한때 지루한 조사가 필요한 대량의 의심스러운 활동 경고를받은 금융 범죄 수사관은 수동으로 시스템 전체에 데이터를 수집하여 다른 사람들에게 의심스러운 활동 보고서 (SARS)를 초안화하기 위해 수동으로 데이터를 수집했습니다. 오늘날, 그녀는 자동화 된 연구를 통해 우선 순위를 정하고 몇 분 안에 SAR을 생성 할 수있는 컨텐츠를 제안합니다.
지난 몇 주 동안 몇 주 동안의 분석을 수행 한 소매 범주 플래너는 어떤 제품이 실적이 저조한지에 대한 통찰력을 발견하고 이제 AI를 사용하여 문제 영역을 표면하는 심층적 인 통찰력을 제공하고 우선 순위가 좋은 시정 조치를 제안하는 이유 최대 비즈니스 영향. 산업 유지 보수 엔지니어는 24/7 자산 건강 모니터링을 수행하고 문제를 예측하고 기계적 또는 성능 문제의 초기 단계에서 계획되지 않은 가동 중지 시간을 줄이고 경고를 생성하는 부 필롯을 사용합니다.
이러한 변환은 오늘날 기업에서 발생하며 기본 변화를 알리는 근본적인 변화를 알리고 있습니다. 예측, 생성 및 신흥 에이전트 AI를 결합한 수직 응용 프로그램은 워크 플로 자동화를 강화하고 변형시켜 초기 솔루션보다 훨씬 복잡하고 상황에 맞는 문제를 해결하는 대상의 정교한 기능을 제공합니다.
가트너의 2024 신흥 기술을위한 과대 광고주기 자율 AI를 올해의 상위 4 개 신흥 기술 트렌드 중 하나로 강조했습니다. 비 AI 에이전트를 사용하면 사용자가 정의해야했습니다 무엇 그들은 자동화해야했습니다 어떻게 자세히 설명합니다. 그러나 예측, 생성 및 곧 에이전트 AI를 특수한 수직 지식 소스 및 워크 플로와 결합한 응용 프로그램은 전반적으로 다른 소스에서 정보를 가져오고 반복적 인 작업을 자동화하고 고도로 행동에 대한 권장 사항을 작성할 수 있습니다. 이러한 응용 프로그램을 사용하는 기업은 더 빠르고 정확한 의사 결정, 빠른 문제 식별 및 치료, 심지어 문제가 처음부터 발생하는 것을 막기위한 예방 조치를 실현합니다.
AI 에이전트는 Enterprise AI의 다음 웨이브를 나타냅니다. 그들은 예측 및 생성 AI의 기초를 기반으로하지만 자율성과 적응성 측면에서 크게 도약합니다. AI 에이전트는 분석 또는 콘텐츠 생성을위한 도구 일뿐 만 아니라 독립적 인 의사 결정, 문제 해결 및 지속적인 학습이 가능한 지능형 시스템입니다. 이 진행 상황은 AI에서 지원 도구로서 비즈니스 프로세스에 적극적으로 참여하고 실시간으로 전략을 조정할 수있는 비즈니스 프로세스에 대한 적극적인 참여자로서 AI로의 전환을 나타냅니다.
RPA에서 자율 제로의 진화
전통적으로 RPA는 구조화 된 데이터 입력으로 반복적 인 휴리스틱 기반 프로세스 및 저수성 작업에 사용되었습니다. RPA는 구조화 된 입력 및 정의 된 논리를 사용하여 데이터 입력, 파일 전송 및 양식 작성과 같은 고도로 반복되는 프로세스를 자동화합니다. 저렴하고 효과적인 예측 및 생성 AI의 광범위한 가용성은 전문 도메인 전문 지식, 엔터프라이즈 급 보안 및 다양한 데이터 소스를 통합 할 수있는 기능을 요구하는 다음 수준의보다 복잡한 비즈니스 문제를 해결했습니다.
