V7 a intégré le GPT-6 Astra d'OpenAI dans sa plateforme V7 Go afin de fournir aux agents IA une « mémoire institutionnelle » persistante via un Context Graph, améliorant considérablement la précision de récupération sur les requêtes d'entreprise complexes.
Le Context Graph organise les fichiers de l'entreprise en relations structurées entre entités, permettant aux agents d'interroger le contexte enfoui sans avoir à le réapprendre pour chaque demande. Lors des tests de requête de graphe les plus difficiles, GPT-6 Astra a atteint une précision de 89 % contre 78 % pour GPT-5.6 Sol. V7 signale également que GPT-5.6 Luna réduit les coûts de traitement des documents de 78 % et que le temps de création des flux de travail est passé d'une heure à environ 20 minutes.
Cette approche permet aux agents de compléter des flux de travail de 50 à 100 étapes en quelques minutes avec une précision de 99,9 %, aidant les équipes financières et d'assurance à réduire drastiquement les temps de révision et les erreurs.