Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تفقد الشركات الوقت والمال والثقة عندما تمر الأخطاء دون أن يلاحظها أحد. يعمل اكتشاف الأخطاء بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي على إصلاح ذلك من خلال تحديد الأخطاء ومعالجتها على الفور، دون انتظار المراجعات اليدوية. إليك ما تحتاج إلى معرفته:
تعمل هذه التقنية على إعادة تشكيل كيفية عمل الشركات، مما يجعل العمليات أكثر دقة وكفاءة وموثوقية.
يحدد الذكاء الاصطناعي أخطاء سير العمل من خلال طريقتين أساسيتين: التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة و التحقق المستند إلى القواعد جنبًا إلى جنب مع التحليل التنبئي. دعونا نوضح كيفية عمل كل نهج وكيف يكمل كل منهما الآخر في إدارة الأخطاء في الوقت الفعلي.
لقد أحدث التعلم الآلي ثورة في اكتشاف الأخطاء من خلال فهم الشكل «الطبيعي» في عمليات سير العمل ووضع علامة على أي شيء ينحرف عن تلك الأنماط. تعمل هذه الأنظمة باستمرار على تحسين دقتها بمرور الوقت. باستخدام التعلم غير الخاضع للإشراف، يقومون بتحليل البيانات دون الحاجة إلى مدخلات محددة مسبقًا، وتحديد الحالات الشاذة كأحداث نادرة تختلف اختلافًا كبيرًا عن التدفق المعتاد للعمليات.
تتفوق التقنيات المتقدمة مثل التعلم العميق والتشفير التلقائي في الكشف عن الأنماط المعقدة في مجموعات البيانات الكبيرة متعددة الأبعاد. بالنسبة لعمليات سير العمل التي تتغير ديناميكيًا، تقوم نماذج السلاسل الزمنية مثل ARIMA و Prophet بوضع البيانات في سياقها عبر أطر زمنية مختلفة، مما يضمن عدم الخلط بين ما هو معتاد في الصباح وبين حالة شاذة في المساء.
تعرض الأمثلة الواقعية الفوائد العملية للتعلم الآلي. سيسكوأدى دمج الحلول القائمة على ML إلى تقليل التنبيهات الإيجابية الكاذبة بشكل كبير، مما مكّن فرق الأمان الخاصة بهم من التركيز على التهديدات الحقيقية. وبالمثل، موراليس شراكة مع افعلها لتنفيذ اكتشاف الأخطاء على منصة تطوير Web3 الخاصة بهم، مما يحقق انخفاضًا في التكلفة بنسبة 10٪. هذه الأنظمة فعالة بشكل خاص في التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة مع تقليل التنبيهات غير الضرورية.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج التعلم الآلي المستخدمة للكشف عن الاحتيال أن تقلل الخسائر المالية بنسبة تصل إلى 52٪ مقارنة بالأنظمة التقليدية القائمة على القواعد. هذا يرجع إلى حد كبير إلى قدرتها على التمييز بين الاختلافات غير الضارة والشذوذات الحقيقية.
بينما يتكيف التعلم الآلي مع الأنماط المتطورة، تضمن الأنظمة القائمة على القواعد التطبيق الصارم للمعايير المعمول بها.
يركز التحقق المستند إلى القواعد على وضع معايير محددة للبيانات ووضع علامة على أي شيء لا يفي بهذه المعايير. يأخذ التحليل التنبئي هذه الخطوة إلى الأمام باستخدام الخوارزميات ليس فقط لفرض القواعد ولكن أيضًا لتوقع المشكلات المحتملة بناءً على الاتجاهات التاريخية.
لتنفيذ هذا الأسلوب، ابدأ بتعريف قواعد التحقق الواضحة المصممة لاكتشاف الأخطاء والتناقضات والقيم المفقودة قبل تعطيل سير العمل. تلعب أدوات الأتمتة دورًا رئيسيًا، حيث تطبق هذه القواعد باستمرار وتؤدي إلى اتخاذ إجراءات تصحيحية عند ظهور المشكلات.
الخزانة الحديثة يقدم مثالاً رائعًا على فعالية هذا الإطار. باتريك هارينغتون، رئيس الذكاء الاصطناعي في الخزانة الحديثة، يوضح:
«التمويل قائم على القواعد، على غرار اللغة. ولذا فإن الكثير من هذه النماذج الحديثة [AI و ML] مناسبة جدًا للتطبيقات المالية. الآن هو الوقت المناسب للاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاجية».
