Vrei rezultate ca acestea?
Apel gratuit de 30 de minute — discutăm obiectivele tale și trasăm cel mai rapid drum spre lansare.
BRD: 85% din întrebări rezolvate automat, 24/7
Un asistent bancar pe GPT-4 antrenat pe peste 50.000 de conversații reale — 24/7, răspunsuri sub 2 secunde în română naturală, cu transfer inteligent către operatori umani.
85%
auto-resolution
96%
customer satisfaction
<2s
response time
Provocarea
BRD — una dintre cele mai mari bănci de retail din România — primea un volum mare și în creștere de întrebări repetitive de la clienți, pe telefon și pe canalele digitale. Eligibilitatea produselor, comisioane, operațiuni cu cardul, proceduri în sucursală, documente necesare: aceleași întrebări, puse de mii de ori, saturau call center-ul, creșteau timpii de așteptare și consumau agenții seniori pe cazuri care nu aveau nevoie de un om.
Banca voia să preia acel volum repetitiv fără să strice experiența clientului — și fără senzația robotică, fără ieșire, a unui IVR clasic sau a unui bot pe reguli. Ștacheta era sus:
- Răspunsuri corecte și actuale despre produse și proceduri bancare reale — nu inventate
- Limbaj natural în română, inclusiv formulările informale folosite de clienți
- Răspunsuri sub 2 secunde, 24/7, la concurența unui call center
- Transfer curat, cu păstrarea contextului, către un agent uman în momentul în care întrebarea depășește competența botului
- Auditabilitate și control de siguranță adecvate unei instituții financiare reglementate
- Integrare cu sistemele existente ale băncii, nu un widget izolat
Ce am făcut
Am construit un asistent de producție pe GPT-4 de la OpenAI, ancorat în cunoștințele proprii ale BRD, ca să răspundă din realitatea băncii, nu din training-ul general al modelului. În loc să antrenăm modelul pe date statice, am folosit o arhitectură ancorată pe retrieval: asistentul extrage informația relevantă și actuală despre produse și proceduri în momentul întrebării și răspunde strict din ea — ceea ce menține răspunsurile corecte pe măsură ce produsele și comisioanele se schimbă și face fiecare răspuns trasabil către o sursă.
Antrenat pe conversații reale. Am analizat peste 50.000 de conversații reale cu clienții BRD ca să înțelegem distribuția intențiilor, vocabularul folosit efectiv de clienți și coada lungă de cazuri-limită — apoi am modelat retrieval-ul, prompting-ul și pragurile de transfer în jurul a ceea ce întreabă clienții cu adevărat.
NLP în română, întâi. Limbajul bancar de retail în română e plin de scriere fără diacritice, anglicisme și formulări informale. Am ajustat tratarea intențiilor și retrieval-ul pentru această realitate, astfel încât o cerere scrisă informal să fie înțeleasă la fel de ușor ca una formală.
Siguranță și guardrails pentru o bancă reglementată. Asistentul e limitat să răspundă doar la ce poate ancora în conținut aprobat; cererile în afara scopului, sensibile sau specifice contului sunt direcționate către un om, nu ghicite. Fiecare schimb e logat pentru audit, iar inginerii seniori — nu modelul — dețin prompturile, sursele de retrieval și suita de evaluare care validează modificările înainte să ajungă în producție.
Buget de latență. Ca să atingem senzația de sub 2 secunde la scară, am pus un strat de cache Redis în fața intențiilor și rezultatelor de retrieval frecvente și am streamuit răspunsurile, ca să vadă clientul răspunsul formându-se imediat.
Transfer uman, făcut corect. Când încrederea scade sau subiectul e specific contului, conversația — cu tot contextul ei — e predată unui agent uman, ca să nu repete clientul nimic, iar agentul să pornească informat.
Tehnologii: OpenAI GPT-4, Python, FastAPI, Redis, un pipeline de retrieval/NLP și integrări cu canalele și API-urile existente ale băncii.
Rezultatele
Asistentul rezolvă acum 85% dintre întrebări automat, răspunde în sub 2 secunde și e disponibil 24/7 — atingând 96% satisfacție a clienților pe interacțiunile sale.
Impactul operațional se acumulează de aici: call center-ul nu mai e saturat de întrebări repetitive, de complexitate mică, așa că agenții umani își petrec timpul pe cazurile care chiar au nevoie de judecată. Clienții primesc răspunsuri instant și corecte la orice oră, în loc să stea la coadă. Iar pentru că asistentul răspunde din conținut ancorat și auditabil, cu o cale clară de escaladare, banca obține deflecția fără riscul unui bot nesupravegheat care improvizează despre produse financiare.
La fel de important pentru o instituție reglementată: inginerii seniori dețin bucla de calitate, siguranță și evaluare cap-coadă. AI este o capabilitate într-un produs guvernat — nu o cutie neagră lipită peste contact center.
FAQ
Întrebări frecvente
Cum rezolvă BRD automat 85% dintre întrebările clienților, fără operatori?
Printr-un asistent bazat pe GPT-4, antrenat pe 50.000+ conversații reale și conectat la baza de cunoștințe a băncii printr-o arhitectură retrieval-grounded: răspunde strict din conținut verificat, în română naturală, în sub 2 secunde, 24/7.
Cum preveniți halucinațiile la un chatbot bancar?
Modelul nu răspunde niciodată liber: fiecare răspuns e ancorat în documente aprobate (RAG), cu praguri de încredere și escaladare către un operator uman când întrebarea iese din acoperire — de aici satisfacția de 96%.
Ce tehnologii stau la baza asistentului?
GPT-4 pentru generare, Redis pentru răspunsurile sub 2 secunde și un pipeline RAG peste baza de cunoștințe existentă a băncii — integrat fără a înlocui sistemele interne.
