An AI co-pilot for L1 customer-service agents — handling tens of thousands of inquiries per day.Un copilot AI pentru agenții L1 customer-service — pentru zeci de mii de solicitări pe zi.
L1 agent training cycle of 6+ weeks; high handle times and a 30%+ escalation rate to L2 for routine policy lookups. The bank wanted faster onboarding and a measurable cut in average handle time without compromising regulator-friendly conversation logging.Ciclu de training L1 de peste 6 săptămâni; timpi mari de procesare și rată de escaladare către L2 de peste 30% pentru căutări simple în politici. Banca dorea onboarding mai rapid și reducere măsurabilă a AHT fără a compromite logging-ul prietenos cu reglementatorul.
Claude-powered RAG over the bank's policy corpus and CRM history. MCP server with strict tool-call permissions. Every agent suggestion logged with full provenance — including which document chunks were retrieved — for compliance review. Deployed in the bank's private cloud, no customer data leaves the perimeter.RAG bazat pe Claude peste corpusul de politici al băncii și istoricul CRM. Server MCP cu permisiuni strict controlate pentru tool-call. Fiecare sugestie logată cu proveniență completă — inclusiv chunk-urile recuperate — pentru review de conformitate. Deploy în private cloud-ul băncii, datele clienților nu părăsesc perimetrul.
L1 average handle time down ~35%; L1→L2 escalation rate cut roughly in half. New-agent ramp-up shortened from 6 weeks to 3.Timp mediu de procesare L1 redus cu ~35%; rata de escaladare L1→L2 redusă aproximativ la jumătate. Ramp-up agent nou scurtat de la 6 la 3 săptămâni.