La scelta della carta di credito ottimale viene semplificata grazie alla costruzione di un assistente virtuale personalizzato basato sull’intelligenza artificiale.
Nel mondo moderno, troviamo una miriade di opzioni tra cui scegliere quando si tratta di carte di credito. Trovarsi nel labirinto delle offerte disponibili può spesso portare a confusione, soprattutto quando ci si affida a siti di confronto che potrebbero non presentare dati accurati o aggiornati. Da questa sfida, nasce l’opportunità di creare una soluzione su misura: un assistente virtuale attento alle nostre esigenze specifiche, un vero e proprio copilota nel viaggio tra le varie offerte delle carte di credito.
Sviluppare un copilota personalizzato offre numerosi vantaggi propri. La personalizzazione consente di adattare la soluzione alle esigenze specifiche di un individuo o di un’azienda, garantendo suggerimenti più pertinenti e precisi. Un copilota personalizzato è ottimo anche per la privacy dei dati: avendo il controllo totale sui dati utilizzati, si evitano le preoccupazioni legate alla condivisione di informazioni sensibili con piattaforme di terze parti.
Inoltre, una soluzione di questo tipo offre una migliore performance: l’accesso diretto ai dati propri permette al copilota di fornire consigli e suggerimenti che rispecchiano le sfide e gli obiettivi unici del singolo utilizzatore o organizzazione. Non da ultimo, la costruzione di un copilota personalizzato può portare a risparmi sul lungo termine rispetto all’uso di servizi esterni, soprattutto se l’utilizzo aumenta nel tempo.
Un altro grande vantaggio? La possibilità di innovare e differenziarsi rispetto alla concorrenza. Personalizzare il proprio sistema di scelta delle carte di credito può offrire un reale vantaggio competitivo in qualsiasi mercato. Si può dunque arrivare a costruire un sistema sufficientemente intelligente da individuare la carta di credito migliore sulla base delle nostre abitudini di spesa e dei benefit offerti.
Per attuare questo sistema, tuttavia, è essenziale padroneggiare alcuni concetti chiave. Si parla di RAG (retrieval-augmented generation), ovvero la generazione di risposte basate sull’estrazione di dati da fonti esterne; di database vettoriali, una raccolta strutturata di vettori matematici che rappresentano punti dati in uno spazio multidimensionale, molto utilizzati in machine learning e analisi dei dati; infine si sottolinea l’importanza dei prompt, ovvero input o richieste specifiche fornite all’intelligenza artificiale per generare un output desiderato. Questi tre elementi fondamentali, combinati con un modello AI di grande capacità linguistica (LLM), sono alla base della costruzione del copilota.
Ma come funziona esattamente questo sistema? Iniziamo col dire che per raccogliere i dati riguardanti le carte di credito si utilizza una combinazione di Logic Apps, Storage Account, Azure OpenAI e Azure AI Search. L’implementazione di tale sistema prevede che tali risorse vengano impiegate per raccogliere e gestire i dati necessari per consigliare l’opzione migliore di carta di credito.
Non ci resta che sottolineare l’importanza dell’intelligenza artificiale e dei grandi modelli linguistici nella nostra vita quotidiana: che si tratti di scegliere la carta di credito più adatta o di prendere altre decisioni informate, questi strumenti giocano un ruolo chiave. Costruire un copilota con i propri dati significa liberare il potenziale dell’intelligenza artificiale per creare soluzioni personalizzate e aderenti alle nostre esigenze specifiche.