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Comment l'hyperautomatisation basée sur l'IA peut améliorer l'efficacité des entreprises
Comment l'hyperautomatisation basée sur l'IA peut améliorer l'efficacité des entreprises
Les gens sont enthousiasmés par l’IA et l’hyperautomatisation, et non sans raison. Les gens sont enthousiasmés par le potentiel de l’IA pour automatiser les tâches de l’entreprise et impliquer la complexité de la pensée et du comportement humains.
La technologie de l'IA favorise le développement des entreprises pour atteindre une automatisation ultra-élevée, tout comme le développement des voitures autonomes. Tesla conduit les gens vers leur destination à la demande, et Waymo parcourt les rues de San Francisco et de Phoenix sans chauffeur. Cela démontre l’énorme potentiel de la technologie de conduite autonome, mais il reste encore beaucoup de travail à faire pour parvenir à une autonomie totale. Avant de parvenir à une conduite entièrement autonome, nous devons résoudre de nombreux défis et problèmes, notamment améliorer la sécurité, la fiabilité et l'adaptabilité du système afin de garantir qu'il puisse fonctionner normalement dans divers environnements complexes. Dans le même temps, nous devons également développer un cadre juridique et réglementaire plus complet pour garantir que la promotion et l'application de la technologie de conduite autonome puissent relever les défis juridiques et éthiques, notamment les versions incomplètes des cartes de données, les conditions routières différentes et changeantes et la culture de conduite. , les obstacles et bien d'autres variables, le système ne fonctionnera pas non plus sur toutes les routes, villes et emplacements, ni dans les villes plus grandes et encombrées, et, dans tous les cas, il nécessitera toujours une supervision humaine.
Il en va de même pour l'automatisation d'entreprise, une certaine automatisation existe, mais pour avoir une hyperautomatisation efficace dans une entreprise, beaucoup de choses doivent se produire en premier. Plus précisément : une « phase d'apprentissage » pour garantir que l'automatisation s'adapte aux défis de l'entreprise, qui comprend des milliers de processus dans chaque type de système, chacun avec des politiques nuancées et différentes équipes intégrées dans la façon dont les tâches sont accomplies.
En utilisant l'intelligence artificielle pour apprendre soigneusement les processus métier et appliquer les bonnes méthodes d'apprentissage, il est possible d'accélérer les processus d'entreprise complexes grâce à l'hyper-automatisation.
Support client
Le support client est un processus d'entreprise à forte intensité de personnel qui peut bénéficier de l'hyper-automatisation basée sur l'IA. Une étude de Deloitte montre que 80 % des centres de contact envisagent ou ont déjà participé au processus de déploiement de l'IA.
Il y a 18 mois, le monde du support client/service a changé avec l'avènement de GenAI. Les chatbots sont désormais fondamentalement plus efficaces pour résoudre les problèmes et moins chers à exécuter et à mettre en œuvre que jamais. Ainsi, à mesure que tous les fournisseurs de plateformes de service client existants – Salesforce, Zendesk, ServiceNow, etc. – ajoutent GenAI aux capacités de base de leur plateforme, leurs robots deviendront exponentiellement plus utiles et puissants car ils sont basés sur les données de ces systèmes et en tirent des leçons.
Cependant, qu'en est-il de toutes les choses auxquelles on ne peut pas déroger ? Ceux qui ont encore besoin d'un courtier pour un support client complet, les chances d'hyperautomatisation sont plus grandes ! Par définition, chaque transaction client est unique et le risque est élevé - car ce n'est pas assez simple à automatiser
Par exemple, un ingénieur du support client chargé des problèmes d'expédition de produits doit naviguer dans une variété de systèmes - à la fois en interne et en interne ! « piles » et outils externes (par exemple, ServiceNow, Salesforce, SAP, Oracle ERP, outils d'expédition et applications internes) - et prendre des décisions basées sur un grand nombre de contextes. Le processus de traitement automatisé peut être le même aux États-Unis et en Allemagne, à une exception (critique) près : le choix d'un autre partenaire de traitement local.
