Utilice este escenario para entender cómo crear un Agente de IA de préstamos para automóviles utilizando las funciones dentro de la plataforma Automation 360 para automatizar tareas empresariales complejas, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia en el proceso de aprobación de préstamos.

El siguiente escenario destaca el poder de la IA en el desarrollo del proceso de un préstamo para automóviles, demostrando cómo Salesforce, Automation Co-Pilot, AI Agent Studio y Microsoft Teams trabajan juntos para crear una experiencia fluida y centrada en el cliente:

Usuarios en este escenario

  1. Paul: Quiere comprar un auto
  2. Vicent: Vendedor en la concesionaria
  3. Natalia: Suscriptor de préstamos
  4. Marcus: Un desarrollador profesional

Resumen del escenario

Visita a la sala de exhibición de autos
A Paul lo recibe Vincent, un experto vendedor con experiencia en asesorar a los clientes en la compra de automóviles. Hablan sobre el automóvil soñado de Paul y los detalles financieros. Vincent crea un perfil para Paul en Salesforce, el sistema de administración de las relaciones con los clientes (CRM) de la concesionaria.
Intercambio de la información esencial: Documentos financieros y formulario W2
Para comenzar el proceso de préstamo para el automóvil, Vincent solicita el formulario W2 de Paul para verificar sus ingresos. Paul entrega su formulario W2, que detalla sus ingresos anuales. En lugar de ingresar manualmente los datos del W2 de Paul, Vincent aprovecha Automation Co-Pilot, una herramienta impulsada por IA integrada con Salesforce. Vincent sube el W2 a través de Automation Co-Pilot. Esto utiliza Document Automation e IA generativa para extraer la información clave del W2, lo que agiliza el proceso y reduce el riesgo de errores manuales.
Procesamiento de documentos mediante Document Automation
Mientras Paul evalúa su posible automóvil nuevo, Automation Co-Pilot escanea su formulario W2. Document Automation utiliza IA generativa para extraer datos clave, como el nombre del empleador, los ingresos y las deducciones fiscales. Esta automatización elimina la entrada manual de datos y reduce los errores.
Detrás de escena: Los datos fluyen hacia el agente de recomendación de IA
Los datos extraídos del formulario W2 se transfieren de manera segura al agente de recomendación de IA, un Agente de IA especializado desarrollado en AI Agent Studio. Este Agente de IA, junto con otros Agentes de IA, son orquestados dentro de Process Composer para obtener el resultado deseado.
Process Composer se utiliza para orquestar Agentes de IA en procesos empresariales complejos con programación y toma de decisiones de agente. Esta orquestación ayuda a lograr el resultado deseado a partir de múltiples Agentes de IA.

El poder combinado de la orquestación a través de Process Composer y la validación humana mediante capacidades Automation Co-Pilot garantiza que los procesos impulsados por IA no solo sean eficientes, sino que también mantengan el nivel necesario de supervisión humana para decisiones comerciales importantes.

Notificación enviada al suscriptor
Natalia, la analista de préstamos, recibe una notificación en Microsoft Teams sobre la solicitud de Paul. Se beneficia del análisis del agente de recomendación de IA. El agente de recomendación de IA tomó la información que recopiló de los materiales de aplicación de Paul y, utilizando una Habilidad de IA, compiló esa información y la usó como entrada de indicador de LLM para solicitarle a este que genere una recomendación.
Rol de la automatización inteligente
Anteriormente en el proceso, Marcus, el desarrollador, desempeñó un papel crucial en la creación y configuración del agente de recomendación de IA. Utiliza AI Agent Studio para conectar al agente con varios modelos de lenguaje extenso (LLM) y ajusta los indicadores del agente para que realice recomendaciones precisas.
La IA analiza el préstamo recomendado al comprador
El agente de recomendación de IA, conectado a un modelo fundamentado, analiza el perfil financiero de Paul basado en los datos del formulario W2. Genera una oferta de préstamo personalizada adaptada a sus necesidades específicas, considerando ingresos, monto del préstamo deseado y términos preferidos.
Aprobación rápida de préstamos
Natalia revisa la recomendación generada por la IA y aprueba con rapidez el préstamo de Paul, beneficiándose de la presentación clara y concisa de los datos.
Comprador feliz con nuevo vehículo eléctrico
Gracias al eficiente proceso impulsado por IA, Paul se marcha en su nuevo vehículo eléctrico, satisfecho con la experiencia eficiente y personalizada.

