Pracownicy VeloBanku korzystają z generatywnej sztucznej inteligencji wspierającej obsługę reklamacji. Wdrożenie wykorzystuje możliwości GenAI w architekturze wieloagentowej. Agenci AI wspierają pracowników na każdym etapie procesu – od wprowadzenia danych, przez kategoryzację przypadków, po szkic odpowiedzi, co przyspiesza rozpatrywanie zgłoszeń klientów oraz zwiększa efektywność pracowników. To kolejne wdrożenie GenAI w VeloBanku zrealizowane przy współpracy z Accenture.
Reklamacje klientów często wymagają szybkiego działania, dlatego banki coraz chętniej sięgają po technologie usprawniające ich rozpatrywanie. VeloBank, bazując na pozytywnych doświadczeniach z GenAI, wdrożył system wieloagentowy wspierający pracowników w obsłudze reklamacji.
Specjalistyczni agenci AI
Zrealizowane wdrożenie to doskonały przykład współpracy między GenAI a człowiekiem, ponieważ ostateczna weryfikacja działania agentów należy do pracownika banku.
Pierwszy z agentów AI automatycznie rozpoznaje najistotniejsze dane ze zgłoszenia, takie jak numer rachunku klienta czy dane osobowe, po czym wypełnia nimi odpowiednie pola w formularzu. Na podstawie zebranych informacji drugi agent AI przydziela reklamację do właściwej kategorii, korzystając z rozbudowanego drzewa reklamacyjnego banku, które jest regularnie aktualizowane. Również sam agent AI systematycznie uaktualnia swoją bazę wiedzy. Jeśli jednak pracownik banku, analizując dane zawarte w zgłoszeniu, uzna, że wniosek powinien zostać skategoryzowany inaczej, może łatwo wprowadzić taką zmianę.
W kolejnym kroku trzeci z agentów AI pobiera z odpowiednich systemów banku wszystkie informacje potrzebne do rozstrzygnięcia reklamacji, aby przygotować rekomendację decyzji. Na końcu czwarty agent AI przygotowuje propozycję pisma do klienta, zawierającą szczegółowe wyjaśnienia oraz odniesienia do dokumentów będących podstawą rozstrzygnięcia. Nad całością procesu czuwa człowiek – specjalista, który zawsze podejmuje ostateczną decyzję na podstawie danych od AI.
– VeloBank w partnerstwie z Accenture po raz kolejny sięga po najnowszą technologię, by usprawnić codzienną pracę zespołu, a tym samym podnieść jakość obsługi procesu reklamacyjnego. Po pozytywnym przyjęciu przez specjalistów VeloBanku wdrożenia chatbota GenAI wspierającego pracowników call center udzielających informacji o „Bezpiecznym kredycie 2%”, zdecydowaliśmy się na realizację zaawansowanego projektu w architekturze wieloagentowej. Tym razem wdrożenie pomoże radykalnie przyspieszyć realizację zapytań reklamacyjnych, co po stronie banku wprost przełoży się na wydajność zespołów, zaś po stronie klienckiej na odbiór marki, jako nowoczesnej i ułatwiającej codzienne bankowanie – mówi Jakub Chamernik, Dyrektor Obszaru Operacji w VeloBanku.
Przebieg wdrożenia
Aby maksymalnie wykorzystać potencjał technologiczny w procesie obsługi reklamacji, projekt rozpoczęto od szczegółowej analizy obecnego sposobu obsługi. Celem było zidentyfikowanie tych elementów procesu, których automatyzacja przyniosłaby największe korzyści biznesowe. Zebrano dane dotyczące liczby poszczególnych typów reklamacji, nakładu pracy ludzkiej przy ich obsłudze oraz częstotliwości powtarzających się czynności. Dzięki temu wyłoniono priorytetowe typy reklamacji, które w pierwszej kolejności zostały objęte automatyzacją z wykorzystaniem GenAI.
Po testach i opracowaniu metod dostarczania informacji systemowi, które pozwalają generować odpowiedzi, zintegrowano je w jednej aplikacji. Rozwiązanie zostało zaimplementowane w środowisku VeloBanku, z uwzględnieniem istniejącej infrastruktury i wymogów bezpieczeństwa.
Prace projektowe były realizowane w kilku strumieniach złożonych z zespołów biznesowych i technicznych VeloBanku i Accenture.
W przyszłości bank planuje dalszy rozwój aplikacji, zwiększając automatyzację w obszarach przyjmowania i wsparcia rozpatrywania reklamacji.
– Dotychczas wiele operacji związanych z obsługą reklamacji realizowano manualnie, co wynikało z ich specyfiki i różnorodności. System wieloagentowy pozwolił na podział zadań między agentów AI na różnych etapach procesu reklamacyjnego i zintegrowanie ich pracy w jednym narzędziu. W ten sposób generatywna sztuczna inteligencja realnie wspiera pracowników VeloBanku na każdym etapie obsługi reklamacji. Zaprojektowana w ten sposób automatyzacja nie tylko przyspiesza całą procedurę, ale pozytywnie wpływa na komfort pracy i produktywność wszystkich pracowników zaangażowanych w proces – mówi Krzysztof Wojciechowski, Senior Manager, Lider GenAI dla sektora finansowego w Accenture w Polsce, odpowiedzialny za wdrożenie realizowane dla VeloBank.
Wdrożenie wymagało także spełnienia rygorystycznych wymogów bezpieczeństwa i zgłoszenia do Komisji Nadzoru Finansowego (KNF). Całość została zabezpieczona i zamknięta w dedykowanym środowisku, co zapewnia pełną kontrolę nad przepływem i udostępnianiem informacji. W projekcie wykorzystano technologię Azure OpenAI – konkretnie model GPT-4o. Implementacja rozwiązania w Pythonie umożliwiła sprawną integrację z infrastrukturą VeloBanku, przy zachowaniu wysokich standardów bezpieczeństwa i skalowalności.
To kolejne innowacyjne wdrożenie z wykorzystaniem technologii Gen AI, jakie VeloBank zrealizował we współpracy z Accenture, a zarazem kolejny projekt wspierający pracowników banku. Wcześniej powstał m.in. chatbot-asystent Gen AI dla doradców call center, który udzielał informacji dotyczących warunków i procesu wnioskowania o kredyt hipoteczny w ramach programu „Bezpieczny kredyt 2%”. Rozwiązanie to usprawniło proces konsultowania i zwiększyło produktywność doradców banku.
