Naphade稱，美國第一資本金融公司從15個月前就開始設計智能體相關產品，“當時智能體還未成為熱門詞匯”。對于美國第一資本金融公司而言，在構建智能體系統時，關鍵在于學習人類客服如何向客戶詢問信息以確定問題所在。
美國第一資本金融公司還從自身組織架構中汲取了智能體設計的靈感。
Naphade說：“我們借鑒了美國第一資本金融公司自身的運作模式。”“在美國第一資本金融公司，和其他金融服務機構一樣，必須進行風險管理，同時還要對其他實體進行觀察、評估、質疑和審計。”
同樣的架構也適用于美國第一資本金融公司希望監控的智能體，他們創建了一個用于評估現有智能體的智能體，該智能體基于美國第一資本金融公司的政策和法規進行訓練。如果檢測到問題，評估智能體可以叫停流程。Naphade表示，可以將其想象成“一個專家團隊，每位專家各有所長，共同解決問題”。
金融服務機構意識到，智能體能夠為人類客服提供信息，助力解決客戶問題、管理客戶服務并吸引更多客戶使用其產品。今年，BNY等其他銀行也部署了智能體。
汽車經銷商智能體
美國第一資本金融公司將智能體部署到汽車業務中，幫助銀行的經銷商客戶協助其客戶找到合適的汽車和汽車貸款，消費者可以查看可試駕的經銷商庫存車輛。Naphade表示，其經銷商客戶反饋稱，在參與度和優質銷售線索等指標上提升了55%。
他說：“通過這種更加自然、對話式的交流，他們能夠獲得更多優質銷售線索。”“他們可以讓智能體全天候工作，如果汽車在午夜發生故障，聊天服務隨時為你待命。”
Naphade表示，美國第一資本金融公司很樂意將此類智能體引入旅游業務，尤其是面向客戶的業務。美國第一資本金融公司在紐約肯尼迪國際機場開設了一家新休息室，其推出的旅行積分信用卡廣受歡迎。不過，Naphade指出，銀行需要進行廣泛的內部測試。
銀行智能體的數據與模型
和許多企業一樣，美國第一資本金融公司擁有大量可用于AI系統的數據，但需要找到將這些背景信息有效應用于智能體的最佳方法，同時，還需要探索適合智能體的最佳模型架構。
Naphade和美國第一資本金融公司的應用研究人員、工程師及數據科學家團隊采用了模型蒸餾等方法，以構建更高效的架構。
“理解智能體是我們的主要成本所在，因為它需要消除歧義，”他說，“它是一個更大的模型，所以我們嘗試對其進行拆分，以實現效益最大化。此外，還有多令牌預測和聚合預填充等方法，我們可以通過很多有趣的方式來優化它。”
在數據方面，Naphade表示，在發布AI應用之前，其團隊進行了多次“實驗、測試、評估、人工審核并設置了所有正確的防護措施”。
“但我們面臨的最大挑戰之一是缺乏先例，我們無法參考他人的做法，也無法詢問他們效果如何。”Naphade說。
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