Während OpenAI kürzlich chatgpt Enterprise vorgestellt hat, steigt die Angst der SaaS-Spieler. ZIEL kam in Berührung mit BUSINESSNEXTeine Hyper-SaaS- und zusammensetzbare Unternehmensplattform, die sich auf Banken und Finanzdienstleistungen weltweit konzentriert, um zu prüfen, ob Bedenken bestehen.

Sushil Tyagider Geschäftsführer von BUSINESSNEXT, sagte, dass sie sich über die Einführung eines neuen Produkts freuen. GPTNEXT, in den kommenden Monaten, die auf der GPT-3.5-API aufbaut. Er sagte, dass es speziell für entwickelt wurde Kundenbeziehungsmanager, und arbeiten bereits mit mehreren Banken zusammen und implementieren die Lösungen schrittweise.

„Als führender Anbieter von Kundenbindungsplattformen für den Banken- und Versicherungsbereich arbeitet BUSINESSNEXT mit einigen führenden Banken an einer generativen KI-Anwendung – GPTNEXT“, sagte Tyagi.

Er betonte das Vertrauen und die Zuversicht und sagte, dass das Unternehmen aktiv daran beteiligt sei, führende Banken wie HDFC bei der nahtlosen Integration generativer KI-Dienste zu unterstützen. Bemerkenswert ist, dass HDFC seit bemerkenswerten fünfzehn Jahren eine erfolgreiche Partnerschaft mit BUSINESSNEXT pflegt. Zu den weiteren namhaften Kunden zählen neben anderen globalen Banken und Finanzinstituten auch Axis, Kotak Mahindra, SBI und Indusland.

Im Laufe der Jahre hat BUSINESSNEXT bei seinem Kundenstamm ein starkes Vertrauensgefühl aufgebaut, eine Leistung, deren Nachahmung für ChatGPT Enterprise eine gewaltige Herausforderung darstellen könnte. Im Kontext des BFSI-Sektors kann man mit Sicherheit sagen, dass GPTNEXT einen deutlichen Vorteil gegenüber ChatGPT Enterprise hat. OpenAI hat in letzter Zeit erkannt, dass sie, um im Geschäft zu bleiben, Unternehmen an ihrer Seite brauchen und versuchen mit aller Kraft, sie zu umwerben.

Dekodierung von GPTNEXT

„Beziehungsmanager und Bankangestellte sind damit beschäftigt, Stunden damit zu verbringen, Daten zu sichten und E-Mails für personalisierte Interaktionen mit Kunden zu verfassen“, sagte Produktfreak und Associate Consultant bei BUSINESSNEXT Samran Ghouseüber die Probleme von Kundenbetreuern in Banken.

Er sagte, GPTNEXT fungiere nicht nur als CRM-GPT, sondern sei auch ein ultimativer Verkaufs- und Beziehungsassistent. „Angesichts der bevorstehenden Entwicklung dieser Technologie und unserer Vision eines autonomen Bankings sehen wir darin eine zukunftsweisende Möglichkeit, das Kundenbeziehungsmanagement für BFSI zu revolutionieren“, fügte er hinzu.

In einfachen Worten, GPTNEXT ist ein generatives KI-CRM-Tool, das auf der GPT-3.5-API basiert und dabei hilft, den Verkaufsprozess und das Beziehungsmanagement für Kundenbetreuer reibungslos zu gestalten, indem es sie bei verschiedenen alltäglichen Aufgaben wie Nachverfolgungen, Schreiben von E-Mails, Versenden von Nachrichten usw. unterstützt. usw.

Auf die Frage nach der aktuellen Implementierung sagte Tyagi, dass es sich derzeit im PoC-Zustand befinde, aber in „Teilen“ bei verschiedenen Banken implementiert worden sei. Er führte weiter aus, dass sein Anwendungsfall von der Qualität der Datenbanken abhängt und das Produkt nicht von jedem Kunden auf die gleiche Weise genutzt werden kann.

Null Lernkurve

Wenn sich ein Kundenbetreuer bei GPTNEXT anmeldet, wird auf seinem Bildschirm die folgende Oberfläche angezeigt.

Wie unten gezeigt, kann ein Benutzer Vertriebsleistungstrends, seine Aufgaben für den Tag, vom GPT ermittelte Erkenntnisse, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern, Benachrichtigungen, eine Liste der Top-Konten, Chancen, die seine Aufmerksamkeit erfordern, und Leistungskennzahlen seines Teams oder seiner Kollegen sehen . Darüber hinaus können sie ihre monatlichen Zielerreichungen verfolgen.

