VeloBank wdrożył innowacyjny system obsługi reklamacji oparty na generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) i architekturze wieloagentowej, przyspieszając procesy i poprawiając efektywność. Projekt, zrealizowany z Accenture i oparty na modelu GPT-4o w Azure OpenAI, to kolejny krok banku w automatyzacji.
VeloBank wprowadził zaawansowany system obsługi reklamacji, wykorzystujący generatywną sztuczną inteligencję (GenAI) w ramach architektury wieloagentowej. Rozwiązanie, opracowane we współpracy z Accenture i oparte na modelu GPT-4o w środowisku Azure OpenAI, integruje cztery wyspecjalizowane agenty AI, które wspierają pracowników na każdym etapie procesu reklamacyjnego. System zachowuje zgodność z wymogami KNF, zapewniając wysoki poziom bezpieczeństwa danych.
Jak działa system wieloagentowy?
Cztery agenty AI pełnią odrębne role, optymalizując proces rozpatrywania reklamacji:
- Rozpoznawanie danych: Pierwszy agent automatycznie analizuje i wypełnia dane z formularzy reklamacyjnych, eliminując ręczne wprowadzanie informacji.
- Klasyfikacja zgłoszeń: Drugi agent kategoryzuje reklamacje, przypisując je do odpowiednich typów i priorytetów, co przyspiesza ich obsługę.
- Pobieranie danych: Trzeci agent integruje się z wewnętrznymi systemami bankowymi, pobierając potrzebne informacje, np. historię transakcji klienta.
- Generowanie odpowiedzi: Czwarty agent tworzy propozycje odpowiedzi dla klientów, które są następnie weryfikowane przez pracownika.
Ostateczna decyzja zawsze pozostaje w rękach człowieka, co zapewnia zgodność z regulacjami i odpowiedzialne wykorzystanie AI.
Cele i korzyści
Głównym celem wdrożenia jest zwiększenie efektywności i skrócenie czasu rozpatrywania reklamacji, przy jednoczesnym podniesieniu komfortu pracy zespołów.
– Nowy system pozwala nie tylko przyspieszyć obsługę zgłoszeń, ale też poprawić komfort pracy zespołów – podkreśla Krzysztof Wojciechowski, lider projektu z ramienia Accenture.
System zintegrowano z infrastrukturą VeloBanku, stosując rygorystyczne normy bezpieczeństwa, w tym szyfrowanie danych i zgodność z wymogami Komisji Nadzoru Finansowego (KNF). Dzięki automatyzacji procesów bank może szybciej reagować na zgłoszenia klientów, co przekłada się na wyższą satysfakcję i lepsze doświadczenia użytkownika.
To nie pierwszy projekt VeloBanku wykorzystujący GenAI. Wcześniej bank wdrożył m.in. chatbota wspierającego pracowników call center w obsłudze programu „Bezpieczny kredyt 2 procent”, co pozwoliło na szybszą i bardziej precyzyjną obsługę zapytań.
Wdrożenie systemu wieloagentowego wpisuje się w szerszą strategię banku, która zakłada dalszą automatyzację procesów. VeloBank zapowiada kolejne inwestycje w AI, szczególnie w obszarze obsługi klienta i zarządzania reklamacjami, co ma umocnić jego pozycję na konkurencyjnym rynku bankowym.
Azure OpenAI
Rozwiązanie opiera się na modelu GPT-4o, uruchomionym w Azure OpenAI, platformie Microsoftu zapewniającej bezpieczne i skalowalne środowisko dla aplikacji AI. Accenture, jako partner technologiczny, dostarczyło ekspertyzę w integracji AI z systemami bankowymi, wykorzystując swoje doświadczenie w budowie agentycznych architektur.
Źródło: VeloBank
