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Il capitale è una delle più grandi banche del mondo, con un fatturato di oltre 27 miliardi di dollari. Essi sono anche dietro l’onnipresente “Cosa c’è nel tuo portafoglio?” spot televisivi.
Per fare un immersione profonda, ho invitato Capitale testa di conversazione AI, Ken Dodelin, come mio ospite sul CXOTalk serie di conversazioni con il business e la tecnologia innovatori.
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Dodelin descrive come l’azienda ha abbracciato AI nel servizio al cliente. Egli dice, assistenti intelligenti “interagire con il cliente in una conversazione. I clienti in grado di parlare o di testo in linguaggio naturale e di interfaccia con la Capitale attraverso una AI. A volte è la nostra, che noi chiamiamo Eno. A volte è attraverso un genitore AI, come un Alexa, Cortana, o qualcosa di simile.”
Conversazione AI consente una grande flessibilità per gli utenti al costo di un forte back-end di complessità. Tradizionale punto e fare clic su interfacce utente – sia sul desktop o mobile, presenta agli utenti con un set di scelte, rappresentata dai tasti e le aree cliccabili. In contrasto, la conversazione, o in linguaggio naturale, le interfacce utente sono aperte. Gli utenti possono chiedere nulla, senza i vincoli imposti da specifiche definiti i percorsi sullo schermo.
Anche se questa flessibilità è altamente vantaggioso per gli utenti, presenta una notevole sfida per gli sviluppatori. Per il funzionamento del sistema, come gli utenti si aspettano, NLP (natural language processing) motore deve comprendere correttamente e ricco di sfumature, parlata o scritta, comandi da parte degli utenti.
Ad oggi aperte scelte realisticamente, colloquiale AI deve prima di interpretare correttamente il linguaggio. Quindi, il sistema deve agire in quel senso per l’utente, in base alla sua o le sue richieste. La sfida di presentare agli utenti utili, non banale risposte è una chiara sfida da interpretare con precisione le sfumature della lingua di input.
Adozione da parte dell’utente poggia sul sistema sia per capire l’utente e fornire risposte utili alle domande. L’obiettivo finale di conversazione AI è mimando umana agenti di servizio di cliente così bene che gli utenti non possono rimanere ignari del fatto che stanno interagendo con un sistema di computer. (Per saperne di più su questo, controllare il test di Turing.)
Per ottenere l’intuizione come il Capitale è la distribuzione di conversazione AI e agenti intelligenti, guardare l’intero video qui sopra e leggi la sintesi a cura di commenti che seguono.
Perché è per la conversazione, AI così importante per la Capitale?
Ken Dodelin: Capital One è una tecnologia molto avanti della società. Siamo la prima banca per passare al cloud. Siamo il primo o uno dei primi, che le banche hanno un’API basata su infrastruttura che gestisce tutte le nostre esperienze digitali. Siamo sempre alla ricerca di modi per utilizzare la tecnologia per migliorare l’esperienza del cliente.
Ha usato essere che si potrebbe venire alla nostra interfaccia utente grafica, il che sarebbe un’app o un sito web, in cui noi, in qualche modo, cercare di indovinare che cosa è che stai cercando. Si dispone di un numero limitato di pulsanti e link per fare clic su o toccare. Nella conversazione interfaccia, è tutto ciò che è sulla vostra mente. Potete testo in linguaggio naturale, e quindi siamo in grado di iniziare con che piuttosto che partire con tutte le congetture. Si tratta di un complemento ideale per il GUI esperienze, ed è anche un ottimo modo per interagire con i clienti, senza dover tirare loro nel nostro uber sito web o app.
Quali sono i motivi di business per la distribuzione di conversazione AI?
Ken Dodelin: Beh, ci sono fantastici business e i vantaggi per il cliente alla conversazione AI. Ci sono tre cose.
Il primo è che abbiamo un recente comparsa di elaborazione del linguaggio naturale, la tecnologia. Non troppi anni fa, non siamo riusciti a capire i clienti, che l’intento della loro parlata o digitato enunciati sono stati in modo che possiamo oggi. Che il progresso ha permesso a queste esperienze per raggiungere una soglia, in cui sono utili.
La seconda cosa è la disponibilità di dati. La nostra capacità di ottenere risposte e collegarsi al nostro API infrastrutture, la stessa che alimenta il nostro sito web e app, è in un luogo dove si possono usare in tempo reale contesto di adattare la conversazione, quindi è più colloquiale e non solo un predeterminato di conversazione che non sentirete molto umano.
Poi la terza cosa, oltre la PNL e i dati, è la proliferazione di Internet delle Cose dispositivi. Considerando che in un passato non troppo lontano era praticamente un sito web o un’app che si stavano per interagire con il Capitale, o altro che si stavano per chiamare il call center. Ora abbiamo Alexa che uso voice-enabled punti di contatto con il cliente all’interno della loro auto, nel salotto di casa, o dove hanno messo quelli collegati dispositivi che consentono l’interazione.
Inoltre, dal momento che non abbiamo per avere una GUI venire con noi ovunque noi vogliamo interagire con i clienti in quanto siamo in grado di farlo semplicemente attraverso il linguaggio naturale, siamo in grado di andare in posti come messaggi di testo, messaggi di app e altre cose simili, dove l’interazione è solo il linguaggio naturale. Anche emojis. Chi avrebbe mai pensato di essere il pagamento della bolletta con un pollice in su emoji, ma è quello che abbiamo attivato, e i clienti hanno gravitato.
Dove è la tecnologia diretti?
Ken Dodelin: elaborazione del linguaggio Naturale è molto bravo a derivazione di una intenzione del cliente, da dove si può andare e dare loro una risposta. Ci sono un sacco di progressi iniziando a prendere posto lungo la finestra di dialogo gestione e generazione di linguaggio naturale. Questi tipi di cose sono ancora in fase iniziale, ma permettono di conversazioni non solo per rispondere punto di vista, ma più di una conversazione che può andare in molte direzioni, che è più di quanto umano conversazioni andare.
Divulgazione: Questo video è parte di una serie in cui IPsoft ospitato undici CXOTalk Forum, come pagato impegno, per condurre le interviste con dirigenti su argomenti che riguardano il cognitive computing e digitali del lavoro.
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