Capital One 正在利用定制化的开放权重模型构建其自身可扩展的 AI 架构，而非采用现成的基础模型。多年来在数据转型和云采用方面的投资为这一战略奠定了基础。该银行通过内置治理机制集中管理 AI，并利用专有数据对开放模型进行深度定制。这种方法利用独特的公司数据实现专门的 AI 能力，同时具备可扩展性，单一用例的收益往往能提升整个产品组合的性能。对于欺诈检测等复杂任务，系统采用多智能体工作流 MACAW，将交互分解为理解、推理、验证和解释等专业化智能体角色。该系统协助数百名客户服务代表，通过自动化长时通话后的摘要生成来提升效率。Capital One 的聊天管家（Chat Concierge）——一款自动购物助手——同样采用这种多智能体结构，并使用了 Meta Llama 模型的定制版本。此外，该公司还利用智能体 AI 自动化重复性任务，例如通过自主研究系统优化后端托管基础设施的延迟与成本。未来趋势包括模型路由以提升准确性和成本效益，以及向无需显式提示即可主动执行的、基于事件的 AI 系统转变。这一战略方法使 Capital One 能够实现差异化的性能、成本和延迟目标，推动金融服务领域的持续创新。