美国运通是一家拥有约8万名员工的大型跨国公司，因此你可以想象，IT方面总是会有各种各样的问题——无论是员工无法使用WiFi，还是笔记本电脑出了问题。

但众所周知，与IT部门——尤其是聊天机器人——打交道可能会令人沮丧。自动化工具可能会给出模糊、不具体的回复，或者提供一连串的链接，员工需要一一点击，直到找到真正解决问题的那一个——如果他们不是因为沮丧而放弃，先点击“找人工客服”的话。

为了改变这种陈旧的场景，美国运通将GenAI融入其内部IT支持聊天机器人。现在，聊天机器人能够更直观地互动，根据反馈进行调整，并逐步引导用户解决问题。

因此，美国运通需要升级给现场工程师处理的员工IT问题数量已显著减少。AI越来越能够自行解决问题。

“它是直接给出答案，而不是一串链接，”美国运通执行副总裁兼CTO希拉里·帕克(Hilary Packer)告诉VentureBeat。“生产力正在提高，因为我们能很快回到工作中。”

验证和准确性是“圣杯”

IT聊天机器人只是美国运通众多AI成功案例中的一个。该公司不乏机会：事实上，一个专门小组最初在整个业务中确定了500个潜在用例，现已缩减至70个，正处于不同实施阶段。

“从一开始，我们就想让团队能够轻松构建GenAI解决方案，并确保合规，”帕克解释道。

这是通过一个核心赋能层来实现的，该层提供“通用配方”或入门代码，工程师可以遵循以确保应用程序之间的一致性。编排层将用户与模型连接起来，并允许他们根据用例替换模型。所有这些都被一个“AI防火墙”所包围。

虽然她没有详细说明，但帕克解释说，美国运通使用开源和闭源模型，并通过广泛的模型风险管理和验证过程(包括检索增强生成(RAG)和其他提示工程技术)来测试准确性。在受监管的行业中，准确性至关重要，基础数据必须是最新的，因此她的团队花费大量时间维护公司的知识库，验证和重新格式化数千份文档，以获取最佳可能的数据。

“验证和准确性是目前GenAI的圣杯，”帕克说。

AI使问题升级率降低40%

内部IT聊天机器人——美国运通使用最频繁的技术支持功能——是一个自然的早期用例。

它最初由传统的自然语言处理(NLP)模型提供支持——特别是开源的机器学习双向编码器表示从转换器(BERT)框架——现在它集成了闭源GenAI，以提供更互动和个性化的帮助。

帕克解释说，聊天机器人不再只是提供一系列知识库文章，而是通过与用户进行后续提问、澄清问题并提供逐步解决方案来与他们互动。它可以生成个性化且相关的回复，以清晰简洁的格式进行总结。如果员工仍然无法得到所需的答案，AI可以将未解决的问题升级给现场工程师。

例如，当员工遇到连接问题时，聊天机器人可以提供一些故障排除技巧，帮助他们重新连接到WiFi。帕克解释说：“它可以与员工进行互动，并说，‘这解决了您的问题吗?’如果他们说不，它可以继续提供其他解决方案。”

自2023年10月推出以来，美国运通通过聊天机器人解决IT查询而无需转给现场工程师的能力提高了40%。“我们很快就能帮助同事解决问题，”帕克说。

85%的旅行顾问表示AI提高了效率

美国运通有5000名旅行顾问，他们为该公司最尊贵的Centurion(黑卡)和Platinum(白金卡)会员定制行程。这些顶级客户是公司最富有的一些客户，他们期望获得一定水平的客户服务和支持。因此，顾问需要尽可能多地了解给定地点。

“旅行顾问在很多不同领域都分身乏术，”帕克指出。例如，一个客户可能会询问巴塞罗那必游景点，而下一个客户可能会询问布宜诺斯艾利斯的五星级餐厅。“这相当于要把所有这些信息都记在一个人脑子里，对吧?”

为了优化流程，美国运通推出了“旅行顾问助手”，这是一款帮助整理个性化旅行建议的智能体。例如，该工具可以从整个网络(如给定场所的开放时间、高峰参观时间和附近餐厅)拉取数据，这些数据与美国运通的专有数据和客户数据(如根据过去消费习惯，持卡人最可能感兴趣的餐厅)相结合。帕克说，这有助于创建一个全面、准确、及时的信息视图。

现在，这位AI助手支持美国运通19个市场的5000名旅行顾问——超过85%的顾问表示，该工具节省了他们的时间，并提高了推荐质量。“所以，这是一个非常、非常有用的工具，”帕克说。

虽然AI似乎可以完全接管这个过程，但帕克强调了保持人类参与的重要性：AI检索到的信息与旅行顾问和机构知识相结合，以提供反映客户兴趣的定制化建议。

因为，即使在这个技术驱动的时代，客户也希望从能够提供背景和相关性的人类那里获得建议——而不仅仅是一个基于基本搜索拼凑出来的通用行程。“你想知道你是在和一个会为你考虑最佳假期的人交谈，”帕克指出。

AI增强的同事助手、编码伙伴

在其其他数十个用例中，美国运通将AI应用于“同事帮助中心”——与IT聊天机器人类似——其准确率已达到96%，增强的搜索优化根据搜索单词的意图而不是字面意思返回结果，从而使响应率提高了26%，以及AI编码助手，使开发人员的生产力提高了10%。

美国运通的9000名工程师现在使用GitHub Copilot，主要用于测试和代码补全。帕克解释说，还有一个与代码对话的功能，允许开发人员询问有关代码的问题。最终，该公司希望将其扩展到端到端软件开发生命周期(SDLC)和API文档中。

值得注意的是，帕克说，超过85%的编码人员对该工具表示满意，这反映了美国运通对GenAI的态度。

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