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VTB：生成AI帮助操作员
evgenia katenin是零售集团员工VTB的CHAT BOTA的所有者，介绍了使用搜索和完整的生成技术和大型语言模型创建智能聊天机器人，以支持银行分支机构的员工。
来源:OSP网站大数据新闻VTB推出智能聊天机器人，帮助柜员更快更好地为客户服务。它使用检索增强生成 (RAG) 和 LLM（大型语言模型）技术来支持银行分行的员工。聊天机器人分析操作员的请求，从企业来源提取相关数据并实时提供最佳响应。 RAG和LLM技术确保答案的准确性和完整性、数据的即时访问和学习能力——基于新数据不断更新模型的知识。 VTB“零售街区员工聊天机器人”产品的所有者、数据奖提名者 Evgenia Katenina 谈论该项目的实施。
数据奖- 出现了什么问题？您尝试在智能聊天机器人的帮助下解决哪些业务痛点？
该银行面临的主要挑战是为分行员工查找信息的难度很大。运营商需要处理大量数据：关税、法规和产品条件。同时，信息分散且结构不便，从而减慢了客户服务速度，增加了员工的工作量并增加了出错的风险。
这些问题直接影响了银行的客户服务质量和运营效率。客户面临漫长的等待时间，员工因必须在不同系统中独立搜索最新数据而承受压力，并且方法支持服务因一系列类似请求而超载。
- 这个决定的根源从何而来，它是如何以及为何出现的？
创建智能聊天机器人的想法源于真实的业务需求和银行分行员工面临的日常挑战。
- 该项目的目标是什么？
- 这项任务对于银行来说有多重要？
- RAG 技术提供准确性，但需要可靠且最新的信息。使用什么数据？