Az RBC 8000 bankár munkájába építette be az ellenőrizhető AI-t

Ellenőrizhető pénzügyi adatok a bankárok munkájában

Az RBC Capital Markets célja az volt, hogy mesterséges intelligenciával gyorsítsa fel az információgyűjtést, miközben a bankárok több időt fordíthatnak az ügyfelek kiszolgálására. Ehhez azonban olyan adatforrásra volt szükség, amely megbízható, ellenőrizhető és gyorsan elérhető.

Az S&P Global adatait közvetlenül az RBC Aiden nevű Capital Markets AI-platformjába, valamint a bankárok napi munkafolyamataiba építették be. A Kensho szeptember 10-i beszámolója szerint az integrációt követően a megoldást 8000 alkalmazottra skálázták. A bankárok így gyors, pénzügyi adatokkal alátámasztott válaszokat kaphatnak, ami a közlemény szerint az órákig tartó megbeszélés-előkészítést percekre rövidítheti.

„A bankárok kezében lévő gyors, megbízható adatok élesebb elemzéshez, erősebb kapcsolatokhoz és nagyobb értékű ügyféltanácsadáshoz vezetnek. Ezt tűzte ki célul a csapatunk, és ezért működtünk együtt az S&P Globallal és a Kenshóval”, mondta Bobby Grubert, az RBC Capital Markets mesterséges intelligenciáért és digitális innovációért felelős vezetője.

A célzott lekérdezésekhez kiszámítható válaszokat ad

Az S&P Global és a Kensho szerint a bankok AI-rendszereinek bevezetésekor gyakori probléma, hogy a modellek hallucinálnak, vagy elavult forrásokat használnak. Ez különösen érzékeny kérdés olyan munkafolyamatokban, amelyek eredményeit az ügyfelekkel is megosztják.

Az RBC bankárai strukturált kérdéseket tettek fel, amelyekhez kiszámítható és hivatkozásokkal ellátott válaszokra volt szükség. Ezért a Kensho Deterministic Retrieval nevű adat-visszakeresési megoldását választották. A rendszer az S&P Global AI Data Portalon keresztül kapcsolja össze az S&P Global adatait a nagy nyelvi modellekkel.

A megoldás a közlemény szerint ugyanarra a kérdésre minden alkalommal ugyanazt, forráshivatkozással ellátott választ adja. Ez eltér az általános célú adat-visszakereséstől, mivel a válaszok az S&P Global adatkészleteiből származnak, és ellenőrizhetők. Az RBC így a saját eszközök létrehozása helyett a bevezetésre összpontosíthatott.

A Kensho mérnökei az RBC csapatával dolgoztak

A bevezetésnek az RBC megfelelőségi követelményeihez és felelős AI-ra vonatkozó alapelveihez kellett igazodnia. A bank belső szabályzatai egyedi integrációt tettek szükségessé, miközben a válaszidőre, pontosságra és infrastruktúrára vonatkozó elvárásokat több ezer felhasználó mellett is teljesíteni kellett.

A Kensho Labs, az S&P Global mesterséges intelligenciával foglalkozó, ügyfelek mellett dolgozó mérnöki és szakértői csapata hetente többször egyeztetett az RBC-vel. Együtt állították be a Deterministic Retrieval válaszidőre és kimeneti minőségre vonatkozó küszöbeit, javították a hibákat és a különleges eseteket, valamint vállalati méretben tesztelték a terhelést.

A Kensho közlése szerint a két csapat közös munkával alakította ki azt a telepítési mintát, amely megfelelt az RBC biztonsági és megfelelőségi elvárásainak. Egy hónap elteltével az Aidenben indított lekérdezések több mint 98 százalékos pontosságú válaszokat adtak.

Mit jelent ez a felhasználóknak?

Az RBC bankárai számára az integráció olyan munkafolyamatot biztosít, amelyben a válaszok pénzügyi adatokra és hivatkozásokra támaszkodnak. A forrás szerint ez gyorsíthatja az ügyféltalálkozók előkészítését, miközben a bankárok több időt fordíthatnak az ügyfelek megértésére és a tanácsadásra.

A Kensho beszámolója alapján az együttműködés során az RBC valós használatban tesztelte a Deterministic Retrieval megoldást, és visszajelzései alapján a Kensho néhány napon belül fejlesztéseket végzett. A vállalat szerint ez az RBC számára jobb telepítést, az S&P Global többi ügyfele számára pedig továbbfejlesztett terméket eredményezhet.