في معالجة كشوف المرتبات، على سبيل المثال، يعتمد 77٪ من قادة الأعمال الآن على الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أخطاء الإبلاغ، بما في ذلك الأخطاء الصغيرة مثل النقاط العشرية في غير محلها. هذا يقلل من التأخير في دورات الرواتب ويمنع الأخطاء المكلفة. تضمن المراقبة المستمرة بقاء أنظمة التحقق ذات صلة من خلال ضبط النماذج بانتظام وإعادة تدريب الخوارزميات وتعديل العتبات. تعمل إضافة ميزات مثل التنبيهات الديناميكية والمعالجة الآلية على تعزيز هذا النظام بشكل أكبر.
تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على تغيير كيفية تحديد أخطاء سير العمل ومعالجتها، ومعالجة كل شيء بدءًا من حوادث البيانات وحتى أوجه القصور النظامية. من خلال اكتشاف المشكلات في الوقت الفعلي، تساعد هذه الأدوات في الحفاظ على العمليات السلسة وتحسين الدقة الشاملة.
أدوات التحقق المدعومة بالذكاء الاصطناعي تشبه زميلك الدقيق في العمل الذي لا يفوت أبدًا أي خطأ مطبعي أو حقل فارغ. تقوم هذه الأنظمة بالإبلاغ عن الأخطاء على الفور - سواء كان اسمًا به خطأ إملائيًا أو رقم هاتف غير متطابق أو تاريخًا تم تنسيقه بشكل غير صحيح. كما أنها تضمن ملء الحقول الإلزامية وأن البيانات مثل العملات وأرقام الهواتف تتبع تنسيقات متسقة.
في ما يلي مثال واقعي: وجد فريق تسويق يراجع سجلات 100,000 عميل أن 10٪ من البيانات بها أخطاء، بما في ذلك تنسيقات البريد الإلكتروني غير الصحيحة والإدخالات المكررة. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن دمج هذه التكرارات بذكاء، مع الحفاظ على التفاصيل المهمة مع التخلص من التكرار. علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي إعادة تنسيق البيانات وتوحيدها تلقائيًا، مما يضمن توافق كل شيء مع القوالب المحددة مسبقًا والبقاء متسقًا في جميع المجالات.
لكن مدى الذكاء الاصطناعي لا يتوقف عند إصلاح أخطاء إدخال البيانات. ويمكنه أيضًا معالجة مشاكل أكثر تعقيدًا بكثير، مثل الاحتيال المالي.
عندما يتعلق الأمر بتدفقات العمل المالية، يعمل الذكاء الاصطناعي كمراقب رقمي، حيث يقوم بمسح مجموعات البيانات الضخمة للتمييز بين المعاملات المشروعة والمشبوهة. باستخدام كل من التعلم الخاضع للإشراف (للقبض على أساليب الاحتيال المعروفة) والأساليب غير الخاضعة للإشراف (للكشف عن المخططات الجديدة)، يعد الذكاء الاصطناعي أداة مهمة في مكافحة الجرائم المالية. والمخاطر كبيرة - فقد بلغت خسائر الاحتيال العالمية في الدفع عبر الإنترنت 41 مليار دولار في عام 2022، مع توقعات بـ 48 مليار دولار بحلول عام 2023. في الولايات المتحدة وحدها، يمكن أن ترتفع خسائر الاحتيال السنوية إلى 521 مليار دولار. وقد أبلغ الإنتربول عن رقم مذهل أكثر: فقد تريليون دولار بسبب عمليات الاحتيال في عام 2023.
تأثير الذكاء الاصطناعي قابل للقياس. شركات مثل أمريكان إكسبريس، PayPal، و طفل صغير شهدت تحسنًا في اكتشاف الاحتيال بنسبة 6٪ و 10٪ و 20٪ على التوالي، وذلك بفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة. حتى وزارة الخزانة الأمريكية انضمت إلى المعركة، باستخدام التعلم الآلي لمكافحة الاحتيال في الشيكات. في السنة المالية 2024، ساعدت هذه الجهود في منع أو استرداد أكثر من 4 مليارات دولار من المعاملات الاحتيالية. من خلال تحليل تفاصيل المعاملات - المبالغ والترددات والمواقع والمستلمين - يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف الحالات الشاذة وحتى رسم خرائط لشبكات المحتالين المحتملين.
يلخص خبير الأمن السيبراني مارتن روسلر الأمر جيدًا:
«لطالما كان مجرمو الإنترنت من أوائل المتبنين لأحدث التقنيات ولا يختلف الذكاء الاصطناعي».
