Присоединяйтесь к событию, которым доверяют лидеры предприятия в течение почти двух десятилетий. VB Transform объединяет людей, строящих реальную стратегию ИИ предприятия. Узнать больше
За последние несколько лет Intuit находился в пути с Generative AI, включающим технологию в рамках своих услуг в QuickBooks, Credit Karma, Turbotax и MailChimp.
Сегодня компания делает следующий шаг с серией агентов искусственного интеллекта, которые выходят за рамки того, как работают малые и средние предприятия. Эти новые агенты работают как виртуальная команда, которая автоматизирует рабочие процессы и предоставляет информацию о бизнесе в реальном времени. Они включают возможности для платежей, счетов и финансов, которые будут напрямую повлиять на бизнес -операции. Согласно Intuit, клиенты сэкономят до 12 часов в месяц и в среднем будут платить до пяти дней быстрее благодаря новым агентам.
«Если вы посмотрите на траекторию нашего опыта искусственного интеллекта в Intuit в первые годы, ИИ был встроен на задний план, и с Intuit Assist вы увидели сдвиг, чтобы предоставить информацию клиенту», — сказал Venturebeat, директор по данным Ashok Srivastava в Intuit. «Теперь то, что вы видите, является полным редизайном. Агенты фактически выполняют работу от имени клиента с их разрешения».
Техническая архитектура: от стартового комплекта до производственных агентов
Intuit в течение некоторого времени работал на пути от помощников к агентскому ИИ.
В сентябре 2024 года компания подробно описала свои планы по использованию ИИ для автоматизации сложных задач. Это подход, который твердо построен на платформе Generative Ai Operating System (GENOS), основанного на платформе AI, основанном на его усилиях по ИИ.
Ранее в этом месяце Intuit объявила о серии усилий, которые еще больше расширяют свои возможности. Компания разработала свою собственную услугу быстрого оптимизации, которая будет оптимизировать запросы для любой большой языковой модели (LLM). Он также разработал то, что он называет интеллектуальным уровнем познания данных для корпоративных данных, которые могут понимать различные источники данных, необходимые для корпоративных рабочих процессов.
Идя на шаг вперед, Intuit разработал стартовый комплект агента, который основан на технической основе компании, чтобы обеспечить разработку агента.
Агент портфель: от денежного потока до управления клиентами
С техническим фондом, в том числе наборами агента стартера, Intuit создал серию новых агентов, которые помогают владельцам бизнеса добиться цели.
Агент Intuit демонстрирует техническую сложность, необходимую для перехода от прогнозирующего ИИ к автономному выполнению рабочего процесса. Каждый агент координирует прогнозирование, обработку естественного языка (NLP) и автономное принятие решений в рамках полных бизнес-процессов. Они включают в себя:
Платежный агент: Автономно оптимизирует денежный поток, прогнозируя поздние платежи, генерируя счета и выполняя последующие последовательности.
Бухгалтерский агент: Представляет эволюцию Intuit от систем, основанных на правилах, до автономной бухгалтерии. Агент теперь автономно обрабатывает категоризацию транзакций, примирение и завершение рабочего процесса, предоставляя более чистые и более точные книги.
Финансовый агент: Автоматизирует стратегический анализ, традиционно требующий специальных инструментов бизнес -аналитики (BI) и человеческих аналитиков. Обеспечивает анализ ключевых показателей эффективности (KPI), планирование и прогнозирование сценариев, основанное на том, как компания делает против контрольных показателей Peer, одновременно генерируя рекомендации по росту.
Intuit также создает агенты концентраторов клиентов, которые помогут с задачами приобретения клиентов. Обработка заработной платы, а также усилия по управлению проектами также являются частью будущих планов выпуска.
Помимо разговорного пользовательского интерфейса: дизайн агента, ориентированный на задачу
Новые агенты отмечают эволюцию в том, как ИИ представлен пользователям.
Редизайн интерфейса Intuit раскрывает важные принципы опыта пользователя для развертывания корпоративного агента. Вместо того, чтобы привязывать возможности ИИ на существующее программное обеспечение, компания в основном реструктурировала пользовательский опыт QuickBooks для ИИ.
«Пользовательский интерфейс теперь действительно ориентирован на деловые задачи, которые необходимо выполнить», — объяснил Шривастава. «Это позволяет получить информацию и рекомендации в реальном времени напрямую приходить к пользователю».
Этот ориентированный на задачу подход контрастирует с интерфейсами, основанными на чате, доминирующих в текущих инструментах Enterprise AI. Вместо того, чтобы потребовать, чтобы пользователи изучали стратегии подсказки или ориентироваться в разговорных потоках, агенты работают в рамках существующих бизнес -процессов. Система включает в себя то, что Intuit называет «деловым каналом», который контекстуально вызывает действия и рекомендации агента.
Доверие и проверка: вызов закрытой контуре
Один из наиболее технически значимых аспектов реализации Intuit рассматривает критическую проблему в развертывании автономного агента: проверка и доверие. Команды AI Enterprise часто борются с проблемой черного ящика — как вы гарантируете, что агенты искусственного интеллекта работают правильно, когда они работают автономно?
«Чтобы укрепить доверие с помощью систем искусственного интеллекта, мы должны предоставить клиенту доказательства того, что то, что они думают, происходит, на самом деле происходит», — подчеркнул Шривастава. «Эта закрытая петля очень, очень важна».
Решение Intuit включает в себя создание возможностей проверки непосредственно в Genos, что позволяет системе предоставлять доказательства действий и результатов агента. Для агента платежей это означает, что пользователям были отправлены пользователям, что отслеживают доставку и демонстрируют улучшение в циклах платежей, что является результатом действий агента.
Этот подход проверки предлагает шаблон для предприятий, развертывающих автономные агенты в бизнес-процессах с высокими ставками. Вместо того, чтобы просить пользователей доверять выходам ИИ, система обеспечивает проверенные тропы и измеримые результаты.
Что это значит для предприятий, стремящихся попасть в агент
Evolution Intuit предлагает конкретную дорожную карту для предприятий, планирующих автономные реализации искусственного интеллекта:
Сосредоточьтесь на завершении рабочего процесса, а не на разговоре: Целевые конкретные бизнес-процессы для сквозной автоматизации, а не для создания интерфейсов чата общего назначения.
Построить инфраструктуру оркестровки агента: Инвестируйте в платформы, которые координируют прогноз, языковую обработку и автономное выполнение в рамках унифицированных рабочих процессов, а не изолированные инструменты ИИ.
Системы проверки дизайна заранее: Включите всеобъемлющие аудиторские маршруты, отслеживание результатов и уведомления пользователей в качестве основных возможностей, а не как последующие.
Карта рабочих процессов перед созданием технологий: Используйте консультативные программы клиентов для определения возможностей агента на основе фактических операционных проблем.
Планируйте редизайн интерфейса: Оптимизируйте UX для рабочих процессов, управляемых агентами, а не традиционных шаблонов навигации по программному обеспечению.
«Когда крупные языковые модели становятся коммодитизированными, опыт, построенный на них, становится гораздо более важным», — сказал Шривастава.
Источник
