Capital One crea una IA agencial basada en su propio organigrama para potenciar las ventas de automóviles

La inspiración puede venir de diferentes lugares, incluso para la arquitectura y el diseño de sistemas agentes.

En VB Transform , Capital One explicó cómo desarrolló su plataforma de agentes para su negocio automotriz. Milind Naphade, vicepresidente sénior de Tecnología y director de Fundamentos de IA en Capital One, afirmó durante VB Transform que la compañía quería que sus agentes funcionaran de forma similar a los agentes humanos, es decir, que resolvieran problemas junto con los clientes.

Naphade afirmó que Capital One comenzó a diseñar sus servicios de agentes hace 15 meses, "antes de que el término "agentic" se pusiera de moda". Para Capital One, era crucial que, al desarrollar sus sistemas de agentes, aprendieran de cómo sus agentes humanos solicitan información a los clientes para identificar sus problemas.

Capital One también buscó otra fuente de estructura organizativa para sus agentes: ella misma.

“Nos inspiramos en el funcionamiento de Capital One”, dijo Naphade. “En Capital One, como estoy seguro de que en otros servicios financieros, hay que gestionar el riesgo, y luego hay otras entidades que también se observan, evalúan, cuestionan y auditan”.

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Esta misma estructura se aplica a los agentes que Capital One desea supervisar. Crearon un agente que evalúa a los agentes existentes, capacitado en las políticas y regulaciones de Capital One. Este agente evaluador puede retrasar el proceso si detecta un problema. Naphade sugirió considerarlo como "un equipo de expertos, cada uno con una experiencia diferente, que se unen para resolver un problema".

Las organizaciones de servicios financieros reconocen el potencial de los agentes para proporcionar a sus agentes humanos información que les permita resolver problemas de los clientes, gestionar la atención al cliente y atraer a más personas a sus productos. Otros bancos, como BNY, han implementado agentes este año .

Capital One desplegó agentes en su división automotriz para ayudar a sus clientes concesionarios a encontrar el auto y el préstamo ideal. Los consumidores pueden consultar el inventario de vehículos de los concesionarios listos para realizar pruebas de manejo. Naphade afirmó que sus clientes concesionarios reportaron una mejora del 55% en indicadores como la interacción y la captación de clientes potenciales.

“Pueden generar contactos serios mucho mejores gracias a esta conversación más natural y conversacional”, dijo. “Pueden tener agentes trabajando 24/7, y si el coche se avería a medianoche, el chat está disponible para ayudarte”.

Naphade afirmó que a Capital One le encantaría incorporar este tipo de agente a su negocio de viajes, especialmente para sus interacciones con el cliente. Capital One, que abrió una nueva sala VIP en el Aeropuerto JFK de Nueva York, ofrece una tarjeta de crédito muy popular para puntos de viaje. Sin embargo, Naphade señaló que el banco necesita realizar pruebas internas exhaustivas.

Como muchas empresas, Capital One cuenta con una gran cantidad de datos para sus sistemas de IA, pero debe encontrar la mejor manera de proporcionar ese contexto a sus agentes. También debe experimentar con la mejor arquitectura de modelos para sus agentes.

El equipo de investigadores aplicados, ingenieros y científicos de datos de Naphade y Capital One utilizaron métodos como la destilación de modelos para lograr arquitecturas más eficientes.

“El agente de comprensión representa la mayor parte de nuestro costo, ya que es el que tiene que desambiguar”, dijo. “Es un modelo más grande, así que intentamos distribuirlo y obtener el máximo provecho de nuestra inversión. Además, existen la predicción multitoken y el pre-rellenado agregado; muchas maneras interesantes de optimizar esto”.

En términos de datos, Naphade dijo que su equipo había pasado por varias “iteraciones de experimentación, pruebas, evaluación, participación humana y todas las medidas de seguridad adecuadas” antes de lanzar sus aplicaciones de IA.

Pero uno de los mayores desafíos que enfrentamos fue la falta de precedentes. No podíamos decir: «Oh, alguien más lo hizo así, así que no podíamos preguntar cómo les funcionó», dijo Naphade.

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