Capital One ha intrapreso un percorso innovativo per integrare l’IA nelle sue operazioni, in particolare nel settore delle vendite automobilistiche. Durante l’evento VB Transform, Milind Naphade, Senior Vice President di Technology e Head of AI Foundations presso Capital One, ha condiviso dettagli su come l’azienda ha sviluppato una piattaforma di IA “agente” ispirata alla propria struttura organizzativa. Questo approccio mira a migliorare l’efficienza e l’efficacia delle interazioni con i clienti, offrendo un servizio più personalizzato e reattivo.
Capital One ha progettato i suoi agenti IA per emulare il funzionamento umano, affrontando i problemi insieme ai clienti. Il team ha iniziato a sviluppare queste soluzioni 15 mesi fa, prima che il termine “agente” diventasse una parola d’ordine nel settore. L’obiettivo era creare agenti che apprendessero dai comportamenti degli agenti umani, in particolare su come raccogliere informazioni dai clienti per identificare e risolvere i loro problemi. Inoltre, l’azienda ha preso ispirazione dalla propria struttura interna, dove diverse entità gestiscono rischi, osservano, valutano e auditano le operazioni. Questo modello è stato applicato anche agli agenti IA, creando un “agente valutatore” che monitora e verifica le azioni degli altri agenti, assicurando che rispettino le politiche e le normative aziendali.
Nel settore automobilistico, Capital One ha implementato agenti IA per assistere le concessionarie nel guidare i clienti nella scelta dell’auto e del finanziamento più adatto. Questi agenti permettono ai consumatori di esplorare gli inventari dei veicoli disponibili per test drive, facilitando una comunicazione più naturale e conversazionale. Secondo Naphade, i clienti delle concessionarie hanno riportato un miglioramento del 55% in metriche come l’engagement e la generazione di lead qualificati. Inoltre, la disponibilità 24/7 degli agenti IA consente di rispondere alle esigenze dei clienti in qualsiasi momento, anche durante la notte.
Il team di Capital One, composto da ricercatori applicati, ingegneri e data scientist, ha utilizzato metodologie come la distillazione dei modelli per creare architetture più efficienti. L’agente “comprensivo”, responsabile della gestione delle informazioni complesse, rappresenta una parte significativa dei costi, ma è essenziale per garantire risposte accurate e contestualizzate. Per ottimizzare le prestazioni, sono stati implementati approcci come la previsione multi-token e il pre-fill aggregato. Il processo di sviluppo ha incluso numerose iterazioni di sperimentazione, testing, valutazione e supervisione umana, assicurando che gli agenti IA operassero secondo gli standard aziendali e normativi.
Capital One prevede di estendere l’uso degli agenti IA ad altri settori, come i viaggi, per migliorare le interazioni con i clienti. Tuttavia, l’azienda riconosce la necessità di ulteriori test interni per garantire che queste soluzioni siano scalabili e conformi alle normative. L’approccio di Capital One rappresenta un passo significativo verso l’integrazione dell’IA nelle operazioni aziendali, mirando a migliorare l’efficienza, la personalizzazione e la soddisfazione del cliente.