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数字化转型案例:Synchrony依靠人工智能实现数字化转型

责任编辑:cres 作者:Clint Boulton |来源:企业网D1Net  2018-11-21 10:09:16 原创文章 企业网D1Net

Synchrony正全力推进人工智能、机器学习和机器人流程自动化,以改善其客户服务、打击欺诈和自动化重复性的任务。
 
金融服务的客户希望在他们需要的时候能从任何计算设备上获得他们的所有信用信息,并且所有的交易都应该是安全的。
 
Synchrony目前正在使用人工智能来改善其客户服务,帮助处理和确保每天超过7400万个账户的数百万笔信用卡交易。该公司为Gap、Lowe's和其他几家知名零售品牌管理自有品牌的信用卡。其首席信息官 Carol Juel表示,该公司还在招聘更多人才,以确保自己能跟上人工智能和其他技术的发展步伐,这些技术为其数字转型提供了支撑。
 
Juel说:“人工智能是我们以及合作伙伴的竞争优势。”随着人工智能项目的激增,许多其他的首席信息官也有同样的感受。
 
根据研究公司Forrester Research对2,879位商业和技术领袖的调查,53%的全球数据和分析技术决策者正在实施或扩大他们对人工智能的使用,另有20%的人计划在未来12个月内实施人工智能。Forrester分析师Brandon Purcell表示,计算机视觉(22%)、语音分析(20%)、文本分析(23%)、自然语言生成(21%)和机器学习平台是企业正在使用或试验的核心人工智能工具。
 
进入聊天机器人的时代
 
Juel表示,Synchrony正在使用人工智能、机器学习( ML )和机器人流程自动化( RPA )来促进销售,改善客户的承保体验,并增强公司评估风险的能力。
 
Synchrony 的CTO Greg Simpson表示,其中一个人工智能工具是Sydney,它是一个智能虚拟助理,消费者可以向其询问问题,并通过手机的即时消息应用程序获得即时答案。Sydney已经被20多家零售商部署,它能够回答消费者关于开设新账户、支付选项、登录问题和奖励计划等问题的询问。Synchrony调整了Sydney的语调和语言,以匹配其合作伙伴。Simpson说,Synchrony使用了多年来从公司呼叫中心中收集的数百个话题来“训练”Sydney。
 
这种方法减轻了大多数公司使用的交互式语音应答( IVR )系统所产生的摩擦,因为这些系统往往会因为冗长的菜单选项而激怒消费者。Synchrony表示,Sydney使在线聊天量减少了50%以上。最终,Synchrony的客户服务代表将在向持卡人提供服务时使用Sydney,帮助提高Sydney的智能。
 
长远来看,目前尚不清楚Synchrony对Sydney的赌注将如何发挥作用。事实证明,让消费者采用一个新的平台,更不用说在他们使用服务的方式上进行转换,是一个很难解决的难题。Synchrony似乎完全押宝于这种方法;最终,该公司将在Sydney中增加语音识别功能,使消费者能够通过语音查询聊天机器人。
 
欺诈检测和流程改进
 
Synchrony还在其信贷承销过程中使用机器学习技术进行欺诈检测。以前,Synchrony通过手工来建立欺诈模型。现在,ML系统运行的回归模型可以实时分析数百个数据点,例如电子邮件的年龄,来电的来源以及消费者是否有抵押贷款。 Synchrony通过一系列组合来衡量这些数据,以检测潜在的非法交易。Simpson说,“ML在几秒钟内就能找出哪些因素与可能的欺诈情况有关”。
 
理想情况下,这个ML工具会让Synchrony更好地了解消费者,更全面地了解Synchrony为他们服务时可能会面临的风险。
 
Simpson说,如果ML是Synchrony的新人工智能下推动的大脑,那么RPA就相当于它的手,它消除了许多以前人类所做的重复性任务。例如,Synchrony 的RPA软件“bots”现在能够自动从各种系统中提取数据来生成业务报告。例如,公司财政部最近使用了人工智能驱动的机器人来进行内部预测和操作,使流程周期缩短了50%。 Synchrony将很快在全公司范围内应用更多工具,预计可节省数万小时。
 