Hier ist eine gute Vorstellung davon, wie der Startbildschirm des Kundenbetreuers aussieht, wenn er sich für den Tag anmeldet. Zu unserer Überraschung kann es nicht einfacher sein – der Benutzer muss lediglich auf eine Schaltfläche klicken, prüfen und abschicken, und schon ist er mit der Aufgabe fertig. Dazu kommen Echtzeitanalysen und Dashboards, um die Leistung und den Abschlusserfolg im Auge zu behalten.

Wenn sich beispielsweise ein Kunde für mehrere Produkte (Darlehen, Kreditkarte, Versicherung usw.) qualifiziert und der Kundenbetreuer eine personalisierte WhatsApp-Nachricht, E-Mail oder SMS senden muss, erleichtert GPTNEXT diesen Vorgang mit einem einfachen Klick auf eine Schaltfläche . Diese Funktion spart dem Manager nicht nur Zeit, sondern vereinfacht auch das Verfassen einer gut formulierten Nachricht.

AIM hat erfahren, dass GPTNEXT entsprechend den aktuellen Prioritäten und Dringlichkeiten der Bank die Aufgabenliste für den Kundenbetreuer rationalisiert und so seine tägliche Produktivität steigert.

GPTNEXT hilft Kundenbetreuern auch dabei, Aufgaben zu identifizieren, die sofortiges Handeln erfordern. Drittens zeigt das GPTNEXT-Dashboard die Leistungskennzahlen von Kollegen und Teams an, sodass Mitarbeiter ihre Erfolge vergleichen und gemeinsam auf das Übertreffen von Zielen hinarbeiten können.

Darüber hinaus ermöglicht GPTNEXT Kundenbetreuern die Beurteilung, ob ihre Kunden die Kriterien für verschiedene Produkte erfüllen und für Cross- oder Upselling in Frage kommen. GPTNEXT liefert umsetzbare Erkenntnisse, um Strategien zu verbessern, die auf jeden einzelnen Kunden zugeschnitten sind.

Aber es gibt auch Herausforderungen. Sowohl Tyagi als auch Ghouse äußerten, dass die Qualität des E-Mail-Schreibens in einer Organisation von Person zu Person abhängt. Er betonte jedoch, dass mit der Unterstützung von GPTNEXT auch weniger erfahrene Mitarbeiter herausragende Leistungen erbringen und hochwertige Angebote wie Unternehmenskredite effektiv bewerben können. Er fügte hinzu, dass generative KI ein ähnliches Maß an intelligenter Kommunikation schafft. „Wir sind super aufgeregt“, fügte Tyagi hinzu.

Sicherheit

„Mit unserer Erfahrung und unserem Fachwissen im Umgang mit großen Mengen sensibler Daten im Einklang mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sind wir in der Lage, Datentrainingsmodelle zu erstellen, die GPTNEXT unterstützen“, sagte Tyagi.

Ergänzend zu Tyagis Bemerkungen erwähnte Ghouse, dass BUSINESSNEXT daran arbeite, in Zukunft eigene GPT-Bots zu entwickeln. Diese Bots werden anhand bankspezifischer Daten trainiert. Er erklärte, dass ChatGPT von OpenAI mithilfe von Internetdaten trainiert wird, die nicht die erforderlichen Informationen zum Bankensektor umfassen.

Ghouse teilte mit, dass eines ihrer laufenden Projekte die Integration eines GPT-Modells in die SQL-Datenbank einer Bank beinhaltet. Diese Integration würde es ihnen ermöglichen, ihre GPT-Modelle anhand tatsächlicher Bankdaten zu trainieren und so ihre Leistung und Relevanz für die Branche weiter zu verbessern.

Was kommt als nächstes?

Ghouse erwähnte, dass sie durch die Nutzung geeigneter Trainingsdaten in Zukunft zusätzliche Anwendungsfälle entwickeln und integrieren möchten, ähnlich wie sie es für den Vertrieb getan haben. In der kommenden Zeit erforschen sie aktiv die Anwendung von GPTNEXT in den Bereichen Kundensupport und Marketing. Als wir schließlich nach ChatGPT Enterprise fragten, schien BUSINESSNEXT das egal zu sein, und es schien ziemlich zuversichtlich und engagiert in seinem Ansatz zu sein – das Banking unabhängig von der Gesamterfahrung zu machen.