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Pourquoi les banques de détail ont besoin de NoSQL pour des applications alimentées par l'IA
72% des clients s'attendent à ce que les transactions bancaires numériques se fassent en temps réel. 89% des consommateurs s'appuient sur des applications bancaires mobiles - soulignant le besoin d'applications rapides et conviviales. Les bases de données NoSQL modernes intègrent de multiples méthodes d'accès aux données, ce qui les rend efficaces pour les applications alimentées par l'IA. Lisez la suite pour vous préparer à l'IA.

Wells Fargo traite plus de 50 millions de transactions quotidiennes en temps réel avec Couchbase
Stratégie de données d'IA pour la banque de détail
Les applications lentes perdent des utilisateurs. Une base de données polyvalente et flexible est essentielle pour obtenir des performances élevées et créer des applications alimentées par l'IA qui offrent des expériences client personnalisées.
Exigences en matière de stratégie d'IA
Le succès de l'IA dépend de la manière dont on comprend et gère les données sous-jacentes. C'est pourquoi la stratégie d'IA doit être une extension de votre stratégie de données.
Exécution de la stratégie d'IA
Explorez les considérations de la banque de détail pour construire une architecture d'IA robuste, naviguer dans un écosystème d'IA en évolution et établir des pratiques de gouvernance d'IA efficaces.
Ce que disent les clients
"Pour nos clients, la perte de $100 peut faire la différence entre des vacances agréables et la frustration. Couchbase ne nous a jamais fait défaut, ni à nous ni à nos clients".
Applications alimentées par l'IA, recherche vectorielle,
et RAG
Coder avec l'IA : recherche vectorielle et RAG
Apprenez à intégrer l'IA avec LangChain et Couchbase vector search pour résoudre des problèmes concrets et simplifier des tâches de codage complexes.
Recherche vectorielle à la périphérie
Veiller à ce que les résultats de la recherche soient toujours disponibles, même dans les zones où il n'y a pas de connexion internet.
Améliorer la précision du LLM
L'une des méthodes permettant d'améliorer la précision des données des grands modèles linguistiques est la génération augmentée par la recherche (RAG). Comment fonctionne la RAG ?
Providing fast, secure payment processing for Finservs and their customers
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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