ai waspathon
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コミュニケーションは、ファイナンシャルアドバイザーの成功にとって重要です。アドバイザーは毎日多くの異なる顧客と通信し、各顧客には異なるニーズとTo-Dosがあります。アドバイザーのタスクの整理と構造を支援するには、ある種の優先順位付けが必要です。しかし、顧客の優先順位付けは、今日では手動で行われることがよくあります。
Genai Hackathon 2024では、私たちのチームは、ファイナンシャルアドバイザーが顧客に優先順位を付け、電子メールを書くなどの通信タスクをスピードアップするために、生成的AIをどのように使用できるかを調査しました。
基本的なアイデアは、顧客のダッシュボードを提供することです。ダッシュボードには、顧客のリストと、その顧客のアドバイザーが行う必要があるアクションの短い説明が含まれています。これらのアクションは、顧客が表明したように、緊急性と感情に応じて自動的に優先されます。この情報は、アドバイザーの受信トレイから抽出され、アドバイザーが手動で受信トレイをスキャンする必要がないようにします。その後、追加の時間を顧客に費やして、目標に達するようにすることができます。
Hillaフレームワークを使用して、フロントエンドとバックエンドをより速く構築しました。フロントエンドはReactを使用しており、バックエンドはスプリングブートを使用しています。これら2つは、ヒラによって非常にうまくまとめられた確立された技術です。 AIは、スプリングAIを使用して統合されています。そして最後になりましたが、Openaiを生成AIとして使用し、Dall-Eを使用して画像を生成しました。
export SPRING_AI_OPENAI_API_KEY=<INSERT KEY HERE>mvnプロジェクトディレクトリ内でmvnを実行すると、カスタマーダッシュボードがブラウザで自動的に開く必要があります（ダッシュボードのアドレスはhttp：// localhost：8080）。
アプリケーションは、AIに生成するように依頼したモックされたメールの事前に定義されたセットを読み取ります。これらの電子メールはAIによって分析され、各電子メールのto-dosと各顧客が起動時に生成されます。 3つの最も緊急のアクションはリストの一番上にあり、必要なアクションの左側に画像を含めます。これらの画像は、AIによって識別されるように、顧客の性別と感情的な状態を表しています。画像とテキストは、AIによって「ライブ」で生成されるため、実行ごとに異なる場合があります。アクションのリストは、緊急性と感情的な状態によって順序付けられます。これがダッシュボードのように見えるものです：
Openをクリックして、顧客から送信された元のメッセージを表示できます。優先事項、アクションタイトル、アクションの説明、および顧客の画像は、このメッセージに基づいています。
Respondをクリックすると、フォームが事前に生成されたテキストで開きます。この提案を編集するか、 Regenerateて新しい提案を生成することができます。 Sendをクリックして、この提案された、オプションで編集されたテキストをお客様に送信します。このメッセージは現在送信されませんが、代わりに少しアニメーションが表示されます。理論的には、これは顧客に実際のメールを送信するために使用できます。
Regenerateをクリックすると、AIに新しい応答を生成するように依頼します。この応答は、 Regenerateボタンのすぐ下で設定できる「礼儀正しさレベル」を尊重します。スライダーを左に移動して、海賊が話す方法で応答を生成するようAIに依頼することができます。スライダーを右に移動して、女王が話すように応答を再生するように依頼します。
この機能を実装して、AIを倒しました。しかし、それは他の方法で応答生成を微調整するためにも使用できます。それは、どの程度適応性があり、どのように人格性の生成AIが可能であるかを示しています。
このアプリケーションでは、応答が生成されたときにAIに行われた各リクエストに追加されるカスタムプロンプトを提供できます。これにより、ファイナンシャルアドバイザーは、個人的な詳細を提供することにより、世代を微調整できます。個人の詳細や個人的なスタイルの説明を提供できます。右上隅のSettingsをクリックすると、カスタムプロンプトを設定できます。
なぜ最も緊急の顧客のために顧客の感情状態を表す画像を生成するのですか？アプリケーションの最初の反復ではありませんでした。
もちろん、私たちは彼らの優先順位でto-Dosを並べ替えましたが、優先順位を直接表示しました。
そのドラフトでは何も際立っていません。開発中にそれを早めに変更して、一見しやすい（したがって優先度）を簡単に確認できるようにしました。私たち人間は、顔を迅速かつ簡単に特定して解釈するために進化しました。これは、私たちが実装することを決定したアプローチです。AIが顧客の性別と感情的な状態を表す顔を生成させます。結果は、はるかに直感的で、理解するのが速いです。
アプリケーションは、AIに、提供された電子メールテキストと電子メールアドレスからすべての関連情報を抽出するようにAIに依頼する詳細なプロンプトを使用します。この情報には以下が含まれます。
アクションと名前はダッシュボードに表示されます。優先順位は、ダッシュボードをソートするために使用され、性別と感情状態は顧客の画像 /アバターを生成するために使用されます。
電子メールアドレスが「jon.clueless@」で始まり、電子メールのテキストが次の場合は次のとおりです。
「こんにちは、これはうまくいきません。嫌いです！どうすれば財務データを更新できますか？」
その後、AIの応答は次のようになるかもしれません：
