حلول الذكاء الاصطناعي والبيانات
ذكاء اصطناعي يندمج في العمل اليومي،
ومتصل ببياناتك وأنظمة أعمالك.
تأتي قيمة الذكاء الاصطناعي في المؤسسة من ارتباطه بالمستندات والسجلات والإجراءات ضمن الصلاحيات الصحيحة. تبني InterCloud مساعدين ومسارات لمعالجة المستندات وتحليلات وأتمتة تندمج في العمل اليومي، بالتايلاندية والإنجليزية.
حلول الذكاء الاصطناعي
مساعدون ومساعدون مدمجون (Copilot) قائمون على معلومات شركتك
تُبنى هذه الحلول على الأساس نفسه الذي يقوم عليه InterCloud AI، المساعد المستخدم في منتجاتنا، ويمكن نشرها على بياناتك وبقواعد الوصول الخاصة بك.
مساعدو المعرفة
يجيب المساعدون عن أسئلة الموظفين والعملاء من السياسات والأدلة والعقود وتذاكر الدعم، مع الإشارة إلى المستند المصدر. وتحترم الإجابات صلاحيات السائل، ولا يكشف المساعد محتوى لا يستطيع المستخدم فتحه مباشرة.
فهم المستندات
قلّل الإدخال اليدوي للبيانات من المستندات. تُستخرج الحقول من الفواتير وأوامر الشراء ووثائق الهوية والنماذج، ويُصنَّف البريد الوارد، ويُشار إلى البنود التي تتطلب مراجعة بشرية. وتُبنى مسارات المعالجة وتُختبر على مستندات بالإنجليزية والتايلاندية، بما فيها التخطيطات متعددة اللغات والصفحات الممسوحة ضوئيًا.
مساعدون مدمجون (Copilot) داخل التطبيقات
صياغة المسودات وتلخيصها واقتراح الخطوات التالية داخل نظام الأعمال حيث يجري العمل، مثل ملخص لملف حالة، أو رد مقترح على عميل، أو نموذج مُعبّأ مسبقًا من بريد إلكتروني. يراجع المستخدمون كل اقتراح ويؤكدونه، ويسجّل النظام ما اقتُرح وما قُبل.
الدعم اللغوي
يتعامل الموظفون والعملاء مع المساعد بالتايلاندية أو الإنجليزية. وتُختبر الطلبات والاسترجاع والتقييم باللغتين، بما في ذلك تقسيم الكلمات في التايلاندية والأرقام والأسلوب الرسمي. وتتوفر واجهات الإدخال الصوتي والصورة الرمزية (Avatar) حيث تكون القناة الحوارية مناسبة، كما في InterCloud AI Avatar.
تحليل البيانات
لوحات معلومات للإدارة وتنبؤات على بيانات خاضعة للحوكمة
نبني مسار البيانات والتعريفات المتفق عليها أولًا ثم لوحات المعلومات بعد ذلك، لأن مشاريع التقارير تتعثر بسبب جودة البيانات وتوقيتها. وتُحمَّل البيانات من GlowScale وOrbio ونظام ERP الحالي لديك والمصادر الخارجية إلى مستودع خاضع للحوكمة مع الاحتفاظ بالبيانات التاريخية.
وعلى هذا الأساس نبني لوحات معلومات حسب الدور، وتقارير مجدولة، واستكشافًا ذاتيًا للمحللين. وحيث تسمح البيانات، نضيف التنبؤ بالطلب أو التدفق النقدي أو السعة، مع عرض نطاق الثقة إلى جانب كل تنبؤ.
تتشارك التحليلات والذكاء الاصطناعي طبقة البيانات نفسها، فيجيب المساعد عن سؤال حول نتائج أحد الفروع في الربع الأخير من الأرقام نفسها الواردة في تقرير الإدارة.
- مسارات بيانات من التطبيقات وقواعد البيانات والملفات وواجهات API إلى مستودع مركزي
- تعريف واحد لكل مقياس، موثّق ومُعاد استخدامه في كل تقرير
- لوحات معلومات للتنفيذيين والإدارة والعمليات مع تسليم مجدول
- التنبؤ واكتشاف الحالات الشاذة حيث تسمح البيانات
الأتمتة
عمل متكرر أقل في إجراءات المكاتب الخلفية
يتكون معظم العمل في المكاتب الخلفية من سلسلة خطوات صغيرة قائمة على قواعد بين الأنظمة. نؤتمت هذه السلسلة ونترك للأشخاص القرارات التي تتطلب تقديرًا.
أتمتة سير العمل
تمضي الحالات قدمًا دون متابعة يدوية. تُطلَق الموافقات والتذكيرات والتصعيدات وتحديثات الحالة بأحداث في أنظمتك، مع تسجيل كل خطوة وتعيين مسؤول واضح حين تخرج حالة عن القواعد.
