Amex и данными клиентов (например, в каком ресторане работал держатель карты).