Les fonctions similaires à volume élevé et à haut risque qui nécessitent des capacités cognitives comprennent le traitement des réclamations, les opérations de revenus médicaux, l'intégration des prestataires et davantage de fonctions de back-office.
Automatisez vos processus : créez une machine d'apprentissage
En utilisant l'IA pour observer et apprendre les flux de travail réels des agents à grande échelle, vous pouvez créer et former efficacement des modèles spécifiques à l'environnement de votre agent, leur permettant ainsi de prédire la réponse et d'y répondre.
En ancrant le modèle d'IA dans des problèmes résolus par les humains, le modèle apprendra continuellement des flux de travail réels, plutôt que des modèles génératifs et de morphing dérivés de suggestions statistiques plutôt que de logique, ce qui vous aidera à atteindre votre meilleur état.
En bref, il y a trois incontournables pour cette nouvelle « machine d'apprentissage » :
1. Travailler en profondeur
Plus vous pourrez effectuer une analyse de flux de travail en profondeur, mieux vous serez en mesure de définir des flux de travail individuels. Tous les flux de travail ne le sont pas. créés de manière égale, même s’ils exécutent le même processus. Des opportunités de gain de temps et d'étapes de grande valeur peuvent être cachées dans des flux de travail individuels ou dans des combinaisons obscures d'étapes.
2. Écoutez vos données
En examinant en profondeur le processus à chaque niveau de flux de travail, vous pouvez identifier des différences subtiles dans l'exécution, vous aidant ainsi à déterminer le meilleur état de fonctionnement de votre modélisation et à l'optimiser en fonction des données et de la logique réelles. Ne faites aucune hypothèse.
3. Entraînez-vous attentivement et écoutez vos exemples
Le modèle sera plus puissant si vous l'entraînez avec de nombreux utilisateurs différents dans différents scénarios. Contrairement à la RPA, il n’existe pas d’approche universelle. Tout comme vous auriez de nombreuses voitures différentes circulant sur la route et les cartographieriez lors de la création de notre voiture autonome par-dessus, vous auriez besoin de nombreux modèles de formation d'agents différents pour vous assurer que les choses sont correctes et précises.
Par exemple, imaginez deux agents travaillant dans une opération d'exécution. Pour trouver une solution, un agent a exécuté le processus beaucoup plus rapidement que la plupart des autres, et l'autre agent a travaillé beaucoup plus lentement, utilisant plus d'étapes et de systèmes dans un flux de travail plus long.
Il est facile de penser que l'agent FAST est automatiquement "correct" et déclare que son workflow est optimal pour votre modèle d'IA, cependant, après une analyse plus approfondie, l'agent FAST révèle de nombreux cas qui sont rouverts sur le backend (Parce qu'il était mal dans la façon dont il a résolu ces problèmes) En revanche, le deuxième agent « plus lent » a une résolution stable de 100 %.
Alternativement, vous pouvez avoir deux agents « identiques » travaillant côte à côte pour accomplir une tâche, cependant, l'un d'entre eux peut avoir accès à des systèmes supplémentaires que son partenaire de deuxième niveau (puisqu'elle est de premier niveau) et ils peuvent se chevaucher. dans les flux de travail, mais en comprendre les nuances est essentiel pour automatiser correctement le processus. La couche d'automatisation nécessite-t-elle un accès supplémentaire à ce système ? Pourquoi seule la couche 2 y a accès et faut-il repenser l'aspect flux
Deflect and Beyond
Il ne fait aucun doute que l'IA déplacera davantage de fonctions métiers des humains vers les robots et autres plus intelligents ? technologies autonomes, attendez-vous donc à davantage de départs de GenAI et de ses successeurs.
La prochaine grande victoire de l'IA sera de créer des processus automatisés pour des transactions longues impliquant plusieurs systèmes et de nombreuses étapes physiques pour les agents en temps réel qui doivent suivre le rythme d'entreprises de plus en plus hautement automatisées pour satisfaire les attentes des clients, des finances, des réglementations et du conseil d'administration. Les « machines » d’apprentissage basées sur l’IA et basées sur l’analyse des flux de travail et d’autres perspectives peuvent aider à combler les lacunes des applications d’entreprise le plus rapidement possible.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
