Più a lungo lavora, meno chiede.
Passaggio 1 su 4: L’inizio
Il 90% di chiamate al modello in meno, e più accurato.
3,000 decisioni operative sui clienti: rimborsi, sblocchi di account, limiti di credito, erogazioni. Ognuna ha un’azione giusta su circa diciannove, oppure un rifiuto, e per cinque volte lungo il percorso l’azienda ha cambiato una regola. Ogni approccio ha usato GPT-5.5; Duplex ha imparato strada facendo.
- 94.6%Accuratezza, la più alta del testIl modello da solo 59.8% · con una cache 77.3%
- −90.3%Chiamate all’IACosto −84.8% · latenza −81.9%
- ~23×Più rapido se appreso≈97 ms contro ≈2,231 ms
3,000 decisioni, e dove è andata ciascuna.
Risolte da Duplex stesso, passate a GPT-5.5 o rifiutate.
Passaggio 1 su 4: Arrivano
Arrivano 3,000 decisioni: rimborsi, sblocchi, limiti di credito ed erogazioni, in più di 2,000 formulazioni.
Dopo un cambio di regola, chi ha dato la nuova risposta.
Su ogni 100 decisioni toccate da un cambio di regola.
Passaggio 1 su 3: Solo il modello
GPT-5.5 non può sapere del cambio di regola privato di un’azienda: ha dato la vecchia risposta il 97% delle volte.
Più lungo è il flusso, migliori sono i numeri.
Lo stesso lavoro su un flusso di 300 decisioni e su uno di 3,000.
Passaggio 1 su 4: Accuratezza
Duplex era accurato all’85.0% su un flusso di 300 decisioni, e al 94.6% su 3,000.
Il conto, e l’attesa.
GPT-5.5 da solo contro GPT-5.5 con Duplex, sulle stesse 3,000 decisioni.
Passaggio 1 su 3: Per decisione
Ogni 1,000 decisioni costano $0.13 con Duplex, e $0.82 con GPT-5.5 da solo.
Come è stato condotto.
- Il lavoro
- Decisioni operative sui clienti: rimborsi, sblocchi di account, limiti di credito, erogazioni, accessi ed escalation per frode. Un’azione giusta su circa diciannove, oppure un rifiuto.
- Il flusso
- 3,000 decisioni in più di 2,000 formulazioni, il 68% delle quali espresse in modo mai visto prima, con nuovi tipi di richiesta in arrivo a metà percorso.
- Cambi di regola
- Cinque cambi di regole interne, ognuno dei quali ribalta l’azione giusta per un tipo di richiesta; 1,073 decisioni sono arrivate dopo un cambio.
- Riscontro
- La risposta giusta è stata rivelata per circa una decisione su dieci, le stesse per ogni approccio.
- Modelli
- GPT-5.5, con vere chiamate API, per ogni approccio.
- Confrontato con
- GPT-5.5 da solo e GPT-5.5 con una cache semantica nella sua impostazione migliore; sul flusso di 300 decisioni, anche una cache con retrieval e un grafo della conoscenza.
- Condizioni uguali
- Lo stesso modello, lo stesso riscontro e le stesse regole di rifiuto per ogni approccio.
Cosa significa per il tuo lavoro.
Il tuo conto si riduce mentre impara.
Duplex ha risolto da sé l’86% delle decisioni: il 90% di chiamate al modello in meno e un costo inferiore dell’85%.
Un cambio di regola arriva a ogni risposta.
Dopo il cambio delle regole, Duplex ha dato la nuova risposta nel 92.5% dei casi; GPT-5.5 da solo, nel 2.3%.
Migliora con il volume.
Da 300 a 3,000 decisioni, l’accuratezza è salita dall’85.0% al 94.6% e il costo per decisione è sceso di due terzi.
Vedilo all’opera sul tuo lavoro.
Dal tuo assistente a ogni agente che fa girare la tua azienda, un progetto pilota fa girare Duplex sul tuo lavoro, con le metriche concordate prima di iniziare.