Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan kami untuk pembaruan terbaru dan konten eksklusif tentang liputan AI terkemuka di industri. Pelajari lebih lanjut
American Express adalah perusahaan multinasional raksasa dengan sekitar 80.000 karyawan, sehingga seperti yang dapat Anda bayangkan, ada sesuatu yang selalu muncul – apakah itu seorang pekerja yang berjuang dengan akses WiFi atau berurusan dengan laptop di Fritz.
Tetapi seperti yang diketahui orang secara langsung, berinteraksi dengannya – terutama chatbots – bisa menjadi pengalaman yang membuat frustrasi. Alat otomatis dapat menawarkan respons yang tidak jelas dan tidak spesifik atau dinding tautan yang harus diklik karyawan sampai mereka sampai pada yang benar-benar memecahkan masalah mereka-yaitu, jika mereka tidak menyerah karena frustrasi dan klik “bawa saya ke manusia” terlebih dahulu.
Untuk membalikkan skenario usang ini, AMEX telah memasukkan AI generatif ke dalam chatbot dukungan TI internal. Chatbot sekarang berinteraksi lebih intuitif, beradaptasi dengan umpan balik dan memandu pengguna melalui masalah langkah demi langkah.
Akibatnya, AMEX secara signifikan menurunkan jumlah tiket TI karyawan yang perlu ditingkatkan menjadi insinyur hidup. AI semakin mampu menyelesaikan masalah sendiri.
“Ini memberi orang jawaban, sebagai lawan dari daftar tautan,” Hilary Packer, Amex EVP dan CTO, mengatakan kepada VentureBeat. “Produktivitas membaik karena kita kembali bekerja dengan cepat.”
Validasi dan akurasi 'cawan suci'
Chatbot IT hanyalah salah satu dari banyak keberhasilan AI Amex. Perusahaan tidak memiliki kekurangan peluang: Faktanya, dewan yang berdedikasi pada awalnya mengidentifikasi 500 kasus penggunaan potensial di seluruh bisnis, yang turun menjadi 70 sekarang dalam berbagai tahap implementasi.
“Sejak awal, kami ingin memudahkan tim kami untuk membangun solusi Jenderal AI dan untuk menjadi patuh,” Packer menjelaskan.
Yang dikirim melalui lapisan pemberdayaan inti, yang menyediakan “resep umum” atau kode starter yang dapat diikuti oleh para insinyur untuk memastikan konsistensi di seluruh aplikasi. Lapisan orkestrasi menghubungkan pengguna dengan model dan memungkinkan mereka untuk menukar model masuk dan keluar berdasarkan kasus penggunaan. “AI Firewall” menyelimuti semua ini.
Meskipun dia tidak masuk ke spesifik, Packer menjelaskan bahwa AMEX menggunakan model open dan tertutup dan menguji keakuratan melalui model manajemen risiko dan validasi model yang luas, termasuk generasi pengambilan (RAG) dan teknik rekayasa cepat lainnya. Akurasi sangat penting dalam industri yang diatur, dan data yang mendasarinya harus terkini, sehingga timnya menghabiskan banyak waktu untuk mempertahankan basis pengetahuan perusahaan, memvalidasi dan memformat ulang ribuan dokumen untuk mencari data terbaik.
“Validasi dan akurasi adalah cawan suci sekarang dari AI generatif,” kata Packer.
AI mengurangi eskalasi sebesar 40%
Chatbot IT internal – fungsi dukungan teknologi AMEX yang paling banyak digunakan – adalah kasus penggunaan awal yang alami.
Awalnya didukung oleh model pemrosesan bahasa alami tradisional (NLP)-khususnya pembelajaran open-source pembelajaran representasi encoder dua kali lipat dari kerangka kerja Transformers (BerT)-sekarang mengintegrasikan gen-Source Gen AI untuk memberikan bantuan yang lebih interaktif dan personal.
Packer menjelaskan bahwa alih-alih hanya menawarkan daftar artikel dasar pengetahuan, chatbot melibatkan pengguna dengan pertanyaan tindak lanjut, mengklarifikasi masalah mereka dan memberikan solusi langkah demi langkah. Ini dapat menghasilkan respons yang dipersonalisasi dan relevan yang dirangkum dalam format yang jelas dan ringkas. Dan jika pekerja masih tidak mendapatkan jawaban yang mereka butuhkan, AI dapat meningkatkan masalah yang belum terselesaikan ke insinyur hidup.