Escenario detallado

La imagen, la tabla y el procedimiento siguientes resumen cómo Marcus crea un Agente de IA de préstamos para automóviles con el fin de agilizar los procesos de préstamos para automóviles. Aprovecha las capacidades de Process Composer para orquestar varios Agentes de IA y acciones, lo que crea un flujo de trabajo sin interrupciones. Al automatizar tareas como la extracción de datos, el procesamiento de documentos y la toma de decisiones, el Agente de IA reduce significativamente el tiempo de procesamiento en un 50 a 60 por ciento y mejora la precisión.


Agente de IA de préstamo para automóviles
Proceso Descripción
uno Recopilación de datos y procesamiento inicial
  • Interacción de ventas: El proceso comienza con un vendedor interactuando con un cliente potencial interesado en obtener un préstamo para automóvil.
  • Recopilación de documentos: El vendedor recopila información esencial del cliente, como los detalles del formulario W2 y los datos financieros.
  • Carga de documentos: Los documentos recopilados se cargan en Salesforce CRM.
dos Automation Co-Pilot y extracción de datos: Automation Co-Pilot, integrado en Salesforce, utiliza Document Automation impulsada por IA generativa para extraer puntos de datos clave de los documentos cargados. Automation Co-Pilot permite la comunicación en tiempo real entre los usuarios y las automatizaciones. Con Automation Co-Pilot, puede automatizar tareas repetitivas y tediosas, navegar por los controles e introducir datos al interactuar con un cliente.
tres Proceso de revisión y aprobación
  • Enrutamiento de información: La información extraída pasa por una serie de pasos y finalmente llega a un encargado de la aprobación de préstamos para automóviles.
  • Notificación: En este ejemplo, el encargado de la aprobación de préstamos, que normalmente trabaja dentro de Microsoft Teams, recibe una notificación automática cuando una nueva solicitud de préstamo está lista para su revisión. Al encargado de la aprobación se le muestra información recopilada de múltiples fuentes, tanto de datos estructurados como no estructurados. Se muestra una recomendación que incluye información vital como el puntaje de crédito del solicitante, el monto del préstamo, el plazo sugerido, la tasa de interés y los pagos mensuales.
Agente de IA 1 - Verificador de crédito Esta Tarea API basada en Agente de IA utiliza datos extraídos de documentos como los formularios W2 para evaluar la solvencia crediticia del solicitante y su situación financiera general.
2 - Agente de recomendación de Agente de IA IA Este Agente de IA basado en Tarea API emplea una Habilidad de IA para generar recomendaciones de préstamos para automóviles específicamente para el analista de préstamos, a través de la extracción de información de los datos del cliente. El Habilidad de IA está impulsado por un LLM, potencialmente fundamentado con datos relevantes, como rangos de ingresos, montos de préstamos, plazos y tasas de interés para garantizar la precisión y relevancia de las recomendaciones. El resultado de la Habilidad de IA, a menudo estructurado en formato JSON para que se integre sin problemas, constituye la base de la recomendación presentada al analista dentro de su flujo de trabajo, como Microsoft Teams. Se puede encontrar un ejemplo detallado de cómo crear este Agente de IA en Creación de un agente de recomendación de IA.
Agente de IA 3 - Notificación de aprobación o rechazo por correo electrónico Este Agente de IA basado en Tarea API automatiza la comunicación al enviar automáticamente un correo electrónico al cliente tras la decisión del analista de préstamos (aprobación o rechazo). Este agente garantiza que el cliente reciba actualizaciones continuas y lo mantiene informado durante todo el proceso.
Agente de IA 4 - Inicio del préstamo Este Agente de IA basado en Tarea API inicia el proceso de préstamo según el plazo de préstamo elegido por el cliente. Esto pone en marcha el marco del préstamo, que incorpora las preferencias del cliente desde el principio.

