आरपीए से स्वायत्त एजेंटों का रास्ता

वित्तीय अपराध जांचकर्ता, जिन्हें एक बार संदिग्ध गतिविधि अलर्ट की एक बड़ी मात्रा प्राप्त हुई, एक उबाऊ जांच की आवश्यकता होती है, ताकि दूसरों पर झूठी सकारात्मकता और संदिग्ध गतिविधि रिपोर्ट (SARs) का मसौदा तैयार करने के लिए सिस्टम में मैनुअल डेटा एकत्र किया जाए। आज, यह स्वचालित अनुसंधान और प्रस्तावित सामग्रियों के साथ प्राथमिकता अलर्ट प्राप्त करता है जो मिनटों में SARS का उत्पादन कर सकते हैं।

खुदरा श्रेणी के आयोजक जिन्होंने पिछले सप्ताह की रिपोर्टों की रिपोर्टों का विश्लेषण किया था, जिसमें उत्पादों को अनुचित बनाने वाली अंतर्दृष्टि को उजागर करने की कोशिश करने के लिए, और अब, सतह की समस्या क्षेत्रों में गहरी-गोता-डाइव अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग करें, और सुधारात्मक संकेत दें कार्य, अधिकतम व्यापार प्रभाव। Instriial Dyogic रखरखाव इंजीनियर एक कोपिलॉट का उपयोग करता है जो 24/7 संपत्ति स्वास्थ्य का निरीक्षण करता है और मुद्दों की भविष्यवाणी करता है और यांत्रिक या ऑपरेशन समस्याओं के प्रारंभिक चरण में चेतावनी का कारण बनता है, अनियोजित डाउनटाइम को कम करता है।

यह परिवर्तन आज उद्यमों में हो रहा है, बुनियादी पारियों का संकेत देता है: पूर्वानुमान, जनरेटिंग और मेर -फिल्ड एजेंट वर्कफ़्लो स्वचालन को बढ़ाते हैं और परिवर्तित कर रहे हैं, जो लक्षित, परिष्कृत क्षमताएं प्रदान करता है जो पिछले समाधानों से अधिक हैं।

गार्टनर की 2024 हाइपकरा उभरती हुई प्रौद्योगिकियों के लिए वर्ष के शीर्ष चार उभरते तकनीकी रुझानों में से एक के रूप में प्रकाशित और अच्छे कारणों के लिए स्वायत्त एआई। गैर-एई एजेंटों के साथ, उपयोगकर्ताओं को परिभाषित करना था कौन उन्हें स्वचालित करना था और क्यों इसे बहुत विस्तृत बनाने के लिए। लेकिन विशिष्ट वर्ट बीएचआई जे ज्ञान स्रोतों और वर्कफ़्लो, सामान्य और जल्द ही एजेंट एआई-कनेक्टिंग अनुप्रयोगों के साथ पूर्वानुमान, विभिन्न स्रोत उद्यम-व्यापी, गति और स्वचालित दोहराव वाले कार्यों से जानकारी खींच सकते हैं और उच्च प्रभाव कार्यों के लिए सिफारिशें कर सकते हैं। इन अनुप्रयोगों का उपयोग करने वाले उद्योग तेजी से और अधिक सटीक निर्णयों को रोकने के लिए निवारक उपायों का एहसास करते हैं, तेजी से समस्याओं और उपचारों और समस्याओं की पहचान करते हैं।

एआई एजेंट एंटरप्राइज़ एआई में आगामी लहर का प्रतिनिधित्व करते हैं। वे पूर्वानुमान और जेनेरिक एआई के आधार पर निर्माण करते हैं, लेकिन स्वायत्तता और अनुकूलनशीलता के मामले में भी महत्वपूर्ण छलांग लगाते हैं। एआई एजेंट केवल विश्लेषण या सामग्री वेतन पीढ़ी के लिए उपकरण नहीं हैं-वे बुद्धिमान सिस्टम हैं जो स्वतंत्र निर्णय लेने, समस्याओं को हल करने और निरंतर शिक्षा करने में सक्षम हैं। यह प्रगति AI, AI में व्यावसायिक प्रक्रियाओं में एक सक्रिय भागीदार के रूप में AI से AI रही है। शिफ्ट को चिह्नित करता है, जो वास्तविक समय में कार्रवाई शुरू करने और रणनीति स्वीकार करने में सक्षम है।

