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Comment les agents d'IA et les agents de décision combinent des règles et l'apprentissage automatique dans l'automatisation.

#Outils d'IA
2025-11-03 19:4613 min de lecture

Introduction au contenu
Poser des questions

La vidéo discute du concept d'IA agentique, qui intègre de grands modèles de langage avec d'autres technologies d'automatisation pour créer des systèmes plus adaptables et transparents pour résoudre des problèmes complexes, notamment dans le secteur bancaire. Elle illustre cela à travers un processus de demande de prêt, montrant comment un agent de chat utilise de grands modèles de langage pour l'interaction client. Le cadre implique des agents d'orchestration pour contrôler les processus, des agents d'ingestion de documents pour extraire des données de diverses sources, et des agents de décision pour garantir des évaluations d'éligibilité cohérentes. En combinant efficacement ces agents, la banque peut rationaliser les demandes et décisions des clients, tout en maintenant la conformité réglementaire et en assurant des expériences conviviales. Le processus aboutit à la résolution des problèmes potentiels de prêt et à la prise de décisions de prêt éclairées de manière efficace.

Informations clés

  • L'IA agentique intègre des modèles de langage de grande taille avec d'autres technologies d'automatisation pour créer des systèmes adaptables et transparents.
  • L'IA agentique à méthodes multiples est nécessaire pour résoudre des problèmes complexes, tels que le prêt d'argent par les banques.
  • Des agents de chat alimentés par de grands modèles de langage peuvent interagir avec les clients pour comprendre leurs questions sur les politiques de prêt.
  • Les agents d'orchestration gèrent les demandes et facilitent la communication entre différents agents dans le cadre de l'IA.
  • Les agents de décision déterminent l'éligibilité des clients et les décisions d'octroi de prêts sur la base d'une logique cohérente et de politiques documentées.
  • Les technologies de workflow suivent le processus de demande de prêt, permettant la gestion des états et les interactions avec les clients.
  • Les agents d'ingestion de documents convertissent les documents en données exploitables pour la prise de décision.
  • Les agents d'accompagnement aident les professionnels du service client en fournissant des informations nécessaires sur les demandes de prêt.
  • Les agents explicateurs aident à interpréter les processus de prise de décision en un langage compréhensible pour les clients et les agents de services.

Analyse de la chronologie

Mots-clés de contenu

IA agentique

L'IA agentique utilise de grands modèles de langage et les combine avec d'autres technologies d'automatisation pour créer des systèmes adaptables et transparents. Cette approche multi-méthodes aide à construire des solutions qui peuvent résister à un examen réglementaire.

AI agentique multi-méthodes

Cette approche intègre de grands modèles de langage avec une automatisation éprouvée pour aborder des problèmes complexes tels que les processus de prise de décision dans des institutions comme les banques.

Chat Agent

Un système qui utilise de grands modèles de langage pour interagir de manière dynamique avec les clients, comprenant les requêtes et fournissant des réponses, particulièrement pertinent pour des services comme les demandes de prêt bancaire.

Agent d'orchestration

Cet agent gère les demandes dans le cadre agentique, en utilisant de grands modèles linguistiques pour rechercher des agents appropriés afin de traiter des demandes spécifiques des clients.

Agent de Politique de Prêt

Un agent qui interprète et délivre des informations sur les politiques de prêt d'une banque en utilisant la génération augmentée par récupération (RAG) pour fournir des réponses intelligibles basées sur une gamme de documents.

Technologie des flux de travail

Cette technologie suit les états d'interaction des clients et gère des processus tels que les demandes de prêt, en veillant à ce que les besoins des clients soient correctement pris en compte au cours de plusieurs sessions.

Agent de Décision

Utilisé pour évaluer de manière cohérente l'éligibilité des prêts en fonction de règles commerciales prédéfinies, garantissant que les décisions sont prises de manière transparente et peuvent être expliquées aux régulateurs.

Agent d'ingestion

Un composant spécialisé qui traite les documents liés aux demandes de prêt, extrayant les informations nécessaires pour faciliter efficacement la prise de décision.

Agent de Compagnie

Sert à aider les représentants du service client en fournissant un accès rapide aux informations sur les clients et à l'état des demandes pendant le processus de prêt.