Misalnya, ketika seorang karyawan memiliki masalah konektivitas, chatbot dapat menawarkan beberapa tips pemecahan masalah untuk membawanya kembali ke WiFi. Seperti yang dijelaskan Packer, “Ini bisa menjadi interaktif dengan kolega dan berkata, 'Apakah itu menyelesaikan masalah Anda?' Dan jika mereka mengatakan tidak, itu dapat berlanjut dan memberi mereka solusi lain. ”
Sejak diluncurkan pada Oktober 2023, AMEX telah melihat peningkatan 40% dalam kemampuannya untuk menyelesaikan pertanyaannya tanpa perlu pindah ke insinyur hidup. “Kami mendapatkan kolega dalam perjalanan, semua dengan sangat cepat,” kata Packer.
85% konselor perjalanan melaporkan efisiensi dengan AI
AMEX memiliki 5.000 konselor perjalanan yang membantu menyesuaikan rencana perjalanan untuk kartu Centurion (Black) dan anggota kartu platinum yang paling elit. Klien-klien tingkat atas ini adalah beberapa terkaya dari perusahaan, dan mengharapkan tingkat layanan dan dukungan pelanggan tertentu. Dengan demikian, konselor harus memiliki pengetahuan sebanyak mungkin tentang lokasi tertentu.
“Konselor perjalanan akan meluas di banyak area yang berbeda,” kata Packer. Misalnya, satu pelanggan mungkin bertanya tentang situs yang harus dikunjungi di Barcelona, sementara yang berikutnya sedang bertanya tentang restoran bintang lima Buenos Aires. “Ini mencoba untuk menyimpan semua itu di kepala seseorang, kan?”
Untuk mengoptimalkan proses, AMEX meluncurkan “Travel Counselor Assist,” agen AI yang membantu mengkuratori rekomendasi perjalanan yang dipersonalisasi. Jadi, misalnya, alat ini dapat menarik data dari seluruh web (seperti ketika tempat tertentu terbuka, jam kunjungan puncaknya dan restoran terdekat) yang dipasangkan dengan data AMEX dan data pelanggan yang berpemilik (seperti restoran apa yang kemungkinan besar akan diminati oleh pemegang kartu berdasarkan kebiasaan pengeluaran masa lalu). Packer mengatakan ini membantu menciptakan tampilan yang holistik, akurat, tepat waktu.
AI Companion sekarang mendukung 5.000 konselor perjalanan AMEX di 19 pasar – dan lebih dari 85% dari mereka melaporkan bahwa alat ini menghemat waktu mereka dan meningkatkan kualitas rekomendasi. “Jadi ini alat yang sangat, sangat produktif,” kata Packer.
Meskipun tampaknya AI dapat mengambil alih prosesnya sama sekali, Packer menekankan pentingnya menjaga manusia dalam lingkaran: informasi yang diambil oleh AI dipasangkan dengan penasihat perjalanan dan pengetahuan kelembagaan untuk memberikan rekomendasi khusus yang mencerminkan kepentingan pelanggan.
Karena, bahkan di era yang digerakkan oleh teknologi ini, pelanggan menginginkan rekomendasi dari sesama manusia yang dapat memberikan konteks dan relevansi-bukan hanya rencana perjalanan generik yang telah disatukan berdasarkan pencarian dasar. “Anda ingin tahu bahwa Anda sedang berbicara dengan seseorang yang akan memikirkan liburan terbaik untuk Anda,” kata Packer.
AI-Enhanced Colechue Assist, Coding Companion
Di antara lusinan kasus penggunaan lainnya, AMEX telah menerapkan AI ke “pusat bantuan kolega” – mirip dengan chatbot TI – yang telah mencapai tingkat akurasi 96%; Optimalisasi pencarian yang ditingkatkan yang mengembalikan hasil berdasarkan maksud kata -kata yang dicari daripada kata -kata literal, yang mengarah pada peningkatan 26% dalam tanggapan; dan asisten pengkodean AI yang telah meningkatkan produktivitas pengembang sebesar 10%.
9.000 insinyur AMEX sekarang menggunakan github copilot, terutama untuk pengujian dan penyelesaian kode. Packer menjelaskan bahwa ada juga fitur bicara-ke-kode yang memungkinkan pengembang untuk mengajukan pertanyaan tentang kode tersebut. Akhirnya, perusahaan ingin memperluasnya di seluruh siklus hidup pengembangan perangkat lunak ujung ke ujung (SDLC) dan dokumentasi API.
Khususnya, Packer mengatakan bahwa lebih dari 85% coder telah menyatakan kepuasan dengan alat, yang mencerminkan pendekatan perusahaan terhadap Gen AI.
“Tidak hanya itu berhasil, tetapi ketika seorang kolega berinteraksi dengannya, apakah mereka menyukainya?,” Kata Packer. “Kami memiliki beberapa pilot di mana kami mengatakan kami dapat mencapai hasil yang kami inginkan, tetapi kami tidak mendapatkan kepuasan kolega yang hebat. Apakah kami ingin melanjutkannya? Apakah itu hasil yang benar bagi kami?”