आरपीए से स्वायत्त एजेंटों के लिए विकास

परंपरागत रूप से, आरपीए का उपयोग दोहराव, हेरिस्टिक्स-आधारित प्रक्रियाओं और संरचित डेटा इनपुट के साथ कम जटिलता कार्यों के लिए किया गया था। आरपीए संरचित इनपुट और परिभाषित लॉजिक का उपयोग करता है ताकि डेटा प्रविष्टि, फ़ाइलों का हस्तांतरण और फॉर्म भरने जैसी अत्यधिक दोहराया प्रक्रियाओं को स्वचालित किया जा सके। सस्ती, बहुत प्रभावी पूर्वानुमान और एआई उत्पन्न करने की व्यापक उपलब्धता ने अधिक जटिल व्यावसायिक समस्याओं के अगले स्तर को संबोधित किया है, विशेष डोमेन कौशल, उद्यम-क्लास सुरक्षा और विभिन्न डेटा स्रोतों को एकीकृत करने की क्षमता की आवश्यकता है।

अगले स्तर पर, एआई एजेंट स्वायत्त एआई एल्गोरिदम को संचालित करने और स्वायत्त रूप से संचालन करने की क्षमता से परे जाते हैं, एक बदलते वातावरण के अनुकूल होते हैं, और पूर्व-प्रोग्राम किए गए नियमों और सीखा व्यवहारों के आधार पर निर्णय लेते हैं। जबकि पारंपरिक एआई उपकरण विशिष्ट कार्यों या डेटा विश्लेषण में सबसे अच्छा हो सकते हैं, एआई एजेंट जटिल, जीवंत वातावरण का पता लगाने और कई समस्याओं को हल करने के लिए कई क्षमताओं को एकीकृत कर सकते हैं। एआई एजेंट संगठनों को अधिक प्रभावी, अधिक उत्पादक बनने और ग्राहक और कर्मचारी अनुभव में सुधार करने में मदद कर सकते हैं, जबकि लागत कम हो जाती है।

जब वर्ट बीएचआई डेटा स्रोतों और विशिष्ट संदर्भ गतिविधि का समर्थन करने के लिए उपकरण और मशीन लर्निंग के रूप में उपयुक्त एआई मॉडल के साथ बनाया गया है, तो एआई एजेंट समस्या के संदर्भ में उच्च उत्पादक काम करते हैं, उचित कदम उठाते हैं, त्रुटियों से उबरते हैं और सुधार करते हैं। दिए गए कार्यों पर समय।

नेविगेटिंग कार्यान्वयन: उद्यम पर विचार करने के लिए मुख्य पहलू

उद्यम सेटिंग में भविष्यवाणी एक जनरेटिव और अंततः एजेंटों को लागू करने के लिए बहुत फायदेमंद हो सकती है, लेकिन सफलता सुनिश्चित करने के लिए तैनाती से पहले उचित कदम उठाने के लिए। उद्योगों के लिए कुछ मुख्य विचार हैं क्योंकि वे विचार करते हैं और एआई एजेंटों को रोल करना शुरू करते हैं।