Desarrollo de automatizaciones

  1. Identificación de necesidades y objetivos: Marcus utiliza Process Composer, un entorno que aprovecha varios productos en toda la plataforma Automation 360, para ofrecer una experiencia de automatización inteligente.
    1. Proporciona una interfaz de arrastrar y soltar que los desarrolladores profesionales pueden usar para crear flujos de procesos y configurar cuándo ejecutar una automatización. Además, muestra los datos correctos a los usuarios e intercambia los datos entre múltiples equipos.
    2. Marcus comienza por comprender los requisitos y objetivos específicos del sistema de préstamos para automóviles. Esto implica colaborar con partes interesadas como representantes de ventas (Vincent), analistas de préstamos (Natalia), y potencialmente incluso clientes (Paul) para recopilar información sobre sus necesidades y puntos problemáticos. Por ejemplo, Marcus necesita determinar qué puntos de datos son cruciales para las solicitudes de préstamo, los criterios para la aprobación de préstamos y el nivel de automatización deseado.
  2. Selección de tecnologías de IA adecuadas: En función de los requisitos, Marcus elige las tecnologías y herramientas de IA más adecuadas.
    1. AI Agent Studio: AI Agent Studio le permite a Marcus crear, entrenar e implementar agentes inteligentes que automatizan tareas y toman decisiones.
    2. Modelos de lenguaje extenso (LLM): Marcus se conecta a conectores preconstruidos para LLM, como Azure OpenAI, Bedrock y Google Vertex, a través de Conexiones del modelo dentro de AI Agent Studio. Una opción alternativa para Marcus es explorar la opción de conectarse a modelos personalizados alojados en nubes privadas.
    3. Document Automation: Aprovechar Document Automation con IA generativa es esencial para extraer datos relevantes de los documentos del cliente, como los formularios W2.
    4. Tareas API: Incorporar Tareas API dentro de los agentes permite ejecuciones más rápidas y una interacción fluida con sistemas externos, como las agencias de crédito, para obtener datos financieros. Para obtener más información, consulte Tarea API.
  3. Creación del agente de recomendación de IA: Este agente es crucial para analizar los datos del solicitante y generar recomendaciones de préstamos personalizadas. Marcus utiliza AI Agent Studio para definir el flujo de trabajo y la lógica de toma de decisiones del agente. Conecta al agente a un Habilidad de IA que aprovecha un LLM basado en un conjunto de datos relevantes. Marcus elabora cuidadosamente el indicador para guiar el análisis del modelo de lenguaje y garantizar recomendaciones precisas.
  4. Integración con sistemas existentes: Para agilizar el flujo de trabajo, Marcus integra Agentes de IA con los sistemas existentes, como los siguientes:
    1. Salesforce: Esta integración permite un flujo de datos sin interrupciones desde la etapa de interacción con el cliente gestionada por un representante de ventas, como Vincent, hasta la etapa de procesamiento del préstamo.
    2. Microsoft Teams: Conectarse a Teams le permite recibir notificaciones en tiempo real y facilita la comunicación entre diferentes partes interesadas, como Natalia, la analista de préstamos.
  5. Garantizar la seguridad de los datos y la gobernanza: Marcus aprovecha las capacidades de Gobernanza de IA integradas en AI Agent Studio para garantizar un uso responsable y conforme de la IA. Esto implica supervisar el uso del modelo, rastrear el consumo de tokens y, potencialmente, implementar técnicas de enmascaramiento de datos para proteger la información confidencial del cliente. Para obtener más información, consulte Gobernanza de IA.
  6. Pruebas y perfeccionamiento: Antes de la implementación, Marcus prueba rigurosamente los Agentes de IA para garantizar su precisión, eficiencia y cumplimiento de las normas. Esto implica ejecutar simulaciones con datos de muestra y recopilar comentarios de las partes interesadas para ajustar el rendimiento del agente.