لا يركز الذكاء الاصطناعي فقط على الأخطاء الفردية - بل يأخذ نهج الصورة الكبيرة من خلال مراقبة الأنظمة بأكملها لمنع الاضطرابات. يمكن أن تعالج مراقبة الذكاء الاصطناعي على مدار الساعة 72٪ من تأخيرات المشروع الناتجة عن مشكلات غير متوقعة. على سبيل المثال، شركة سيمنز يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المشروع السابقة والعوامل الخارجية، مما يساعدهم على التنبؤ بالجداول الزمنية، وتخصيص الموارد بشكل أكثر كفاءة، وتحديد الاختناقات مبكرًا. وبالمثل، تقنيات أفلاين يعتمد على الذكاء الاصطناعي للإشراف على أداء الماكينة في الوقت الفعلي، وحل حالات تباطؤ الإنتاج عند حدوثها.
يقوم الذكاء الاصطناعي أيضًا بإنشاء خرائط تبعية مفصلة لتحديد نقاط الضعف في عمليات سير العمل الحرجة. أدوات مثل Kwant.ai المضي قدمًا في الأمور من خلال تقديم التحليل التنبئي وتحسين الجدول الزمني لإدارة القوى العاملة. حتى أنماط الاتصال داخل الفرق يمكن تحليلها لاكتشاف مشاكل سير العمل قبل تصعيدها. ومن الأمثلة الرائعة على ذلك إدارة المحاربين القدامى الأمريكية، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لمعالجة التعليقات وإجراء تحسينات استباقية في تقديم الخدمات.
عندما يتعلق الأمر باكتشاف الأخطاء في الوقت الفعلي، فإن التنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدث فرقًا ملحوظًا في تبسيط سير العمل ومعالجة المشكلات قبل تفاقمها. لتحقيق أقصى استفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي، من الضروري وضع أهداف واضحة وإنشاء أنظمة تغذية مرتدة قوية ونشر التكنولوجيا بشكل استراتيجي.
قبل دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتك، من الضروري تحديد شكل النجاح. ابدأ بتحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) التي تتوافق مع سير العمل. يجب أن تتجاوز هذه المقاييس مجرد تتبع معدلات الخطأ - يجب أن تعكس أيضًا كيفية تأثير الأخطاء على عملياتك الإجمالية.
ألقِ نظرة فاحصة على عملياتك الحالية لتحديد المجالات التي يكون فيها للأخطاء أكبر تأثير. على سبيل المثال، شركات مثل سبوتيفي و تسلا استخدموا الذكاء الاصطناعي بنجاح لتحسين سير العمل وتقليل أوقات التخطيط والتكرار بنسبة 20-40٪ مع تحسين الإنتاجية بشكل كبير [itsdart.com].
مكون مهم آخر هو إنشاء حلقات التغذية الراجعة. قم بإشراك أصحاب المصلحة لضبط أداء النظام وتصميم عمليات سير العمل التي تتوقع الاستثناءات. يمكن أن تساعد التنبيهات الاستباقية في الإبلاغ عن المخالفات مبكرًا، مما يمنع المشكلات الصغيرة من التحول إلى مشكلات كبيرة. آي بي إماستخدام ITS واتسون المنصة هي مثال رائع. من خلال تحليل بيانات العملاء واتجاهات السوق ومقاييس الحملة، آي بي إم حققت دورات تطوير حملات أسرع بنسبة 50٪ وعززت مشاركة العملاء بنسبة 30٪ [itsdart.com].
بمجرد تحديد المقاييس وأنظمة التعليقات الخاصة بك، فإن الخطوة التالية هي تخصيص التنبيهات وأتمتة الاستجابات لحل المشكلات بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
تعمل التنبيهات بشكل أفضل عندما تكون مصممة لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت المناسب. ولتحقيق ذلك، ابدأ بإنشاء اصطلاحات تسمية واضحة لعمليات سير العمل، بحيث يكون من السهل تتبع الأخطاء إلى مصدرها. استخدام منصات مثل سلاك للحصول على تحديثات في الوقت الفعلي يمكن أيضًا تبسيط جهود المراقبة.
يتطلب تخصيص التنبيهات فهمًا عميقًا لأنماط البيانات الخاصة بك. يمكن أن تساعد البيانات التاريخية في تحسين التنبيهات وتقليل الإيجابيات الكاذبة. على سبيل المثال، استخدم بنك استثماري متوسط الحجم وكلاء Alert Rule Generation AI لتحليل أنماط التداول وانتهاكات الامتثال وحالات الاحتيال. كشف الذكاء الاصطناعي عن أنماط معقدة أغفلها المحللون البشريون، مما أدى إلى تقليل الإيجابيات الكاذبة بنسبة 83٪ ومضاعفة اكتشاف الانتهاكات الفعلية بمقدار ثلاثة أضعاف. وقد سمح ذلك لفريق الامتثال بالتعامل مع أربعة أضعاف حجم المعاملات دون زيادة عدد الموظفين.