Agent explicatif

Cet agent traduit les journaux de prise de décision d'autres agents en explications intuitives pour les représentants du service client, leur permettant de communiquer efficacement avec les clients concernant les décisions de prêt.

Questions et réponses connexes

Qu'est-ce que l'IA agentique ?

L'IA agentique est une approche qui combine de grands modèles de langage avec d'autres technologies d'automatisation éprouvées pour construire des systèmes plus adaptables et transparents.

Pourquoi les grands modèles de langage ne sont-ils pas suffisants à eux seuls ?

Bien que les grands modèles de langage soient des outils puissants, ils ont des limitations et des contraintes. Ils doivent être combinés avec d'autres technologies pour traiter efficacement des problèmes complexes.

Qu'est-ce que l'IA agentique multiméthode ?

L'IA agentique à méthodes multiples est un cadre qui combine de grands modèles linguistiques avec d'autres technologies d'automatisation pour créer des solutions robustes qui peuvent résister à l'examen réglementaire.

Comment une banque utilise-t-elle l'IA agentique pour prêter de l'argent ?

Une banque peut utiliser l'IA agentique pour interagir avec les clients à travers des agents de chat, des agents d'orchestration, des agents de décision et des agents de données afin de traiter les demandes de prêts et les requêtes de manière efficace.

Quel rôle un agent de chat joue-t-il dans ce processus ?

L'agent de chat interagit avec les clients pour comprendre leurs demandes ou leurs questions concernant les prêts, transformant leurs entrées en données exploitables pour le système de la banque.

Qu'est-ce qu'un agent d'orchestration ?

Un agent d'orchestration identifie et utilise divers agents nécessaires pour satisfaire les demandes des clients, comme trouver un agent approprié capable de traiter les demandes d'information sur les politiques de prêt.

Comment le processus de demande de prêt gère-t-il l'état ?

Le processus de demande de prêt utilise une technologie de flux de travail qui maintient l'état de chaque demande, permettant aux clients de reprendre là où ils s'étaient arrêtés même après des interruptions.

RAG, or Retrieval-Augmented Generation, is a framework in the context of artificial intelligence that combines retrieval-based methods with generative models. RAG, ou génération augmentée par récupération, est un cadre dans le contexte de l'intelligence artificielle qui combine des méthodes basées sur la récupération avec des modèles génératifs. It allows the AI to retrieve information from a large knowledge base or a set of documents and then generate responses that are informed by that information. Cela permet à l'IA de récupérer des informations d'une grande base de connaissances ou d'un ensemble de documents, puis de générer des réponses qui sont éclairées par ces informations. This approach enhances the capabilities of generative models by grounding their outputs in real, retrieved content. Cette approche améliore les capacités des modèles génératifs en ancrant leurs résultats dans du contenu réel récupéré. RAG is particularly useful in applications such as question answering, summarization, and conversational AI systems. RAG est particulièrement utile dans des applications telles que la réponse aux questions, la synthèse et les systèmes d'IA conversationnelle. By integrating retrieval mechanisms, RAG can provide more accurate and relevant responses compared to traditional generative models that rely solely on their training data. En intégrant des mécanismes de récupération, RAG peut fournir des réponses plus précises et pertinentes par rapport aux modèles génératifs traditionnels qui dépendent uniquement de leurs données d'entraînement.

RAG signifie Génération Augmentée par Récupération, une technique utilisée pour améliorer les réponses de l'IA en récupérant des informations pertinentes à partir d'un grand ensemble de documents.

Quel est le but d'un agent de décision ?

Un agent de décision évalue l'éligibilité des candidats en appliquant des règles commerciales de manière cohérente et transparente afin d'assurer l'équité et la conformité réglementaire.

Comment fonctionnent les agents d'ingestion ?

Les agents d'ingestion traitent et transforment les documents en données structurées, permettant au système d'utiliser ces informations pour prendre des décisions de prêt.

Que se passe-t-il lorsqu'une demande de prêt nécessite des éclaircissements supplémentaires ?

Si une demande de prêt est incertaine, un représentant du service client est alerté, et il peut travailler avec un agent compagnon et un agent explicateur pour recueillir des informations supplémentaires et résoudre les problèmes.

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