Commonwealth Bank of Australia, farklı türdeki müşterilerin yeni ürünlere veya “mesajlara” nasıl yanıt verebileceğini test etmek için kendi üretken yapay zeka destekli sohbet robotlarını geliştiriyor.
CBA baş karar bilimcisi Dan Jermyn
CBA Haber Odası
Geçen hafta Southwest Sydney 2023 tarafından South’ta tanıtılan çalışma, yapay zekanın müşteri davranışını ne kadar iyi taklit edebildiğini ve sohbet robotlarının erken aşama deney aracı olarak kullanıldığında ne kadar etkili olduğunu belirlemeyi amaçlayan “ön hazırlık” aşamasındadır. hızlı test.
CBA baş karar bilimcisi Dan Jermyn, “CBA’da yaptığımız şey ve bunun hakkında düşünme şeklimiz, inovasyonun geniş ölçekte sunulmasına yardımcı olacak simülasyonlar yaratmanın bir yolu.” dedi. iTnews.
“’Üretken bir yapay zeka aracılığıyla, ‘Sen falan yaşında bir insansın ve bu tür bir sektörde çalışıyorsun’ diyerek yeni bir kişilik yarattığınızı ve ardından bunların birden fazla versiyonunu yarattığınızı hayal edin.
“O zaman yapabileceğiniz şey, aralarında gerçek insanların nasıl etkileşim kurabileceğine dair bir simülasyon yaratan etkileşimler oluşturmaktır.”
Jermyn, yapay zeka tabanlı karakterlerin bankanın halihazırda müşterilerle doğrudan yaptığı “büyük miktardaki pazar araştırmasının” yerini almayı amaçlamadığını söyledi.
“Bu yeteneğin gerçekten heyecan verici olduğunu düşündüğümüz nokta, bize eninde sonunda müşterilerin karşısına çıkacak inovasyon yaratmanın yolları hakkında daha erken bir düşünme aşaması sağlamasıdır.
“Olabilecek ürünler, hizmetler veya olaylar hakkında yeni düşünme yollarını denemek için senaryolar oluşturmak ve bunun üretken yapay zekayı kullanarak güvenli ve ölçeklenebilir bir şekilde nasıl ortaya çıkabileceğini gerçekten denemek için üretken yapay zekayı kullanmanın bir yolu.”
Bunun daha sonra canlı pazar araştırmasını şekillendireceğini söyledi.
CBA yaptığı açıklamada, ön çalışma aracılığıyla bankanın şu ana kadar “tıpkı sıradan insanlar gibi endişeleri dile getirebilecek, sorular sorabilecek ve sorunları tespit edebilecek çeşitli müşteri kişilikleri” oluşturduğunu söyledi.
Banka, bu yeteneğin özellikle “zorlu durumlarda” müşteri tepkilerini simüle etmek için faydalı olduğunu düşünüyor. [face-to-face] müşteri araştırması genellikle daha zordur.”
Jermyn, “Müşterilerin bu zor zamanlarda eylemlerini ve ihtiyaçlarını simüle ederek, farklı türdeki doğal afetler sırasında en çok hangi ürün ve hizmetlere ihtiyaç duyulabileceğini anlamak için üretken yapay zekadan yararlanmayı düşünüyoruz” dedi.
“Ayrıca, müşterilerin potansiyel olarak dolandırıldığı veya ailede bir kayıp yaşadıkları gibi hassas durumlarda müşterilere yardımcı olmak için hangi mesajların en etkili olacağını daha iyi anlamak için üretken yapay zekayı nasıl kullanabileceğimize de bakıyoruz.”
Jermyn, “bazı durumlarda, büyük dil modellerinin, onlarca yıl süren araştırmalara dayanarak insanlardan ne söylemesini veya yapmasını beklediğinizi veya nasıl davranacağını oldukça yakından yansıttığını” belirtti.
“Fakat diğer küçük açılardan, soruyu biraz değiştirdiğimizde çok farklı davranışlar görüyorsunuz” dedi.
Jermyn, bankanın ilk bulgularının “temelde yatan gerçek büyük dil modellerinin, onları seçme, anlama ve nasıl kullanıldıkları konusunda şeffaf olma yeteneğini yaratma şekliniz açısından çok önemli olduğunu” gösterdiğini söyledi.
“Aksi takdirde, temel modeller ile insanların gerçekte davranış biçimleri arasındaki farklılıkları görmeye başlarsınız.”
LLM’lerde Avustralya temsili
Deneyin ilginç kısmının, ortalama Avustralyalıların büyük dil modellerindeki kalıplarla temsil edildiğinin, küresel nüfustan oluşturulan modellerden ne kadar farklı olabileceğinin fark edilmesi olduğunu ekledi.
Bu, “Avustralyalıların geliştirilmekte olan yapay zekada ne kadar iyi temsil edildiğini” anlamak için bir yol sağlar ve CBA’nın “yapay zekanın özellikle Avustralya çapında güvenli bir şekilde ölçeklendirilmesini” sağlayan araştırmalar yaratmasının önemini vurgular.
Üretken yapay zekaya ilişkin çalışmalar, bu yılın mayıs ayında başlatılan CommBank Gen.ai stüdyosunda yürütülüyor ve CBA’nın “piyasada bulunan modellerden herhangi birini uyarlamasına ve bunları kendimize özel bir şekilde kullanmasına” olanak tanıyor. Gereksinimler”.
CBA, üretken yapay zeka veya LLM’nin bir formunu kullanmakla sınırlı değildir.
“Bu sürecin önemli bir parçası çünkü buradaki hipotezlerden biri, kullandığımız dil modeline bağlı olarak farklı sonuçlar görebileceğimizdir. Bazıları bazı konularda çok iyi olabilir ama bazı konularda daha az iyi olabilirler” dedi.
“Belirli bir kullanım durumu için belirli bir tedarikçiden bir tane kullanmak isteyebiliriz ya da istemeyebiliriz.
“Yapay zeka hakkında uzun süredir düşünme şeklimizin kritik bir parçası, onu güvenli, ölçeklenebilir ve şeffaf bir şekilde uyarlayabilmemizi ve kullanabilmemizi sağlamaktı.”