CASO DE ÉXITO
Una solución RAG para gestionar y comprender grandes volúmenes de datos en una Fintech
El sector FinTech ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años, revolucionando la forma en que individuos y empresas gestionan sus finanzas. Desde la creación de billeteras digitales hasta la implementación de sistemas de pago sin contacto, las innovaciones FinTech están transformando la industria financiera. Empresas de todos los tamaños están adoptando soluciones para mejorar la eficiencia, reducir costos y ofrecer una mejor experiencia al cliente. Sin embargo, este rápido crecimiento y cambio constante traen consigo desafíos significativos, como la necesidad de adaptarse rápidamente a nuevas tecnologías y regulaciones, y la capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
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A medida que la Fintech crecía, también lo hacían la complejidad y el volumen de sus datos internos. La empresa necesitaba una solución que no solo facilitara la búsqueda de información, sino que también proporcionara respuestas precisas y contextuales en tiempo real. Fue entonces cuando recurrieron a DinoCloud, confiando en su experiencia para diseñar una solución que revolucionara su gestión de datos.
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El equipo de DinoCloud propuso una solución basada en una arquitectura moderna conocida como RAG (Generación Aumentada por Recuperación). Esta innovadora técnica de procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial combina dos componentes esenciales:
Lo notable de esta solución es que se desarrolló antes de la llegada de alternativas simplificadas como Amazon Bedrock o GPT-4 de OpenAI. Esto obligó a DinoCloud a adoptar un enfoque integral, abordando varias tareas clave:
Las tecnologías involucradas en la solución fueron:
El chatbot RAG personalizado de DinoCloud permitirá a toda tu organización encontrar la información adecuada, cómo y cuándo la necesite. Integrado en Slack o en cualquier herramienta de comunicación deseada a través de una interfaz personalizada, esta solución potenciará la productividad de tu equipo y optimizará su tiempo en tareas de bajo valor.
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La implementación de la solución de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) por parte de DinoCloud mejoró significativamente la capacidad del cliente para gestionar y comprender grandes volúmenes de datos. Una de las mejoras más notables fue en la velocidad y precisión de la toma de decisiones. Al aprovechar tecnologías avanzadas de IA y NLP, el cliente pudo recuperar y contextualizar datos rápidamente, lo que llevó a una reducción del 40% en el tiempo necesario para tomar decisiones empresariales informadas. Esta eficiencia se tradujo directamente en tiempos de respuesta más rápidos a los cambios del mercado y a las necesidades de los clientes, un factor crucial en la altamente competitiva industria FinTech.
Además, la interfaz de chatbot en Slack, amigable para el usuario, revolucionó las interacciones con los datos internos, lo que llevó a un aumento notable en la productividad de los empleados. La integración de esta herramienta resultó en una reducción del 35% en el tiempo que los empleados dedicaban a buscar información, permitiéndoles centrarse más en tareas estratégicas y en el servicio al cliente. Esta mejora no solo aumentó la eficiencia operativa, sino que también mejoró la satisfacción del cliente al permitir una resolución más rápida de consultas y problemas.
Además, la capacidad de generar y gestionar embeddings de datos a través de Amazon SageMaker otorgó al equipo del cliente un mayor control y flexibilidad sobre sus activos de datos. Esto condujo a una mejora del 25% en la precisión y relevancia de los datos, lo cual es crítico para mantener la integridad de los productos y servicios financieros. En general, la colaboración entre el cliente y DinoCloud no solo cumplió, sino que superó las expectativas, impulsando mejoras significativas en los KPI empresariales y estableciendo un nuevo estándar para la gestión de datos en el sector FinTech.
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