Die TD Bank Group (TD) kündigte zwei Pilotprojekte an, um die Kundenerfahrungen in ihren Kontaktzentren zu verbessern und den Kodierungsworkflow für ihre Ingenieure zu beschleunigen. Wenn die Kollegen in den Contact Centern Unterstützung bei der Beantwortung einer Kundenanfrage benötigen, suchen sie den Rat der übergeordneten Support-Teams. Dieser Prozess kann zu längeren Wartezeiten führen. TD hat einen generativen virtuellen KI-Assistenten entwickelt, der, sobald er implementiert ist, den Kollegen in den Contact Centern helfen soll, Antworten auf diese alltäglichen Bankanfragen in Sekundenschnelle zu erhalten und diese in kürzerer Zeit zu lösen.

Layer 6 half bei der Entwicklung des generativen virtuellen KI-Assistenten und trainierte ihn zusammen mit Kollegen, die mit den Richtlinien und Verfahren von TD bestens vertraut sind. Der generative virtuelle KI-Assistent liefert den Kollegen im Contact Center zusammengefasste Antworten in Umgangssprache, einschließlich Links zu den TD-Richtlinien und -Verfahren, die als Quelle für die Antworten dienen. Die Kollegen können auf diese verweisen und die notwendigen nächsten Schritte ausführen, um Kundenanfragen schneller zu beantworten.

Die Einführung von großen Sprachmodellen (LLMs) in Contact Centern hat sich bereits als wirkungsvoll erwiesen, wie eine Studie von Stanford und MIT aus dem Jahr 2023 zeigt. Die Studie ergab, dass das Kontaktzentrum eines Fortune-500-Softwareunternehmens die Anzahl der pro Stunde gelösten Kundenanfragen im Durchschnitt um 14 % steigern konnte. Die größte Wirkung hatte die Technologie bei unerfahrenen Mitarbeitern, die 35% mehr Kundenanfragen pro Stunde lösen konnten.

Die Bank testet den generativen virtuellen KI-Assistenten in diesem Jahr mit ihren Mitarbeitern im Kontaktzentrum. Um die Arbeit seiner Ingenieure zu unterstützen, hat TD ein Pilotprojekt für GitHub Copilot gestartet, einen von Microsoft entwickelten generativen KI-Programmierassistenten. GitHub Copilot wurde entwickelt, um einfache Aufgaben zu vereinfachen und die Codeentwicklung zu beschleunigen.

Benutzer können Copilot in natürlicher Sprache auffordern, Antworten auf Fragen zur Codierung, Erklärungen zu komplexen Codierungsthemen, Vorschläge für Sicherheitsempfehlungen und mehr zu geben. Bei TD unterstützt GitHub Copilot die Ingenieure, indem es den Code, den sie schreiben, analysiert und in Echtzeit Vorschläge für die Fertigstellung und das Testen des Codes liefert. Mit der zusätzlichen Zeit können sich die TD-Ingenieure auf Aufgaben konzentrieren, die mehr Fachwissen erfordern und einen größeren Wert für die Bank darstellen.

Die Plattform ermöglicht auch eine effizientere Erfahrung für Entwickler, indem sie ihnen hilft, wartbaren Code zu entwickeln. Zwischen September und Dezember 2023 startete TD ein Pilotprojekt mit einer ausgewählten Gruppe von Ingenieuren, die GitHub Copilot testeten, um die Entwicklung von Unit-Testing-Code zu unterstützen. In einer Umfrage unter den Kollegen, die an dem Test teilnahmen, stellte TD Folgendes fest: 50% der befragten Ingenieure gaben an, dass sie mit GitHub Copilot in einem zweiwöchigen Sprint bis zu 20 Stunden einsparen könnten.

93% der befragten Dateningenieure gaben an, dass sie mit Hilfe von GitHub Copilot gleich produktiv oder produktiver waren. 75% der befragten Ingenieure gaben an, dass es einfach war, GitHub Copilot in ihre tägliche Arbeit zu integrieren. Sowohl das Kontaktzentrum als auch die Technik-Piloten wurden im Rahmen von TD Invent entwickelt, dem unternehmensweiten Ansatz der Bank für Innovation.

Im Rahmen dieses Ansatzes untersucht TD, wie aufkommende Technologien wie generative KI und Spatial Computing eingesetzt werden können, um reale Herausforderungen zu bewältigen, bevor ihr Potenzial für die Skalierung geprüft wird. Die Bank verfügt über eine solide Innovationspipeline, die sich über mehrere Geschäftsbereiche erstreckt.