• पेशेवर लक्ष्यों के साथ कॉन्फ़िगरेशन: एक उद्यम एआई को अपनाने में सफल होने के लिए, यह विशिष्ट उद्योगों में विशिष्ट उपयोग के मामलों को ध्यान में रखेगा और उत्पादकता और सटीकता बढ़ाएगा। नियमित रूप से कॉन्फ़िगरेशन की पुष्टि करने और स्पष्ट आरओआई प्रदान करने के लिए एआई मूल्यांकन/चयन प्रक्रिया में व्यावसायिक हितधारकों को शामिल करें। उत्पादों को प्रक्रियाओं और वर्कफ़्लोज़ के लिए फिट किया जाना चाहिए जो परिभाषित उपयोग के मामलों और ical BHI डोमेन के परिणामों को मापने के लिए सुधार करते हैं।
• डेटा गुणवत्ता, मात्रा और एकीकरण: एआई मॉडल को प्रभावी रूप से उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है, एआई को यह सुनिश्चित करने के लिए मजबूत डेटा स्टोरेज और प्रोसेसिंग पाइपलाइनों को लागू करना होगा कि एआई वर्तमान, सटीक, प्रासंगिक डेटा प्राप्त करता है। क्यूरेटिंग डेटा स्रोतों से अवसाद के जोखिम को बहुत कम कर देता है और एआई को सर्वोत्तम विश्लेषण, सिफारिशें और निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
• सुरक्षा और गोपनीयता: एआई मॉडल में संवेदनशील डेटा को संभालने से गोपनीयता जोखिम और संभावित सुरक्षा कमजोरियां हो सकती हैं। इस बारे में ध्यान से विचार करें कि एआई को काम करने के लिए क्या डेटा की आवश्यकता है, और डेटा प्रदान नहीं करना जो सीधे सुसंगत नहीं है, यह एक्सपोज़र को कम करने में मदद कर सकता है। अनुप्रयोगों को डेटा और एपीआई स्तरों पर निर्मित प्रमाणीकरण संरक्षण के साथ भूमिका-आधारित और उपयोगकर्ता-आधारित नियंत्रण सेस नियंत्रण भी प्रदान करना चाहिए और पुष्टि करता है कि डेटा सत्यापन और रक्षा के बिना एसएलएम या एलएलएम तक नहीं पहुंचता है।
• बुनियादी ढांचा और स्केलेबिलिटी: बड़े एआई मॉडल को चलाने के लिए महत्वपूर्ण गणना संसाधनों की आवश्यकता होती है, और स्केलेबिलिटी भी एक मुद्दा हो सकता है। अच्छा डिजाइन अधिक संसाधन की खपत को रोक देगा – उदाहरण के लिए, विशेष एसएलएम अधिक सामान्यीकृत एलएलएम के रूप में प्रभावी हो सकते हैं और गणना आवश्यकताओं और विलंबता को काफी कम कर सकते हैं।
• मॉडल व्याख्या और स्पष्टीकरण: कई एआई मॉडल, विशेष रूप से गहरे शिक्षण मॉडल, को अक्सर “ब्लैक बी बॉक्स क्यू” के रूप में देखा जाता है। अच्छे उद्यम एआई उत्पादों ने पूर्ण पारदर्शिता साबित की, जिसमें मॉडल ने पहुंच तक पहुंच का कारण बना और कब और क्यों प्रत्येक की सिफारिश की गई। इस संदर्भ का होना उपयोगकर्ता का आत्मविश्वास पैदा करने और ड्राइव को अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है।

एआई एजेंटों की संभावित कमियां

किसी भी नई तकनीक की तरह, एआई एजेंटों के पास कुछ संभावित कमियां हैं। सर्वश्रेष्ठ एआई एजेंट एप्लिकेशन मानव-इन-द-लूप प्रक्रियाओं पर निर्भर करते हैं-जिनमें से सभी में सिम्फुनी एजेंटिक एआई एप्लिकेशन और क्षमताएं शामिल हैं। यह दृष्टिकोण मानव निरीक्षण, हस्तक्षेप और सहयोग की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि एजेंट की कार्रवाई पेशेवर लक्ष्यों और नैतिक विचार के साथ व्यवस्था करती है। मानव-इन-लूप सिस्टम वास्तविक समय की प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं, महत्वपूर्ण निर्णयों की अनुमति दे सकते हैं, या जब एआई अज्ञात स्थितियों का सामना करता है, तो कृत्रिम और मानव बुद्धि के बीच एक शक्तिशाली सहयोग बनाता है।

जिम्मेदार एआई भी एक मजबूत उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस, ट्रेसबिलिटी के ऑडिट करने की क्षमता प्रदान करता है और एजेंट ने निष्पादन पथ को चुना। हम जिम्मेदारी, पारदर्शिता, सुरक्षा, विश्वसनीयता/सुरक्षा और गोपनीयता के जिम्मेदार एआई सिद्धांतों का पालन करते हैं।

