Estudio de caso
72% de los clientes esperan que las transacciones bancarias digitales sean en tiempo real. 89% de los consumidores confían en las aplicaciones de banca móvil, lo que subraya la necesidad de aplicaciones rápidas y fáciles de usar. Las bases de datos NoSQL modernas incorporan múltiples métodos de acceso a los datos, lo que las hace eficaces con aplicaciones impulsadas por IA. Siga leyendo para prepararse para la IA.
Estudio de caso
Las aplicaciones lentas pierden usuarios. Una base de datos polivalente y flexible es fundamental para obtener un alto rendimiento y crear aplicaciones basadas en IA que ofrezcan experiencias de cliente personalizadas.
El éxito de la IA depende de lo bien que se comprendan y gestionen los datos subyacentes. Por lo tanto, la estrategia de IA debe ser una extensión de su estrategia de datos.
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Entre las aplicaciones más comunes para las empresas de banca minorista se encuentran la detección y puntuación de fraudes, los pagos electrónicos y el cliente 360.
"Para nuestros clientes, la pérdida de $100 puede significar la diferencia entre unas vacaciones agradables y la frustración. Couchbase nunca nos ha fallado ni a nosotros ni a nuestros clientes".
Aprende a integrar la IA con LangChain y la búsqueda vectorial de Couchbase para resolver problemas del mundo real y simplificar tareas de codificación complejas.
Garantice que los resultados de las búsquedas estén siempre disponibles, incluso en zonas sin conexión a Internet.
Un método para mejorar la precisión de los datos de los grandes modelos lingüísticos es la generación aumentada por recuperación (RAG). ¿Cómo funciona la RAG?
Wibmo, a PayU subsidiary and India’s largest authentication service provider, powers secure digital payments across emerging markets. The company chose Couchbase to deliver sub-second response times while processing over 4 million transactions per day, scale seamlessly for growth and demand spikes, and support 80% of banks in India.
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