Un nuovissimo ‘grande modello linguistico’ sviluppato dagli ingegneri di Akbank Tecnologie è destinato a trasformare il modo in cui le istituzioni ufficiali, i partner commerciali e i clienti leggono, interpretano e processano automaticamente migliaia di istruzioni e richieste ricevute tramite corrispondenza. Questo avanzamento promette di accelerare processi complessi come le istruzioni per bonifici bancari tipicamente inviate alle filiali bancarie.
La più recente innovazione in intelligenza artificiale di Akbank Technology vanta un’efficienza impressionante nel gestire le istruzioni dei clienti, ottenendo elevate percentuali di accuratezza. Il modello è stato addestrato con un’impressionante quantità di 56 miliardi di token e 100.000 documenti di esempio specifici per il settore bancario. I risultati di test rigorosi rivelano un notevole aumento del 35 percento nell’accuratezza rispetto alle soluzioni tradizionali di elaborazione del linguaggio naturale, grazie all’intelligenza artificiale e alle tecniche di ottimizzazione della ricerca del grande modello linguistico.
Con questo sistema, i clienti possono aspettarsi che le loro operazioni bancarie non solo siano più veloci, ma anche più efficienti, poiché il nuovo modello linguistico garantisce che le attività dettagliate siano comprese ed eseguite con precisione. L’era dell’automazione dei flussi di lavoro bancari è arrivata, portando maggiore soddisfazione del cliente e produttività operativa.
Importanza dei Grandi Modelli Linguistici nelle Istituzioni Finanziarie
I grandi modelli linguistici (LLM) come quello introdotto da Akbank Technology possono essere cruciali nelle istituzioni finanziarie per i seguenti motivi:
– Possono elaborare e comprendere il linguaggio naturale, il che è critico nel gestire le richieste e le istruzioni dei clienti.
– Gli LLM possono ridurre il tempo di risposta alle richieste dei clienti, migliorando così il servizio clienti.
– Possono gestire grandi volumi di dati in modo costante e accurato, portando a una maggiore efficienza operativa.