सही स्वायत्त एजेंटों का तरीका

यह अनुमान लगाना मुश्किल है कि पूर्ण स्वायत्त एजेंट का दृष्टिकोण कितना वास्तविक है क्योंकि हमने स्वायत्तता के स्तर के लिए उद्योग मानदंड स्थापित नहीं किया है। उदाहरण के लिए, स्व-ड्राइविंग क्षमता के 1-5 स्तरों ने एक स्वायत्त ड्राइविंग क्षेत्र की स्थापना की है, जिसमें कोई स्वचालन स्तर का शून्य स्तर है, जहां चालक ड्राइविंग कार्य करता है, जहां वाहन ड्राइविंग कार्य पूर्ण स्वचालन है।

हम अच्छी तरह से हैं कि मैं एंटरप्राइज़ वैल्यू रूट के तीसरे चरण के रूप में एआई के साथ जो कुछ भी देखता हूं-जहां संयुक्त उत्पादन और भविष्य कहनेवाला एआई एप्लिकेशन परिष्कृत सिफारिशें करते हैं और विश्लेषण किए जाने पर द्रव का समर्थन करते हैं। Simfunai में हम स्वायत्त AI एजेंटों, वित्तीय धोखाधड़ी की जांच, टर्बोचार्ज रिटेल श्रेणी प्रबंधन और पूर्वानुमानों को गति देने और AI उत्पन्न करने के लिए और मशीन की विफलता से बचने के लिए निर्माताओं को सक्षम करने के लिए अगले चरण के लिए विकसित अगले चरण के लिए तत्पर हैं। \ _

वर्तमान में हम अपने अनुप्रयोगों में एआई एजेंटों की जटिलता और स्वायत्तता बढ़ा रहे हैं, और ग्राहक प्रतिक्रिया बहुत सकारात्मक है। पूर्वानुमान और उदार एआई एक स्तर पर चले गए हैं जहां वे वर्कफ़्लो को स्वचालित कर सकते हैं जो पारंपरिक सॉफ्टवेयर वसा के लिए एक समय में बहुत जटिल माना जाता था। स्वायत्त, या एजेंट, एआई निगरानी के बिना इन कार्यों को संभालने में सबसे अच्छा है, जो परिवर्तनकारी उत्पादकता को लाभान्वित करता है और मानव संसाधनों को अधिक रणनीतिक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

उदाहरण के लिए, एआई एजेंटों और कोपिलॉट्स के साथ सिम्फुनी सेंस इन्वेस्टिगेशन हब का उपयोग करने वाले बहुराष्ट्रीय यूरोपीय बैंक जांचकर्ताओं ने वित्तीय अपराधों के जांचकर्ताओं को समय बचाने में मदद की है, जबकि एक साथ जांच ने जांच की गुणवत्ता में सुधार किया है। सप्ताह के दौरान, बैंक स्तर 1 और स्तर 2 की जांच में औसत प्रयास का औसतन लगभग 20% देखा गया। बैंक माइक्रोस .ft Azure पर प्रति वर्ष 3.5 मिलियन प्रति वर्ष की सिमफुनाई के साथ बचत खर्च करता है, एक प्रमुख तकनीकी प्रदाता के साथ प्रति वर्ष 80% प्रति वर्ष m 1.5 मिलियन से € 300k की लागत को कम करता है।

विचारशील, एंटरप्राइज-क्लास डिज़ाइन के साथ जिम्मेदार एआई सिद्धांतों का उपयोग करते हुए, एआई एजेंट विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए परिवर्तनकारी उत्पादकता, सटीकता और उत्कृष्टता प्रदान करते हैं। सिम्फुनी में, हमारा लक्ष्य एआई एजेंटों के साथ उद्योग प्रदान करना है जो परिचालन उत्कृष्टता प्रदान करते हैं। लंबी -लंबी रणनीतिक सोच के साथ एक त्वरित प्रतिक्रिया को मिलाकर, एजेंट एआई कई उद्योगों में महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं में क्रांति लाने के लिए तैयार है।