تراهن شركة Rocket بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي لتوفير تجارب مخصصة للعملاء
تم تحرير هذه المقابلة من أجل الطول والوضوح.
كلايتون كولينز: لقد دخلت هذا العمل وهذه الصناعة في وقت مليء بالتحديات نسبيًا. ما هي مسؤوليتك في السنة الأولى كرئيس تنفيذي؟
فارون كريشنا: الإجابة البسيطة هي مجرد النمو وكيفية تفكيرك في الإستراتيجية التي تدفع النمو المستدام، وتستفيد من أصولك وقدراتك ومزاياك الدائمة. باعتبارنا متخصصين في التكنولوجيا، فإن إحدى أكبر الضرورات الإستراتيجية التي لدينا هي الرهان بشكل كبير على التكنولوجيا، وتحديدًا تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. في الواقع، لدينا منصة أطلقناها منذ بضعة أسابيع ونطلق عليها اسم Rocket Logic AI. فكر في الأمر كمنصة خاصة لإنشاء القروض تمس كل جانب من جوانب Rocket Stack – بدءًا من التجربة الرقمية التي يتفاعل معها المستهلك، إلى الأنظمة التي يستخدمها عندما يتفاعل مع مسؤول القروض، إلى الطريقة التي نتعامل بها التعامل مع استخراج المستندات والتحقق من الدخل والاكتتاب وتجربة العميل.
كل هذا مبني على مجموعة من الذكاء الاصطناعي التي تستفيد من بياناتنا الخاصة. يجب أن يكون لديك الكثير من البيانات ويجب أن يكون لديك الكثير من القدرة على العمل مع تلك البيانات. وهكذا عندما يكون لديك شركة لديها 10 بيتابايت من البيانات، و65 مليون سجل مكالمات، فإن مجرد الحصول على كل هذا الفهم الدلالي لعملية ملكية المنزل يمنحك الحق في إنشاء منصة للذكاء الاصطناعي.
لذا فهذه ضرورة استراتيجية كبيرة – فنحن نضع الكثير من الموارد خلفها. نحن نرى بالفعل بعض النتائج الرائعة. نحن قادرون على إغلاق القروض أسرع مرتين ونصف من الصناعة. والشيء الجيد في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي هو أنك تستمر في البناء عليها بشكل أسرع وأسرع وأسرع. في الواقع، لدينا أداة جديدة مذهلة أردت أن أتحدث إليكم عنها اليوم، والتي سنكشف عنها فعليًا في هذا المؤتمر، تسمى Synopsis.
CC: أخبرني المزيد عن الملخص.
فك: الطريقة التي يعمل بها Synopsis هي أنه يستخدم بشكل أساسي الذكاء الاصطناعي التوليدي لفهم سياق المحادثة بين البشر. في رحلة ملكية المنزل، يجري المستهلك الكثير من المحادثات: يتحدثون إلى مسؤول القروض، ويتحدثون إلى متخصص في تجربة العملاء، وقد يتحدثون إلى شخص ما في تجربة الخدمة. إذن، هناك الكثير من البيانات التي تأتي من هذا السياق وما تفعله هذه الأداة هو أنها تقوم بشكل أساسي بنسخ وتفسير وفهم والتنبؤ بجميع أنواع الجوانب المحيطة بعقلية المستهلك – حتى أشياء مثل المشاعر.
لإعطائك مثالاً ملموسًا، لنفترض أنني مسؤول القرض الخاص بك وأننا نجري محادثة في الليل وحدث أنك ذكرت أنك تعمل لساعات متأخرة. يمكن لهذه الأداة أن تفهم ذلك بشكل أساسي وتقوم تلقائيًا بإنشاء سير عمل يضمن عدم الاتصال بك في الصباح لأنك على الأرجح ستكون نائمًا. ولذا فهي تتيح لنا تقديم هذه التجارب المخصصة للعملاء بشكل لا يصدق والتي توفر المستوى التالي من التخصيص.