وبالمثل، قامت شبكة مستشفيات بوسطن بنشر الذكاء الاصطناعي في وحدة العناية المركزة لتحليل بيانات المرضى. حدد النظام تغييرات طفيفة في ثلاث علامات حيوية غير ذات صلة تنبأت معًا بالضيق التنفسي قبل أربع ساعات من الطرق التقليدية. لم يؤدي هذا إلى تحسين التنبؤ بالأحداث فحسب، بل أدى أيضًا إلى تقليل الإنذارات الكاذبة.
للحصول على تنبيهات فعالة، تقوم الخريطة بتشغيل المخرجات لحقول أخطاء محددة واستخدام مستويات التحذير المتدرجة لمعالجة مشكلات استخدام الموارد قبل تصعيدها. يضمن الجمع بين رؤى الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية أن تكون التنبيهات قابلة للتنفيذ وذات صلة بالسياق.
«إدارة التنبيهات هي واحدة من تلك الجوانب الهامة التي غالبًا ما يتم تجاهلها في عمليات النظام والتي تصبح أكثر تعقيدًا بشكل كبير مع نمو البنية التحتية الخاصة بك. الأمر الرائع في إدخال الذكاء الاصطناعي في إنشاء قواعد التنبيه هو كيفية إنشاء حلقة تغذية مرتدة قوية - كل تفاعل تنبيه يجعل النظام أكثر ذكاءً بشأن إنشاء القواعد المستقبلية.» - Relabilient AI
بعد تحسين التنبيهات، ركز على المراقبة المستمرة للتكيف مع الأنماط المتغيرة والحفاظ على أداء النظام.
تعد المراقبة في الوقت الفعلي ضرورية لاكتشاف المخاطر الناشئة والتكيف مع الطبيعة المتغيرة للبيانات وسلوك المستخدم. لا يكفي الاعتماد على مقاييس الدقة على مستوى السطح؛ بدلاً من ذلك، تعمق في أداء النظام وسلوكه.
قم بإعداد المراقبة المستمرة لتتبع المدخلات والمخرجات ونشاط النظام في الوقت الفعلي. راقب علامات انحراف النموذج والتحولات في توزيع البيانات وسلوك المستخدم غير المعتاد. على سبيل المثال، واجهت Apple تحديات من خلال أداة ملخص الأخبار المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي أرسلت إشعارات تحتوي على معلومات خاطئة حول أحداث لم تحدث أبدًا. أدى هذا الخطأ إلى قيام Apple بتعطيل الميزة مؤقتًا وإصدار التحديثات.
للبقاء في طليعة المشكلات المحتملة، قم بتسجيل نشاط النموذج المفصل وابحث عن علامات انحراف البيانات أو عدم اتساقها. قم ببناء آليات تسمح للمستخدمين بالإبلاغ عن النتائج غير الصحيحة ودمج ملاحظاتهم في دورات إعادة التدريب.
عمليات التدقيق المنتظمة - الداخلية والخارجية - مهمة أيضًا. استخدم هذه المراجعات لتوثيق الأداء وتحديد نقاط الضعف وتحسين العمليات. يجب أن تتضمن خطط الاستجابة للحوادث أدوارًا واضحة وبروتوكولات اتصال وإجراءات محددة مسبقًا لأنواع مختلفة من الحوادث. ابدأ صغيرًا من خلال تجربة أنظمة التشخيص الذاتي في عمليات سير العمل الحرجة، ثم قم بالتوسع أثناء تحسين نهجك. مع مرور الوقت، سيضمن تعزيز الثقافة القائمة على البيانات أن الأفكار من اكتشاف الأخطاء تؤدي إلى تحسينات مستمرة.
لا يقتصر الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي على اكتشاف الأخطاء فحسب، بل إنه يغير قواعد اللعبة لتحسين الكفاءة وتعزيز خدمة العملاء وضمان الامتثال. لا تتوقف هذه التقنية عند التشغيل الآلي؛ فهي تتعلم وتتكيف باستمرار لمواكبة العمليات المتغيرة.
يساعد الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي الشركات على توفير الوقت والمال من خلال تقليل الأخطاء وتسريع العمليات. على سبيل المثال، أبلغت الشركات عن متوسط عائد استثمار قدره 250٪ خلال السنة الأولى من التنفيذ. لقد شهد البعض نتائج مذهلة، مثل خفض أوقات المعالجة في التمويل بنسبة تصل إلى 80٪، وخفض تكاليف الامتثال بنسبة 30٪، وتقليل نفقات التوظيف بنسبة 50٪. في صناعات مثل التأمين، انخفضت معدلات الخطأ في سير عمل المستندات بأكثر من 90٪.
