95% 的准确率
少于 10 秒的响应时间
建立了全天候支持模式
概览
区域性银行 BankUnited Inc. （BankUnited）致力于在其中小型企业（SMB）客户提出问题时，为其提供准确且及时的答复。然而，员工难以快速找到信息，这就导致通话时间过长且答复内容不一致。
为解决这一问题，BankUnited 利用 Amazon Bedrock 创建了一个生成式人工智能（AI）模型。该模型有助于构建和扩展生成式人工智能应用程序。这款应用能够近乎实时地回答与政策相关的问题，从而帮助 BankUnited 提升效率并提高客户和员工满意度。
机会 | 利用 Amazon Bedrock 简化 BankUnited 的信息检索
培养以服务为导向的客户关系是 BankUnited 的核心使命。因此，该公司希望帮助员工更有效地从其政策和程序系统（包含约 400 份文档）中提取信息。
于是，BankUnited 向 Amazon Web Services（AWS）寻求帮助，希望打造一款 AI 应用程序：SAVI。“AWS 服务的无缝集成简化了我们的开发流程，”BankUnited 助理副总裁兼商务智能和分析经理 Jhon Pereda 表示，“我们整合了强大的工具和服务，无需面对集成多个平台的复杂问题。我们的团队可以专注于构建 SAVI 的功能，而不是努力解决技术问题。”
SAVI 的实施对我们的一线员工和客户来说是一个重大变革。我们对结果感到欣喜，并期待将生成式人工智能的应用拓展到业务的其他领域。”
Lisa Shim
技术与创新高级执行副总裁
解决方案 | 通过 SAVI 改善客户体验并增强员工信心
有了 SAVI，员工能够以自然的方式提出问题，并获得可靠的回答。“如果你在与客户打交道，并且需要快速找到答案，SAVI 非常有用，”BankUnited 分行助理行长 Shannon Stinson 表示。
BankUnited 在 Amazon Bedrock 中采用了 Anthropic 的 Claude 2 模型，实现了 95% 的准确率，并且响应时间不到 10 秒。该行还采用了智能企业搜索服务 Amazon Kendra，帮助员工快速查找信息。
“我们使信息查找变得更加简单，减少了员工的挫败感，”BankUnited 高级副总裁兼运营总监 Jeiner Morales 说道，“这也缩短了员工的培训周期。”
员工赋能带来了连锁反应。“获取正确的信息对我们来说至关重要，”Morales 说道，“我们的员工可以成为客户期望和想要的顾问。”
得益于 SAVI，BankUnited 得以将人力资源重新分配到增值任务上。“SAVI 为我们提供了快速明确现有程序所需的见解，”BankUnited 助理副总裁兼消费者小企业团队负责人 Ellen Howes 表示，“关于程序问题的电话和邮件数量有所减少，因为我们的一线人员可以通过询问 SAVI 迅速获得答案。”
该应用还帮助公司从传统的支持团队转变为全天候自助服务模式，成本却大幅降低。“SAVI 的实施对我们的一线员工和客户来说是一个重大变革，”BankUnited 技术与创新高级执行副总裁 Lisa Shim 说道，“我们对结果感到欣喜，并期待将生成式人工智能的应用拓展到业务的其他领域。”
成果 | 利用生成式人工智能进一步推进其技术路线图
BankUnited 已推出“OpportunitAI”计划，旨在识别其他生成式人工智能应用场景，并使各个业务部门协调一致。“这一解决方案为我们证明了这项技术，”Morales 说道，“它展现了可能性的艺术。”
关于 BankUnited
BankUnited 是一家区域性银行，为个人和企业客户提供全方位的银行服务。其总部位于佛罗里达州迈阿密湖，并在纽约和德克萨斯设有分行。
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