다음 단계에서 AI 에이전트는 예측 AI 알고리즘과 소프트웨어를 넘어서 자율적으로 작동하고 변화하는 환경에 적응하며 사전 프로그래밍 된 규칙과 학습 된 행동을 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다. 전통적인 AI 도구는 특정 작업 또는 데이터 분석에서 뛰어날 수 있지만 AI 에이전트는 여러 기능을 통합하여 복잡한 동적 환경을 탐색하고 다각화 된 문제를 해결할 수 있습니다. AI 에이전트는 조직이보다 효과적이고 생산적이며 고객 및 직원 경험을 향상시키는 동시에 비용을 절감 할 수 있습니다.
올바른 AI 모델을 도구 및 수직 데이터 소스 및 전문적인 상황 활동을 지원하기위한 수직 데이터 소스 및 기계 학습으로 구축 할 때 AI 에이전트는 문제를 해독하고 올바른 조치를 취하고 실수를 회복하며 개선하는 측면에서 고 생산성이 뛰어납니다. 주어진 작업에 시간.
구현 탐색 : 기업이 고려해야 할 주요 측면
엔터프라이즈 환경에서 예측, 생성 및 결국 에이전트 AI를 구현하는 것은 매우 유익 할 수 있지만 배포 전에 올바른 단계를 수행하여 성공이 중요합니다. 기업이 AI 에이전트를 고려하고 시작하기 시작한 기업의 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 비즈니스 목표와 조정 : Enterprise AI 채택이 성공하기 위해서는 특정 산업의 특정 사용 사례를 해결하고 생산성과 정확성을 높여야합니다. AI 평가/선택 프로세스에 사업 이해 관계자를 정기적으로 참여시켜 조정을 보장하고 명확한 ROI를 제공합니다. 제품은 정의 된 사용 사례 및 수직 영역의 결과를 측정 할 수있는 프로세스 및 워크 플로에 장착해야합니다.
- 데이터 품질, 수량 및 통합 : AI 모델에는 효과적으로 수행하기 위해 많은 양의 고품질 데이터가 필요하므로 Enterprise는 AI가 현재의 정확한 관련 데이터를 수신 할 수 있도록 강력한 데이터 수집 및 처리 파이프 라인을 구현해야합니다. 데이터 소스를 선별하면 환각의 위험이 크게 줄어들고 AI가 최적의 분석, 권장 사항 및 결정을 내릴 수 있습니다.
- 보안 및 개인 정보 : AI 모델에서 민감한 데이터를 처리하면 개인 정보 보호 위험과 잠재적 보안 취약점이 있습니다. AI가 작업을 수행하는 데 필요한 데이터에 대한 신중한 고려 사항을 직접 관련이없는 데이터를 제공하지 않으면 노출을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 응용 프로그램은 또한 데이터 및 API 계층에 내장 된 인증 보호 기능을 통해 역할 기반 및 사용자 기반 액세스 제어를 제공하고 검증 및 보호없이 데이터가 SLM 또는 LLM에 도달하지 않음을 확인해야합니다.
- 인프라 및 확장 성 : 대형 AI 모델을 실행하려면 상당한 계산 리소스가 필요하며 확장 성도 문제가 될 수 있습니다. 좋은 디자인은 과도한 자원 소비를 방지 할 수 있습니다. 예를 들어, 전문 SLM은보다 일반화 된 LLM만큼 효과적이며 계산 요구 사항 및 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
- 모델 해석 및 설명 : 많은 AI 모델, 특히 딥 러닝 모델은 종종 “블랙 박스”로 간주됩니다. 우수한 엔터프라이즈 AI 제품은 모델에 액세스 할 수있는 출처,시기 및 각 권장 사항이 이루어진 이유를 포함하여 완전한 투명성을 입증했습니다. 이러한 맥락을 갖는 것은 사용자 신뢰를 창출하고 채택을 추진하는 데 중요합니다.