في المملكة المتحدة، سجلت الشركات الصغيرة والمتوسطة (SMEs) التي تستخدم الذكاء الاصطناعي مكاسب في الإنتاجية تتراوح من 27٪ إلى 133٪. لا تؤدي هذه الوفورات إلى تحسين العمليات فحسب، بل تخلق أيضًا تجربة أكثر سلاسة واستجابة للعملاء.
مع اكتشاف الأخطاء في الوقت الفعلي، تصبح تفاعلات العملاء أكثر سلاسة، وتجنب المشكلات التي قد تؤدي إلى الإحباط. أبلغت الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي عن زيادة بنسبة 3.5٪ في معدلات رضا العملاء. كما ثبت أن أدوات الذكاء الاصطناعي تعزز رضا العملاء بنسبة تصل إلى 17٪ مع تقليل أوقات الاستجابة بنسبة 38٪.
شهدت العديد من الشركات نتائج رائعة من تكامل الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال:
«يقدّر المرضى مدى سهولة استخدامه. لقد احتفظ الكثيرون بالرقم للحجوزات المستقبلية، مما يلغي الحاجة إلى الاتصال أو زيارة موقعنا على الويب.» - جيل ميسر، رئيس العمليات، أخصائي الأمراض الجلدية
لكن فوائد الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي لا تتوقف عند خدمة العملاء. كما أنها تلعب دورًا مهمًا في الامتثال وإدارة المخاطر.
نظرًا لأن البيئات التنظيمية تزداد تعقيدًا، فإن الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي يساعد المؤسسات على البقاء متوافقة. على سبيل المثال، بموجب قانون الاتحاد الأوروبي للذكاء الاصطناعي - المقرر أن يدخل حيز التنفيذ بحلول عام 2026 - يمكن أن تؤدي الانتهاكات إلى غرامات تصل إلى 35 مليون دولار أو 7٪ من الإيرادات العالمية. تعلمت إحدى شركات المرافق هذا بالطريقة الصعبة، حيث واجهت غرامة قدرها 10 ملايين دولار بسبب عدم تقديم ملف تنظيمي بسبب العمليات اليدوية.
تعمل أنظمة الامتثال القائمة على الذكاء الاصطناعي على تبسيط هذه التحديات من خلال تقديم إعداد أسرع للتدقيق بنسبة تصل إلى 40٪، وتحقيق دقة 95٪ في تحديد الانتهاكات، وتقليل تكاليف الامتثال بنسبة 30٪. أبلغت المرافق التي تستخدم الذكاء الاصطناعي عن انتهاكات أقل بنسبة 25٪، وتكاليف امتثال أقل بنسبة 20٪، ودقة تدقيق أعلى بنسبة 35٪. على سبيل المثال، تمكنت إحدى مرافق الساحل الغربي من خفض الرسوم القانونية المرتبطة بالامتثال بنسبة 25٪ بعد اعتماد المراقبة الآلية للمخاطر.
«يتطلب تطور الذكاء الاصطناعي من قادة الامتثال التفكير المستقبلي والمشاركة بشكل استباقي في المشهد التنظيمي المتنامي للتخفيف من المخاطر وتعظيم فرص الابتكار». - Jan Stappers LLM
يتفوق الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الأنماط التي قد تشير إلى مخاطر الامتثال، مثل نشاط المعاملات غير المعتاد الذي قد يشير إلى غسيل الأموال. من خلال معالجة هذه المشكلات مبكرًا، تتجنب المؤسسات الانتهاكات التنظيمية وتحمي سمعتها.
استنادًا إلى أساليب الكشف السابقة، يسلط دور الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات العالم الحقيقي الضوء على قدرته على حل المشكلات قبل تفاقمها، مما يوفر فوائد قابلة للقياس عبر صناعات متعددة.
أصبح الذكاء الاصطناعي أداة قوية في مكافحة الاحتيال داخل القطاع المالي. بين عامي 2022 و 2023، وصلت الخسائر العالمية من عمليات الاحتيال وسرقة الهوية إلى ما يقدر بـ 1 تريليون دولار، حيث أبلغت المؤسسات المالية الأمريكية عن زيادة مذهلة بنسبة 65٪ في خسائر الاحتيال خلال نفس الفترة.
تعمل أنظمة الكشف عن الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي على تحليل المعاملات في الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط المشبوهة التي قد لا تلاحظها الطرق التقليدية. على سبيل المثال، بدأت وزارة الخزانة الأمريكية في الاستفادة من التعلم الآلي في أواخر عام 2022 لمكافحة الاحتيال في الشيكات، حيث قدرت أن هذه الأنظمة ساعدت في منع أو استرداد أكثر من 4 مليارات دولار من الاحتيال خلال السنة المالية 2024. أبلغت الشركات التي تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي المتقدمة عن زيادة تصل إلى 40٪ في دقة اكتشاف الاحتيال.
