Entwicklung eines KI-ChatBots zu Finanzfragen
Unser Kunde aus der Finanzbranche hatte den Wunsch mehrere KI-Usecases als technische Prototypen umzusetzen und zu verproben. Wir setzten einen RAG-Chatbot über internes und externes Unternehmenswissen als Support für die Telefonagent:innen, eine optimierte KI-Website-Suche und ein individueller Newsfeed, zugeschnitten auf das Kundenportfolio, um. Durch die Implementierung der drei Prototypen konnten die Usecases validiert werden und in die MVP-Umsetzung gehen.
Highlights der Zusammenarbeit
- Umsetzung von drei individuellen KI-basierten Prototypen: ein RAG-Chatbot, eine KI-basierte Website-Suche und ein individualisierter Aktien-Newsfeed.
- Technische Umsetzung der Usecases in Form von technisch funktionierenden Prototypen, um den Kund:innen bei seiner KI-Lernreise mit technischem Know-How zu begleiten
Eingesetzte Technologien und Methoden
- KI-gestützter RAG-Chatbot, der internes und externes Unternehmenswissen kombiniert, um den Telefonagent:innen im Support zu helfen.
- Optimierte KI-Website-Suche zur verbesserten Nutzer:innen-Erfahrung.
- Individueller Aktien-Newsfeed, der auf das spezifische Kundenportfolio zugeschnitten ist.
Herausforderungen
- Integration von internen und externen Wissensquellen für den RAG-Chatbot.
- Optimierung der Suchfunktion auf der Website, um präzise und schnelle Ergebnisse zu liefern.
- Anpassung der Informationsaufbereitung an die individuellen Bedürfnisse und Portfolios des Kunden.
Lösung
Durch den Einsatz von KI-Technologien und maßgeschneiderten Lösungen wurden die Prototypen erfolgreich entwickelt und implementiert. Die Prototypen deckten zentrale Anwendungsfälle ab: von der Unterstützung der Telefonagent:innen über effizientere Suchfunktionen bis hin zu einer personalisierten Informationsversorgung für Kund:innen.
Ergebnis
Alle drei KI-Prototypen wurden erfolgreich umgesetzt, werden nun skaliert und weiterentwickelt, was den Weg für zukünftige Produktentwicklungen und den Einsatz in der Praxis ebnet.
Über die Zusammenarbeit
Die Zusammenarbeit war geprägt von einer zielgerichteten und effizienten Umsetzung der KI-Prototypen. Durch den engen Austausch mit dem Kunden konnten dessen spezifische Anforderungen verstanden und maßgeschneiderte Lösungen entwickelt werden.
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