AI 에이전트의 잠재적 인 단점
새로운 기술과 마찬가지로 AI 에이전트는 몇 가지 잠재적 인 단점이 있습니다. 최고의 AI 에이전트 응용 프로그램은 의존합니다 인간의 루프 프로세스– 모든 Symphonyai 에이전트 AI 응용 프로그램 및 기능을 포함하여. 이 접근법은 인간의 감독, 개입 및 협력을 허용하여 에이전트의 행동이 비즈니스 목표 및 윤리적 고려 사항과 일치하도록합니다. 인간-루프 시스템은 AI가 익숙하지 않은 상황을 만나면 실시간 피드백을 제공하거나 중요한 결정을 승인하거나 인공 지능과 인간 지능 사이의 강력한 협력을 제공 할 수 있습니다.
책임있는 AI는 또한 강력한 사용자 인터페이스, 추적 성 및 에이전트가 실행 경로를 선택한 이유를 감사하는 기능을 제공합니다. 우리는 책임있는 AI 원칙, 투명성, 보안, 신뢰성/안전 및 개인 정보를 준수합니다.
완전히 자율적 인 제제로가는 길
자율 수준에 대한 업계 전체의 측정을 확립하지 않았기 때문에 완전히 자율적 인 대리인 시나리오가 얼마나 현실적인지 예측하기는 어렵습니다. 예를 들어, 자율 주행 지역이 설립되었습니다. 자체 운전 능력의 1-5 레벨제로는 운전자가 모든 주행 작업을 수행하는 수준의 자동화 수준이 없으며, 차량이 모든 주행 작업을 수행하는 전체 자동화 레벨이됩니다.
우리는 내가 AI를 사용하여 엔터프라이즈 가치로가는 경로의 세 번째 단계로 보는 것입니다. 결합 된 생성 및 예측 AI 응용 프로그램은 정교한 권장 사항을 만들고 Fluid What-IF 분석을 지원합니다. Symphonyai에서 우리는 다음 단계가 자율 AI 에이전트를 향해 진화하고, 예측 및 생성 AI와 협력하여 금융 사기 조사 속도를 높이고, 소매 범주 관리 및 수요 예측을하고, 제조업체가 기계 장애를 예측하고 피할 수 있도록합니다. .
우리는 현재 응용 프로그램 내에서 AI 에이전트의 복잡성과 자율성을 향상시키고 있으며 고객 피드백은 매우 긍정적입니다. 예측 및 생성 AI는 전통적인 소프트웨어에 대해 너무 복잡한 워크 플로우를 자동화 할 수있는 수준으로 발전했습니다. 자율적, 또는 에이전트 인 AI는 감독없이 이러한 작업을 처리하는 데 탁월하여 변화된 생산성 이득을 초래하고 인적 자원이보다 전략적인 활동에 집중할 수있게합니다.
예를 들어, AI 요원과 함께 Symphonyai Sensa Investigation Hub를 사용하는 다국적 유럽 은행은 금융 범죄 수사관이 조사에 시간을 절약하면서 동시에 조사 품질을 향상시키는 데 도움이되었습니다. 몇 주 안에 은행은 레벨 1과 레벨 2 조사에서 평균 노력 절약이 약 20%의 저축을 보았습니다. 이 은행은 또한 Microsoft Azure에서 Symphonyai의 비용 절감 비용이 매년 1,500 만 유로에서 연간 3 억 유로에서 주요 기술 공급 업체의 지출이 80% 감소한 것을 포함하여 연간 € 3.5m의 Microsoft Azure의 비용 절감 비용을 절감합니다.
AI 에이전트는 책임있는 AI 원칙을 사용하여 사려 깊고 엔터프라이즈 급 디자인을 통해 점점 더 많은 입증 된 사용 사례를 위해 혁신적인 생산성, 정확성 및 우수성을 제공합니다. Symphonyai에서 우리의 사명은 기업에 운영 우수성을 제공하는 AI 에이전트를 제공하는 것입니다. 빠른 대응 성을 장기 전략적 사고와 혼합함으로써 에이전트 AI는 여러 산업에서 중요한 프로세스를 혁신하도록 설정되어 있습니다.
게시물 RPA에서 자율 제로의 경로 먼저 나타났습니다 Unite.ai.