يمكن أن تؤدي الأخطاء أثناء الدفع إلى التخلي عن سلة التسوق بشكل كبير وفقدان الإيرادات. يلعب الذكاء الاصطناعي الآن دورًا رئيسيًا في معالجة هذه المشكلات، وضمان تجارب أكثر سلاسة للعملاء وتحسين معدلات التحويل. من خلال اكتشاف أخطاء إدخال النموذج وتصحيحها في الوقت الفعلي، تقترح أنظمة الذكاء الاصطناعي إصلاحات للأخطاء المطبعية أو أخطاء التنسيق. كما أنها تعمل على تكييف عمليات الدفع ديناميكيًا استنادًا إلى سلوك المستخدم، مما يبسط تجربة العملاء العائدين.
على سبيل المثال، الأمازون يستخدم خيارات الملء التلقائي المستنيرة بعناوين الشحن السابقة وسجل البحث، بينما علي اكسبرس يرسل توصيات بريد إلكتروني مخصصة من خلال تحليل سجلات الشراء وأنماط التصفح. بالإضافة إلى تعزيز تجربة المستخدم، تراقب هذه الأنظمة أيضًا المعاملات بحثًا عن نشاط غير عادي، مما يعزز منع الاحتيال.
بينما يركز البيع بالتجزئة على تحسين رضا العملاء، يخطو الذكاء الاصطناعي خطوات مهمة بنفس القدر في التصنيع.
غالبًا ما تفقد طرق مراقبة الجودة التقليدية 20-30٪ من العيوب، مما يؤدي إلى عمليات سحب مكلفة وعملاء غير راضين. وفقًا للجمعية الأمريكية للجودة، يمكن أن تكلف مراقبة الجودة الرديئة المؤسسات 15-20٪ من إيرادات مبيعاتها السنوية. تعمل الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تغيير اللعبة من خلال توفير مراقبة مستمرة ودقيقة - قادرة على تحليل آلاف المكونات في الدقيقة دون فقدان الدقة.
BMW، على سبيل المثال، قامت بتطبيق أنظمة الرؤية بالذكاء الاصطناعي عبر مرافق الإنتاج الخاصة بها، مما أدى إلى خفض معدلات العيوب بنسبة 30٪ في غضون عام وزيادة رضا العملاء بنسبة 15٪. وبالمثل، سامسونج إليكترونيكس نشر نظام تعلم آلي متعدد المراحل لتحليل بيانات الاختبار المرئية والإلكترونية، مما قلل من عوائد العملاء بنسبة 31٪ في غضون 18 شهرًا. يمكن لأنظمة الفحص التي تعمل بالذكاء الاصطناعي توجيه محطات الإصلاح الآلية بدقة ملحوظة، مثل تصحيح عيوب اللحام بمعدل نجاح 94٪. ميدترونك استخدم أيضًا التعلم الآلي لفحص مكونات أجهزة القلب القابلة للزرع، وتحقيق معدلات اكتشاف عالية مع تقليل الإيجابيات الكاذبة.
وفي مثال آخر, FIH موبايل، وهي شركة تابعة لـ فوكسكون، بالشراكة مع جوجل كلاود لدمج الفحص البصري AI في عمليات تصنيع ثنائي الفينيل متعدد الكلور. أدى هذا التعاون إلى تحسين جودة المنتج بشكل كبير، مع وجود خطط لمزيد من التوسع. سابكات شيه، المدير المساعد الأول في FIH موبايل، أعرب عن:
«لقد كان من الرائع العمل مع Google Cloud لجلب تقنيات التعلم الآلي المبتكرة ورؤية الكمبيوتر إلى عمليات الجودة لدينا. يثق المهندسون من FIH Mobile في Google Cloud ونحن نحقق تحسينات كبيرة في المنتج من خلال تعاوننا مع فرقك».
توضح هذه الأمثلة كيف يؤدي اكتشاف الأخطاء المستند إلى الذكاء الاصطناعي إلى إعادة تشكيل الصناعات. منصات مثل prompts.ai تستفيد من هذه التطورات لدمج اكتشاف الأخطاء في الوقت الفعلي في إدارة سير العمل، وتعزيز الكفاءة وتقليل المخاطر عبر مختلف القطاعات.