رحلة ملكية المنزل هي رحلة عاطفية للغاية، وكلما تمكنت من فهم سياق العميل بشكل أفضل، كلما تمكنت من إجراء تجربة أكثر تخصيصًا. وكمثال آخر، سنقوم بتوسيع هذه الأداة لتشمل كل جانب من جوانب التفاعل بين الإنسان والعميل مع أعضاء فريقنا. نحن نستخدمها الآن فقط في منطقة عمليات تجربة العملاء لدينا وقد شهدنا تحسنًا بنسبة 10% في مقياس مهم حقًا، وهو أول حل للمكالمات لدينا – بشكل أساسي، في المرة الأولى التي تلقيت فيها مكالمة، كم من الوقت استغرقها الرد حل؟ وهذا وحده سيوفر لنا حوالي 20 ألف ساعة.
CC: هل هذا في المقام الأول في محفظة الخدمة؟
فك: وهذا في تجربة العميل، ولكننا سنقوم بعد ذلك بتطبيقه على الخدمة ونعتقد أن نفس الفائدة ستوفر لنا 40.000 ساعة أخرى سنويًا. لذا، في المجمل، تأخذ ذلك وتضعه على قمة منصة Rocket Logic وتتحدث عن 170.000 إلى 180.000 ساعة سنويًا من مجرد توفير الجهد، مما يسمح لنا بالتركيز على المزيد من العملاء وأن نكون قادرين على تنمية أعمالنا .
CC: بحيث يترجم توفير الوقت إلى كفاءة في التكلفة. وكيف يؤثر ذلك على المستهلك؟ هل سيتفاعل المستهلكون مع Synopsis شخصيًا؟
فك: هذه أداة تعمل بشكل أساسي على تزويد أعضاء فريقنا بالذكاء الاصطناعي وتشحنهم بشكل فائق. إن الشيء العظيم في الذكاء الاصطناعي هو أنه يقع في حلقة الوصل بين الإنسانية والتكنولوجيا. هذا ما أحبه فيه. فهو يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالقيام بأفضل ما يمكنها القيام به، كما يسمح للبشر بالقيام بما يجيدون القيام به بشكل أفضل. وبالتالي فإن التكنولوجيا غير مرئية للعميل، باستثناء حقيقة أنها تبسط أشياء مثل الأتمتة والتخصيص، وعندما ترسل مستندًا، يتم استخراجه بشكل أسرع.
ولكن ما يفعله حقًا هو أنه يمنح أعضاء فريقنا القدرة على فهم السياق. وهي أداة قوية جدًا. إنها مبنية على AWS وAmazon Bedrock، وهي منصة متطورة للذكاء الاصطناعي. ثم يقع أسفل نماذجنا اللغوية الكبيرة حيث لدينا 65 مليون سجل مكالمات و10 بيتابايت من البيانات. سنستمر في تغذية الأداة بالمزيد من البيانات وتدريبها وتطبيقها في المزيد والمزيد من الأماكن في السوق.
CC: هذا رهان كبير. إذن أنت تستخدم مجموعة الخدمات الكبيرة مع جميع تفاعلات العميل لتدريب نموذج اللغة. في شركة HousingWire، كما تحدثنا عن الذكاء الاصطناعي والصناعة، اعتقدنا دائمًا أن أكبر اللاعبين لديهم ميزة بسبب الحجم الصافي للبيانات. كما أن لديهم أيضًا الكثير ليخسروه عند طرح تقنية تغير قواعد اللعبة في مؤسسة لديها الملايين من نقاط اتصال العملاء. ما رأيك في إدارة المخاطر والمكافآت الناتجة عن طرح مثل هذه المنصات المؤثرة؟
فك: لدينا منهجية اختبار منضبطة للغاية نستخدمها كلما قمنا بنشر النماذج وأحد الأشياء التي نقوم بها هو أننا نبقي الإنسان على اطلاع للتحقق من صحة نماذجنا والتحقق منها للتأكد من أنها عادلة ودقيقة أن أدائهم.
والشيء الآخر الذي أود أن أقوله هو أن العكس ينطبق أيضًا، لأن البشر بعيدون عن أن يكونوا مخلوقات مثالية. وهكذا، عندما يكون لديك الكثير من الأشخاص الذين يجرون هذا النوع من المكالمات الهاتفية والمحادثات، يمكنك أيضًا الاستفادة من النماذج لفهم وتفسير تلك المحادثات. إذن، تم إنشاء حلقة التغذية الراجعة المعززة هذه، عندما تساعد الآلات في التأكد من أن أداء البشر عند المستوى الأمثل.
