Optimisation de la productivité du service client dans le secteur bancaire

Comment les LLM peuvent automatiser les tâches répétitives et augmenter la productivité ?

À mesure que le monde de la banque continue d'évoluer à un rythme rapide, l'excellence du service client est devenue un élément clé pour permettre aux entreprises de se distinguer de la concurrence. La banque est confrontée au défi de fournir des réponses précises et rapides aux demandes de ses clients. Cependant, avec le nombre croissant de demandes de renseignements des clients, maintenir des niveaux de productivité élevés tout en offrant un service exceptionnel peut s'avérer difficile. C'est là que les capacités avancées du modèle de langage de Paradigm peuvent être bénéfiques pour optimiser la productivité du service client dans le secteur bancaire.

Découvrez un nouveau monde

Grâce à l'IA, un assuré ou un conseiller peut poser une question en langage naturel et obtenir une réponse en quelques secondes.

Question
Utilisateur:

"Comment contester une opération bancaire effectuée via ma carte bleue ?"

Le besoin:

Transmission de la requête de l'utilisateur pour générer le prompt.


Context:

Transmettre des informations contextuelles  (ex: user ID)


La recherche:

Un moteur de recherche cible le contenu le plus pertinent.


Embedding: 

Le processus d'embedding* est appliqué au contenu sélectionné par le moteur de recherche afin de le comparer avec le prompt*.

Réponse
Chatbot: 

"Vous pouvez contester une opération bancaire effectuée via votre carte bleue en contactant votre banque par écrit et en présentant le ticket émis par le TPE ou un justificatif de l’ordre de paiement sur lequel porte la contestation. Vous pouvez également contacter l’émetteur de la carte bleue par écrit en joignant le ticket ou le justificatif de l’ordre de paiement."

Source  Conditions-generales-particuliers.PDF page 29, 34 and 39

Augmenter l'autonomie

Améliorer la satisfaction client

Réduire le temps passé

Réduire les coûts

2 sec

Temps moyen pour répondre à la question.

78%

Taux de bonne réponse sans intervention humaine.

90%

Satisfaction utilisateur.

-80%

Réduction du temps de traitement humain.

Prompting involves providing a hint or suggestion to the language model to generate more accurate and relevant responses.

Fine-tuning refers to the process of training a pre-trained language model on a specific dataset to improve its performance on a specific task.

Embedding is a process of representing text data in numerical format that a machine learning model can understand and process.

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