يعمل اكتشاف أخطاء الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي على إعادة تشكيل كيفية عمل الشركات وتقديم نتائج تتجاوز الأتمتة البسيطة. الشركات التي تستخدم التشغيل الآلي القائم على الذكاء الاصطناعي تقرير يصل إلى زيادة بنسبة 40% في الكفاءة التشغيلية، زيادة الإنتاجية بنسبة 35%، أوقات دقة أسرع بنسبة 60%، ووفورات ملحوظة في التكاليف في العمليات المنظمة.
«أصبحت أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي حجر الزاوية في تحول الأعمال الحديثة، مما يوفر للمؤسسات فرصًا غير مسبوقة لتبسيط العمليات وخفض التكاليف واكتساب مزايا تنافسية». - ديان ماركوفيتش، المؤسس المشارك https://hypestudio.org/
الفوائد المالية مثيرة للإعجاب بنفس القدر. في الصناعات ذات اللوائح الصارمة، شهدت الشركات تنخفض التكاليف المتعلقة بالامتثال بنسبة 30-45٪، في حين أدت أدوات القرار المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى دورات صنع القرار بشكل أسرع بنسبة 40-60% و نتائج قرارات أفضل بنسبة 25-35%. على جانب العملاء، أدى تحسين الذكاء الاصطناعي إلى تحسينات بنسبة 30-50٪ في مقاييس الرضا و زيادة بنسبة 15-25% في معدلات الاستبقاء.
ما يميز اكتشاف أخطاء الذكاء الاصطناعي هو قدرته على التعلم والتحسين بمرور الوقت. على عكس الأنظمة التقليدية التي تعتمد على القواعد الثابتة، يتطور الذكاء الاصطناعي من خلال حلقات التغذية الراجعة، والتكيف مع الظروف الجديدة، والتعرف على الأنماط، واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، قام مصنع أشباه الموصلات بتخفيض معدلات العيوب من من 12% إلى 3.2% في غضون ستة أشهر فقط من خلال الاستفادة من التعلم المستمر بالذكاء الاصطناعي.
تسلط هذه النتائج الضوء على الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي لإعادة تعريف إدارة سير العمل في السنوات المقبلة.
وبالنظر إلى المستقبل، يعد العقد المقبل بمزيد من التقدم في اكتشاف أخطاء الذكاء الاصطناعي. تقدر McKinsey أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساهم 4.4 تريليون دولار في نمو الإنتاجية من حالات استخدام الشركات، مع 92% من الشركات تخطط لزيادة استثمارات الذكاء الاصطناعي في السنوات الثلاث المقبلة.
التقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي الوكيل تم إعدادها لتحويل عمليات سير العمل بالكامل. ستقوم هذه الأنظمة بإدارة المهام المعقدة بشكل مستقل دون تدخل بشري. على سبيل المثال، سالسفورسق قوة الوكيل يسمح بالفعل للمستخدمين بنشر وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على التعامل مع المهام المعقدة مثل محاكاة إطلاق المنتجات أو تنظيم حملات التسويق.
سوف يغير قواعد اللعبة الآخر متعدد الوسائط، حيث يدمج الذكاء الاصطناعي معالجة النصوص والصوت والفيديو. سيؤدي ذلك إلى تمكين اكتشاف الأخطاء عبر أنواع بيانات متعددة في وقت واحد، مما يوفر مراقبة أكثر شمولاً من أي وقت مضى.
حوسبة متطورة تستعد أيضًا لإحداث ثورة في هذا المجال من خلال تمكين معالجة البيانات بشكل أسرع وبزمن انتقال منخفض مباشرة على الأجهزة أو الخوادم المحلية. لا يؤدي ذلك إلى خفض تكاليف النطاق الترددي السحابي فحسب، بل يجعل اكتشاف الأخطاء في الوقت الفعلي أكثر سهولة للشركات الصغيرة والعمليات عن بُعد.
تتحسن الشفافية في أنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا، وهو أمر بالغ الأهمية للسلامة وتقليل التحيز. ستوفر الأنظمة المستقبلية تفسيرات أوضح لقراراتها، مما يساعد المؤسسات على الثقة والتحقق من صحة التوصيات القائمة على الذكاء الاصطناعي.
«الذكاء الاصطناعي، مثل معظم التقنيات التحويلية، ينمو تدريجيًا، ثم يصل فجأة». - ريد هوفمان، أحد مؤسسي LinkedIn و Inflection AI، والشريك في Greylock Partners، والمؤلف
تستفيد منصات مثل prompts.ai بالفعل من هذه التطورات من خلال سير العمل متعدد الوسائط والتعاون في الوقت الفعلي. عندما يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً بفضل قدرات التفكير المحسّنة، ستتمكن الشركات من اكتشاف الأخطاء المعقدة بشكل متزايد ومنعها مع توقع حالات الفشل المحتملة قبل حدوثها.
