主要成果
概觀
地區銀行銀行英國股份有限公司 (BankUnited) 致力於在其中小企業 (SMB) 客戶提出問題時，提供準確又及時的答案。但是，員工難以快速找到資訊，通話時間因而過長且回應不一致。為了解決這個問題，BankUnited 使用 Amazon Bedrock 創建了一個生成人工智能 (AI) 模型，該模型有助於構建和擴展生成人工智能應用程序。該應用程式幾乎可以立即回答政策相關的問題，協助 BankUnited 提高效率並改善客戶和員工的滿意度。
關於 BankUnited
BankUnited 是一家區域銀行，為個人和企業客戶提供全面的銀行服務。該銀行的總部位於佛羅里達州邁阿密湖，在紐約和德州設有其他分行。
商機 | 利用亞馬遜基石簡化銀行銀行資訊檢索
培養以服務為導向的關係，是 BankUnited 核心使命的一大目標。因此，該公司希望協助其員工，更有效地從包含約 400 份文件的政策和程序系統中發掘資訊。
為此，BankUnited 轉向 Amazon Web Services (AWS)，尋求建置人工智慧應用程式：SAVI。「AWS 服務無縫整合，簡化了我們的開發流程，」BankUnited 的 AVP BI 和分析經理 Jhon Pereda 表示，「我們結合了強大的工具和服務，並避免整合多個平台時常見的複雜性。我們的團隊可以專注於建置 SAVI 的功能，而不是處理技術問題。
解決方案 | 透過 SAVI 改善客戶體驗並提升員工信心
使用 SAVI，員工可以自然地表達他們的問題，同時獲得可靠的回應。「當您需要與客戶一起快速找到答案時，SAVI 可以提供最大的協助，」BankUnited 分行副理 Shannon Stinson 表示。
在 Amazon Bedrock 中使用 Anthropic 的 Claude 2 模型後，BankUnited 實現了 95％ 的準確率，且回應時間小於 10 秒。該銀行還採用智能企業搜索服務 Amazon Kendra，以幫助其員工快速找到信息。
「我們讓查找資訊變得更簡單，並減少了其所帶來的困擾，」BankUnited 資深副總裁兼營運總監 Jeiner Morales 表示，「此外，也縮短了員工的訓練週期。」
強化員工能力很快產生了下游效應。「取得正確的資訊對我們來說很重要，」Morales 表示，「我們的員工可以成為客戶期望並需要的顧問。」
多虧了 SAVI，BankUnited 得以重新分配人力資源進行增值任務。「SAVI 為我們提供了快速釐清現有程序所需的洞察，」BankUnited AVP 消費者小型企業團隊負責人 Ellen Howes 表示，「有關程序問題的通話和電子郵件數量減少了，因為我們的前線專員可以透過諮詢 SAVI 快速獲得答案。」
該應用程式還協助公司以極低成本，從傳統的支援團隊轉變為全天候自助服務模式。「SAVI 的實作對我們的前線員工和客戶來說，無異於顛覆性的變革，」BankUnited 技術和創新資深執行副總裁 Lisa Shim 表示，「我們對結果感到興奮，並期待在自家業務的其他領域擴展生成式 AI 的使用。」
成果 | 通過生成人工智能推進其技術路線圖
BankUnited 推出了一項名為「OpportunitiAI」的計畫，協助識別其他生成式 AI 使用案例並協調其業務部門。「這種解決方案為我們驗證了該技術，」Morales 表示，「並展現實現可能性的技藝。」
SAVI 的實作對我們的前線員工和客戶來說，無異於顛覆性的變革。我們對結果感到興奮，並期待在我們業務的其他領域擴展生成人工智能的使用。
麗莎·希姆
技術與創新高級執行副總裁使用的 AWS 服務
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