معالجة المستندات
تصل المستندات الواردة إلى نظام ERP دون إدخال يدوي. تُقرأ الفواتير والطلبات والنماذج، وتُطابق مع أوامر الشراء أو البيانات الرئيسية، ثم تُرحَّل، مع توجيه الاستثناءات إلى مراجِع حتى لا تتعطل قائمة الانتظار.
من نظام إلى نظام
تحل التكاملات المجدولة والقائمة على الأحداث محل التصدير اليدوي وإعادة إدخال البيانات بين أنظمة ERP وCRM والتجارة الإلكترونية والبوابات الحكومية، مع إعادة المحاولة والتنبيهات.
المراسلات
تُسجَّل كل رسالة مُرسلة في سجل العميل أو الحالة. تُنشأ رسائل البريد الإلكتروني وLINE والرسائل داخل التطبيق المخصصة من القوالب والبيانات، وتُرسل عند تحقق المُشغّل المحدد.
الذكاء الاصطناعي ضمن الحلقة
تصنّف النماذج اللغوية البيانات وتستخرجها وتصوغ المسودات ضمن التدفق حيث لا تكفي القواعد، مع عتبات ثقة تحدد متى يجب أن يؤكد شخص النتيجة قبل اعتمادها.
نتائج قابلة للقياس
تُبلغ كل عملية أتمتة عن الحجم وزمن الدورة ومعدل الاستثناءات، ليرى فريقك ما تتولاه، وأين تتعثر، وما إذا كانت الخطوة التالية تستحق الأتمتة.
MLOps
نماذج ومساعدون يُصانون ويُراقبون بعد الإطلاق
النموذج أو صيغة الطلب الموجهة إلى المساعد برمجيات تعتمد على بيانات تتغير بمرور الوقت، ونتعامل معها على هذا الأساس: تُدار إصداراتها، وتُختبر على مجموعة تقييم، وتُنشر عبر مسار النشر نفسه المستخدم لبقية النظام، وتُراقب في بيئة الإنتاج.
تُبنى مجموعات التقييم مع خبرائك المتخصصين، وتشمل حالات باللغة التايلاندية وحالات حدّية معروفة. ويُقيَّم كل تغيير في النموذج أو صيغة الطلب أو خطوة الاسترجاع بناءً عليها قبل الإصدار، ويُحتفظ بالنتائج لتبقى أي تراجعات ظاهرة.
في بيئة الإنتاج، نراقب زمن الاستجابة والتكلفة ومؤشرات جودة الإجابات وانحراف البيانات، ونُدرج تصحيحات المستخدمين في مجموعة التقييم. ويمكن استضافة النماذج على AWS في حسابك حيث تتطلب إقامة البيانات ذلك.
- نماذج وصيغ طلبات وإعدادات استرجاع ذات إصدارات مع ملاحظات الإصدار
- مجموعات تقييم يراجعها خبراؤك، وتُشغَّل مع كل تغيير
- مراقبة الإنتاج للجودة وزمن الاستجابة والتكلفة والانحراف في SnowTrack
- النشر على AWS، في حسابك حيث تتطلب إقامة البيانات ذلك
الذكاء الاصطناعي المسؤول وحوكمة البيانات
التزامات يمكن لفرق الامتثال والتدقيق لديك التحقق منها
يعتمد استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسة على الثقة. ندمج الالتزامات التالية في التصميم ونوثّقها لتتمكن فرق الامتثال والتدقيق لديك من التحقق منها.
- التحكم في الوصول ممتد إلى الذكاء الاصطناعي: لا يرى المساعدون إلا ما يُسمح للمستخدم السائل برؤيته
- معالجة البيانات الشخصية وفق مبادئ حماية البيانات: تقليل البيانات، وتحديد الغرض، وقواعد الاحتفاظ ضمن مسار المعالجة
- يؤكد شخص النتيجة التي يولّدها الذكاء الاصطناعي قبل اعتمادها في سجل مالي أو قانوني أو موجّه للعملاء
- تسجيل كل تفاعل مع الذكاء الاصطناعي مع المصادر المستخدمة، بحيث يمكن تتبّع الإجابات وتدقيقها
- تقييم الدقة والتحيّز على حالات بالتايلاندية والإنجليزية قبل الإصدار، ويتكرر مع كل تغيير
- إفصاح واضح للمستخدمين حين يتعاملون مع مساعد لا مع شخص
- توثيق خيارات استضافة النماذج والبيانات، مع خيارات لإبقاء البيانات داخل حساب AWS الخاص بك
- مالك موثّق لكل نموذج ومساعد، مسؤول عن المراقبة والإيقاف
ابدأ بإجراء واحد ونتيجة قابلة للقياس
تبدأ مشاريع الذكاء الاصطناعي الناجحة بإجراء واحد ونتيجة قابلة للقياس. صِف لنا أين يتراكم العمل اليدوي في مؤسستك، وسنقترح نقطة انطلاق.