ولكنه يوفر أيضًا تأثير ردود الفعل الآخر للتأكد من أن النماذج خالية من التحيز، وأن هناك عدالة، وأن النماذج تخلق بالفعل تجربة أفضل للعميل النهائي. لدينا الكثير من المقاييس التي نستخدمها لقياس ذلك، ولكنها طريقة فلسفية مهمة لكيفية تطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي.
CC: ما هو رد فعل عضو فريق Rocket على الملخص؟
فك: لقد كانت ردود الفعل إيجابية بشكل لا يصدق لأنك تشعر وكأنك حصلت على قوة خارقة. أنت تدرك أن هذا العميل يشبه هذا الموقف بالذات وأنك قادر على تقديم نصيحة تنبؤية. عندما يكون لديك برنامج يمكنه التنبؤ بموقف ما سيحدث، فإنه يضع عضو فريقك في مقدمة اللعبة بخطوة. وفي رحلة ملكية المنزل، يعد هذا اليقين مهمًا جدًا للعميل.
يتفهم عضو الفريق الحالة العاطفية للعميل ويمكنه تقديم الطمأنينة في الوقت المناسب، لذلك كانت التعليقات التي تلقيناها من البرنامج التجريبي بشأن تجربة العميل إيجابية للغاية.
معظم خدماتنا مدعومة إلى حد كبير بالذكاء الاصطناعي التوليدي وهناك الكثير من البيانات التي تأتي من خلال محادثاتنا وحوارات الدردشة. والخبر السار هو أن التكنولوجيا تتحسن فقط بسبب وجود حلقة من ردود الفعل. أنت تستمر في تغذية البيانات بينما تتعلم ما الذي يعمل بشكل جيد، وما الذي لا يعمل بشكل جيد. لذا تصبح النماذج أكثر تطورًا وأفضل، مما يؤدي في النهاية إلى إنشاء بيانات فوق البيانات – وهو ما أعتقد أنه حقًا المفتاح لبناء منصة ذكاء اصطناعي ناجحة.
CC: في السوق، اكتسبت Rocket سمعة طيبة لكونها جهة إقراض قوية للغاية، ولكن بالإضافة إلى التكنولوجيا، تحدثت أيضًا عن زيادة التركيز على جانب الشراء في الأعمال. هل يمكنك التعمق في استراتيجيتك لتعزيز قدرات الشراء لدى Rocket؟
فك: لدينا أعمال خدمات صحية للغاية ومن الواضح أن لدينا أعمال إعادة تمويل صحية للغاية. لكن الشراء هو في الواقع فرصة لتحقيق تجربة أفضل للعملاء على كلا الجانبين: عملية شراء منزل، وبيع منزل، وإدراج منزل، وجميع أصحاب المصلحة المعنيين، وسيط الرهن العقاري، وسمسار العقارات، وما إلى ذلك. وهذا هو المكان الذي تكون فيه منصة الذكاء الاصطناعي الخاصة بنا ذات أهمية استراتيجية فقط لأن معظم الاحتكاك في تجربة الشراء يتعلق بالأشياء التي يمكن للذكاء الاصطناعي تحسينها وأتمتتها وتبسيطها. ومن الناحية الاستراتيجية، يمكنك أن تتوقع منا أن نتحدث كثيرًا عن الشراء.
يقوم فريق Rocket Homes لدينا ببعض الأشياء الرائعة باستخدام الذكاء الاصطناعي. لقد أطلقنا للتو ميزة نطلق عليها وضع العلامات على الصور المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، حيث نستخدم هندسة الصور لفهم ما هو موجود في الصورة حتى تتمكن من البحث عن منزل يعتمد على ألواح خشبية واسعة وأرضيات من خشب البلوط الفرنسي. لقد استثمرنا في الميزات التي تجعل منصة Rocket Logic AI أكثر توجهاً نحو الشراء، ولكن من الواضح أن لدينا نقاط قوة كبيرة وموارد وخدمات أيضًا.
