Hoe Amex AI inzet voor meer efficiëntie: 40% minder IT-escallaties, 85% meer reisassistentie

American Express is een gigantisch multinationaal bedrijf met ongeveer 80.000 werknemers. Zoals je je kunt voorstellen, zijn er voortdurend IT-problemen — of het nu gaat om een werknemer die moeite heeft met WiFi-toegang of om een laptop die niet goed functioneert.

Maar zoals iedereen die ervaring heeft met IT weet, kan de interactie met IT — vooral met chatbots — een frustrerende ervaring zijn. Geautomatiseerde tools bieden vaak vage, niet-specifieke antwoorden of een muur van links waar medewerkers doorheen moeten klikken totdat ze de link vinden die daadwerkelijk hun probleem oplost. Dat is als ze niet eerst uit frustratie op "verbind me met een mens" klikken.

Generatieve AI transformeert IT-ondersteuning

Om deze versleten situatie te doorbreken, heeft Amex generatieve AI geïntegreerd in zijn interne IT-ondersteuningschatbot. De chatbot interageert nu intuïtiever, past zich aan feedback aan en begeleidt gebruikers stap voor stap door problemen heen.

Als resultaat heeft Amex het aantal IT-tickets dat door werknemers moet worden geëscaleerd naar een live engineer aanzienlijk verminderd. AI is steeds beter in staat om problemen zelfstandig op te lossen.

"Het biedt mensen antwoorden, in plaats van een lijst met links," vertelde Hilary Packer, EVP en CTO van Amex, aan VentureBeat. "De productiviteit verbetert omdat we snel weer aan het werk kunnen."

Validatie en nauwkeurigheid als het ‘heilige graal’

De IT-chatbot is slechts een van de vele AI-succesverhalen van Amex. Het bedrijf heeft geen tekort aan mogelijkheden: een speciaal adviesorgaan identificeerde aanvankelijk 500 potentiële gebruiksgevallen binnen het bedrijf, waarvan er nu 70 in verschillende fasen van implementatie zijn.

"Vanaf het begin hebben we het gemakkelijk willen maken voor onze teams om generatieve AI-oplossingen te bouwen en compliant te zijn," legde Packer uit.

Dit wordt gerealiseerd via een centrale enablement-laag, die "gemeenschappelijke recepten" of startercode biedt die ingenieurs kunnen volgen om consistentie over apps te waarborgen. Orkestratielaag verbindt gebruikers met modellen en stelt hen in staat om modellen te verwisselen op basis van het gebruiksdoel. Een "AI-firewall" omhult dit alles.

Hoewel ze niet op details inging, legde Packer uit dat Amex gebruik maakt van open en gesloten bronnen en de nauwkeurigheid test via een uitgebreide modelrisicobeheer- en validatieprocedure, inclusief retrieval-augmented generation (RAG) en andere technieken voor promptengineering. Nauwkeurigheid is cruciaal in een gereguleerde industrie, en de onderliggende data moet actueel zijn, dus haar team besteedt veel tijd aan het onderhouden van de kennisbases van het bedrijf, het valideren en opnieuw formatteren van duizenden documenten om de best mogelijke data te verzamelen.

"Validatie en nauwkeurigheid zijn momenteel de heilige graal van generatieve AI," zei Packer.

AI vermindert escalaties met 40%

De interne IT-chatbot — de meest gebruikte technologieondersteuningsfunctie van Amex — was een logische eerste gebruiksgeval.

Aanvankelijk aangedreven door traditionele natuurlijke taalverwerkingsmodellen (NLP) — specifiek het open-source machine learning bidirectionele encoderrepresentaties van transformers (BERT) framework — integreert het nu gesloten bron generatieve AI om meer interactieve en gepersonaliseerde assistentie te bieden.

Packer legde uit dat in plaats van simpelweg een lijst met artikelen uit de kennisbank aan te bieden, de chatbot gebruikers betrekt met vervolgvragen, hun problemen verduidelijkt en stap-voor-stap oplossingen biedt. Het kan een persoonlijke ervaring genereren die verder gaat dan alleen de antwoorden...

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini