Capital One bygger AI-plattform kring öppna modeller

Capital One bygger sin AI-infrastruktur kring djupt anpassade öppna modeller istället för att enbart förlita sig på färdiga grundmodeller. Företaget har skapat en skalbar multi-agent AI-arkitektur som drar stor nytta av dess proprietära data.

Grundarbetet lades för flera år sedan genom tidiga investeringar i datatransformation och molnadoption, vilket möjliggjorde en snabb anpassning till den nuvarande AI-vågen. Capital One har byggt en centraliserad AI-plattform för hela företaget med inbyggd styrning. Företaget finjusterar öppna modeller med egen data, vilket ger en unik konkurrensfördel.

"Vi ser vår data som en enorm fördel som ingen annan har och som generella grundmodeller inte kan erbjuda. Därför tar vi denna data och anpassar dessa modeller djupt", sa Kel Vanee, MVP inom maskininlärningsteknik på Capital One. Han betonade också vikten av realtidsdata för att ge färskt sammanhang i kund- och medarbetarinteraktioner.

Ett exempel på detta är en arbetsflödesprocess för kundtjänst vid bankbedrägerier, som använder ett multi-agent-system kallat MACAW. Systemet dirigerar interaktioner till specialiserade agenter med inbyggd styrning och skyddsåtgärder. Detta förbättrar både effektiviteten i kundtjänsten och stödet för medarbetare som hanterar komplexa bedrägerifall.

Capital One ser även framöver en ökande betydelse av modellrouting och proaktiv, händelsestyrd AI. Företaget tror att en kombination av olika modeller kan ge bättre precision än enskilda modeller. Proaktiv AI kan agera automatiskt vid identifierade händelser, vilket förbättrar övervakning och resursutnyttjande.