يتحول التركيز نحو تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر عملية التي تحل مشاكل محددة وقابلة للقياس. هذا النهج - جنبًا إلى جنب مع التركيز المتزايد على الممارسات الأخلاقية والأمن - سيجعل أنظمة اكتشاف الأخطاء بالذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وأكثر ملاءمة للعمليات ذات المهام الحرجة.
«لطالما اعتبرت الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا الأكثر عمقًا التي تعمل عليها البشرية. أكثر عمقًا من النار أو الكهرباء أو أي شيء قمنا به في الماضي.» - سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة Alphabet
يوفر الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي للشركات طريقة قوية للبقاء متوافقة وتجنب الخسائر المالية من خلال مراقبة سير العمل باستمرار والإبلاغ الفوري عن أي أخطاء أو مخالفات. تعمل هذه الأنظمة من خلال تحليل المعاملات والعمليات تلقائيًا، واكتشاف المخاطر أو الانتهاكات المحتملة قبل أن تتحول إلى مشاكل باهظة الثمن.
خذ عمليات التدقيق في الوقت الفعلي، على سبيل المثال. يمكن للأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أن تضمن التزام الشركات باللوائح، مما يقلل بشكل كبير من فرص الغرامات أو العقوبات. لا تقلل أتمتة هذه المهام من الحاجة إلى الإشراف اليدوي فحسب، بل تقلل أيضًا النفقات الإدارية وتعزز الكفاءة التشغيلية. يعمل نهج التفكير المستقبلي هذا على حماية الصحة المالية للشركة مع زيادة الإنتاجية والربحية في نفس الوقت.
يتخذ التعلم الآلي والأنظمة القائمة على القواعد أساليب مختلفة جدًا عندما يتعلق الأمر باكتشاف الأخطاء.
الأنظمة القائمة على القواعد تعمل وفقًا لقواعد «if-then» المحددة مسبقًا والتي أنشأها خبراء بشريون. إن إمكانية التنبؤ بها وطبيعتها المباشرة تجعلها مناسبة تمامًا للمهام حيث تكون الشفافية والاتساق من الأولويات. على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى نظام يتبع إرشادات أو لوائح صارمة، فإن الأنظمة القائمة على القواعد تعد خيارًا قويًا. ومع ذلك، فإنها تميل إلى التقصير في التعامل مع عمليات سير العمل المعقدة أو المتغيرة باستمرار لأنها تتطلب تحديثات يدوية متكررة لتظل ملائمة.
أنظمة التعلم الآليفي المقابل، يمكنك التعلم من البيانات والتكيف مع مرور الوقت دون الحاجة إلى برمجة محددة لكل سيناريو. وهذا يجعلها مناسبة تمامًا للبيئات الديناميكية والمعقدة حيث يمكن للأنماط في البيانات توجيه القرارات. ومع ذلك، فإنهم يواجهون مجموعة من التحديات الخاصة بهم: غالبًا ما يحتاجون إلى مجموعات بيانات كبيرة لأداء جيد، ويمكن أن تبدو عملية صنع القرار الخاصة بهم وكأنها «صندوق أسود»، مما يجعل من الصعب تفسير كيفية وصولهم إلى استنتاجات معينة.
في النهاية، يتلخص قرار استخدام نهج واحد على الآخر في تعقيد سير العمل ومقدار القدرة على التكيف أو الوضوح الذي تحتاجه. تجلب كلتا الطريقتين نقاط قوة فريدة إلى الطاولة، وبالتالي فإن الاختيار الصحيح يعتمد على أهدافك المحددة.
يمكن للشركات الاستفادة من قوة تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA) لاكتشاف أخطاء سير العمل وإصلاحها في الوقت الفعلي. تعمل هذه الأدوات على تغيير قواعد اللعبة عندما يتعلق الأمر بأتمتة المهام المتكررة ومعالجة البيانات على الفور وتحديد التناقضات التي تحتاج إلى الاهتمام. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع مهام مثل التحقق من صحة إدخالات البيانات، واكتشاف أخطاء التنسيق، وحتى اقتراح التصحيحات - وكل ذلك يعزز الدقة والكفاءة.
لتحقيق أقصى استفادة من هذه الأدوات، من الضروري إجراء المراقبة المستمرة وتسجيل الدخول. يساعد ذلك على ضمان بقاء أنظمة الذكاء الاصطناعي مستجيبة للتغييرات، وتشغيلها بسلاسة، وتقليل الاضطرابات إلى الحد الأدنى. من خلال اعتماد هذه الممارسات، يمكن للشركات تبسيط عملياتها وتقليل الأخطاء المكلفة وتحسين الإنتاجية بشكل كبير.