Simpson说:“这种在系统之间提取数据的工作——现在RPA可以为我们做了。”这使得Synchrony能够更好地判断其软件工程师可以如何花时间来做“更有认知价值”的工作。
 
支撑AI和ML的是Hadoop数据湖,它与Apache Kafka等工具协同工作,帮助Synchrony实时处理来自移动设备和计算机事务的数据流。
 
Juel说,数据湖与Synchrony的私有云相连接并为其提供服务,这使得AI技术能够大规模的处理大量数据。 Simpson表示,Synchrony基于其零售合作伙伴业务的季节性,利用公共云服务来满足额外需要的计算能力。
 
Synchrony在人工智能上的赌注使其实现了长足的发展。德勤(Deloitte)的最新研究显示,在美国1100名早期采用人工智能的高管中,有82%的人表示他们的投资获得了正回报。
 
吸引人才
 
但是,当需要培养必要的技能来获得商业洞察力时,如何使用人工智能也对Synchrony提出了挑战。和所有企业一样,Synchrony正在聘用经验丰富的分析师、数据科学家、开发人员和软件工程师——无论何时何地都可以。
 
人工智能和数据科学人才的缺乏已经是众所周知的了。Juel寻找的是熟悉业务并能将工作与更广泛的商业战略联系起来的员工。事实上,接受德勤调查的69名受访者表示,其在人工智能方面存在“中等、重大或极端”的技术储备缺乏。
 
但是,Synchrony正对此进行长期的投资。Juel说,虽然人工智能和ML是当今的两大需求,但Synchrony也必须时刻准备好采用将会出现的服务于客户的新技术。
 
为了打造强大的人才渠道,Synchrony4月份在伊利诺伊大学开设了新兴技术中心,以提高技术能力,并让学生掌握人工智能、数据科学、设计思维和其他新兴工具和实践方面的真实技能。二十多名学生在该中心获得了实习机会。
 
今年9月,Synchrony与康涅狄格大学合作启动了Synchrony网络安全中心,吸引计算机科学与工程专业的本科生和研究生与Finserv合作开发下一代的网络安全工具。这为Synchrony提供了一个新的人才渠道。“我们正在对人才储备进行大力投资,以实现这些(技术)技能的转变,”Juel表示。
 
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责任编辑:cres 作者:Clint Boulton |来源:企业网D1Net  2018-11-21 10:09:16 原创文章 企业网D1Net

Synchrony正全力推进人工智能、机器学习和机器人流程自动化,以改善其客户服务、打击欺诈和自动化重复性的任务。
 
金融服务的客户希望在他们需要的时候能从任何计算设备上获得他们的所有信用信息,并且所有的交易都应该是安全的。
 
Synchrony目前正在使用人工智能来改善其客户服务,帮助处理和确保每天超过7400万个账户的数百万笔信用卡交易。该公司为Gap、Lowe's和其他几家知名零售品牌管理自有品牌的信用卡。其首席信息官 Carol Juel表示,该公司还在招聘更多人才,以确保自己能跟上人工智能和其他技术的发展步伐,这些技术为其数字转型提供了支撑。
 
Juel说:“人工智能是我们以及合作伙伴的竞争优势。”随着人工智能项目的激增,许多其他的首席信息官也有同样的感受。
 
根据研究公司Forrester Research对2,879位商业和技术领袖的调查,53%的全球数据和分析技术决策者正在实施或扩大他们对人工智能的使用,另有20%的人计划在未来12个月内实施人工智能。Forrester分析师Brandon Purcell表示,计算机视觉(22%)、语音分析(20%)、文本分析(23%)、自然语言生成(21%)和机器学习平台是企业正在使用或试验的核心人工智能工具。
 
进入聊天机器人的时代
 
Juel表示,Synchrony正在使用人工智能、机器学习( ML )和机器人流程自动化( RPA )来促进销售,改善客户的承保体验,并增强公司评估风险的能力。
 
Synchrony 的CTO Greg Simpson表示,其中一个人工智能工具是Sydney,它是一个智能虚拟助理,消费者可以向其询问问题,并通过手机的即时消息应用程序获得即时答案。Sydney已经被20多家零售商部署,它能够回答消费者关于开设新账户、支付选项、登录问题和奖励计划等问题的询问。Synchrony调整了Sydney的语调和语言,以匹配其合作伙伴。Simpson说,Synchrony使用了多年来从公司呼叫中心中收集的数百个话题来“训练”Sydney。
 
这种方法减轻了大多数公司使用的交互式语音应答( IVR )系统所产生的摩擦,因为这些系统往往会因为冗长的菜单选项而激怒消费者。Synchrony表示,Sydney使在线聊天量减少了50%以上。最终,Synchrony的客户服务代表将在向持卡人提供服务时使用Sydney,帮助提高Sydney的智能。
 
长远来看,目前尚不清楚Synchrony对Sydney的赌注将如何发挥作用。事实证明,让消费者采用一个新的平台,更不用说在他们使用服务的方式上进行转换,是一个很难解决的难题。Synchrony似乎完全押宝于这种方法;最终,该公司将在Sydney中增加语音识别功能,使消费者能够通过语音查询聊天机器人。
 
欺诈检测和流程改进
 
Synchrony还在其信贷承销过程中使用机器学习技术进行欺诈检测。以前,Synchrony通过手工来建立欺诈模型。现在,ML系统运行的回归模型可以实时分析数百个数据点,例如电子邮件的年龄,来电的来源以及消费者是否有抵押贷款。 Synchrony通过一系列组合来衡量这些数据,以检测潜在的非法交易。Simpson说,“ML在几秒钟内就能找出哪些因素与可能的欺诈情况有关”。
 
理想情况下,这个ML工具会让Synchrony更好地了解消费者,更全面地了解Synchrony为他们服务时可能会面临的风险。
 
Simpson说,如果ML是Synchrony的新人工智能下推动的大脑,那么RPA就相当于它的手,它消除了许多以前人类所做的重复性任务。例如,Synchrony 的RPA软件“bots”现在能够自动从各种系统中提取数据来生成业务报告。例如,公司财政部最近使用了人工智能驱动的机器人来进行内部预测和操作,使流程周期缩短了50%。 Synchrony将很快在全公司范围内应用更多工具,预计可节省数万小时。
 
Simpson说:“这种在系统之间提取数据的工作——现在RPA可以为我们做了。”这使得Synchrony能够更好地判断其软件工程师可以如何花时间来做“更有认知价值”的工作。
 
支撑AI和ML的是Hadoop数据湖,它与Apache Kafka等工具协同工作,帮助Synchrony实时处理来自移动设备和计算机事务的数据流。
 
Juel说,数据湖与Synchrony的私有云相连接并为其提供服务,这使得AI技术能够大规模的处理大量数据。 Simpson表示,Synchrony基于其零售合作伙伴业务的季节性,利用公共云服务来满足额外需要的计算能力。
 
Synchrony在人工智能上的赌注使其实现了长足的发展。德勤(Deloitte)的最新研究显示,在美国1100名早期采用人工智能的高管中,有82%的人表示他们的投资获得了正回报。
 
吸引人才
 
但是,当需要培养必要的技能来获得商业洞察力时,如何使用人工智能也对Synchrony提出了挑战。和所有企业一样,Synchrony正在聘用经验丰富的分析师、数据科学家、开发人员和软件工程师——无论何时何地都可以。
 
人工智能和数据科学人才的缺乏已经是众所周知的了。Juel寻找的是熟悉业务并能将工作与更广泛的商业战略联系起来的员工。事实上,接受德勤调查的69名受访者表示,其在人工智能方面存在“中等、重大或极端”的技术储备缺乏。
 
但是,Synchrony正对此进行长期的投资。Juel说,虽然人工智能和ML是当今的两大需求,但Synchrony也必须时刻准备好采用将会出现的服务于客户的新技术。
 
为了打造强大的人才渠道,Synchrony4月份在伊利诺伊大学开设了新兴技术中心,以提高技术能力,并让学生掌握人工智能、数据科学、设计思维和其他新兴工具和实践方面的真实技能。二十多名学生在该中心获得了实习机会。
 
今年9月,Synchrony与康涅狄格大学合作启动了Synchrony网络安全中心,吸引计算机科学与工程专业的本科生和研究生与Finserv合作开发下一代的网络安全工具。这为Synchrony提供了一个新的人才渠道。“我们正在对人才储备进行大力投资,以实现这些(技术)技能的转变,”Juel表示。
 
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