例如，一家希望將貸款處理作業自動化的銀行傳統上需要從頭開始識別、設計和開發數十個工作流程。借助 Pega GenAI，他們只需告訴 Pega 他們正在建立一個“貸款處理應用程式”，Pega 將根據來自 OpenAI 等生成式 AI 模型的回應自動創建相關工作流程、資料模型、使用者介面、樣本資料等。由於生成式 AI 的回應直接映射到 Pega 強大的模型驅動架構中，因此低程式碼開發人員可以輕鬆配置和更改這些建議的起點，以快速交付完整的應用程式。這類 Pega GenAI 助推器將融入整個 Pega Infinity，使用戶能夠加速其低程式碼應用程式開發、增強客戶服務並提高客戶參與度。
一個名為 Connect Generative AI 的新 API 抽象層將允許組織透過 不丹企業電子郵件列表 即插即用架構從生成 AI 中立即獲得價值，該架構允許 AI 提示的低程式碼開發。 Pega 不是直接從UI 或工作流程步驟中直接呼叫OpenAI 或其他API，而是獨特地提供了一個API 抽象層，以便開發人員可以輕鬆替換在公有雲和私有雲上運行的大型語言模型，並建立可重複使用的生成式AI 元件，這些元件可以跨平台使用應用程式。 Connect Generative AI 將能夠在生成 AI 提示中自動用佔位符替換個人識別資訊 (PII) 數據，幫助組織執行數據保護政策並促進公共和私有模型的安全使用。
Pega Infinity '23 中的生成式 AI 增強器可促進創新新功能的快速開發，並為低程式碼開發人員提供將生成式 AI 功能融入決策和工作流程自動化的能力。隨著大型語言模型、雲端服務和資料隱私需求的不斷發展，這種「AI 選擇」架構使 Pega 及其客戶能夠不斷創新新的安全解決方案。 Pega 最初將提供與 OpenAI 的 API 和 Microsoft Azure 的 OpenAI API 的連接器，並將透過與 Pega Marketplace上其他供應商的其他可下載連接器進行補充。
20 個新的 Pega GenAI 增強器將有助於使 Pega Infinity '23 使用起來更加簡單、更快、更強大，包括：
Pega Platform ™中的低程式碼應用程式開發速度更快
AI 提示的工作流程： 當使用者輸入他們想要建立的新應用程式的名稱和簡短描述時，Pega GenAI 將為不同的工作流程提供相關建議，並建立其相關的階段和步驟。
AI 產生的角色： Pega GenAI 將為與工作流程相關的相關使用者和角色提供定義，讓低程式碼開發人員適當地路由工作並產生相關的使用者介面。
自動資料建模： Pega GenAI 將為應用程式可能需要的不同類型的資料提供建議，並將其建模到工作流程和使用者介面中。
後端整合協助： Pega GenAI將透過自動理解目標系統的API並映射相應的工作流程資料欄位來加速應用程式整合。
樣本資料產生：使用者將能夠使用 Pega GenAI 自動生成的樣本資料來測試和演示其應用程序，從而減少開發人員的低價值工作時間並提高測試品質。
增強 Pega Customer Decision Hub ™中的客戶參與相關性
治療創建助手： Pega GenAI將透過提供文字和圖像建議幫助使用者產生更好的治療。使用者可以從 西奧迪尼的說服原則中進行選擇 ，為文案創造不同的語氣，以吸引不同的客戶。
自主推薦影響力更大的行動： Pega GenAI 將提供一系列改進 Next-Best-Action 庫的機會，以及自動生成的有關如何進行這些改進的建議。建議將來自分析服務不足的客戶，並確定沒有足夠的治療變化以使人工智慧發揮最佳作用的行動。
可解釋的人工智慧分析： Pega GenAI 將透過分析決策數據並提供易於理解的解釋來解釋為什麼某些操作會（或不會）呈現給客戶，讓人們了解人工智慧決策的製定方式。
人群定位和驗證：透過自動為不同人群產生樣本角色，Pega GenAI 將幫助用戶更快地測試其參與策略中的邏輯。
Pega Customer Service ™中改良的客戶服務
自動互動摘要： Pega GenAI 將自動匯總座席和客戶之間的訊息記錄。這將減少客戶服務代理手動書寫註釋的需要，並顯著縮短聯絡中心的處理時間。
加速聊天機器人訓練： Pega GenAI 將為聊天機器人產生標籤的訓練數據，預測客戶可能的話語和短語。這將減少部署新客戶服務機器人所需的時間和精力。
客戶交互模擬器：組織將能夠使用 Pega GenAI 與客戶服務代理進行角色扮演，以培訓員工、識別需要額外培訓的代理、查找流程瓶頸並評估人員配置水平。
進階聊天機器人回應： Pega GenAI 將協助無法自行識別合適答案的聊天機器人。例如，它可以幫助聊天機器人更好地理解客戶的意圖，從而提高獲得相關回應的機會。生成式人工智慧輸出可以進一步訓練和增強自然語言模型，以教導聊天機器人如何回應新的詢問。
