Tham gia các bản tin hàng ngày và hàng tuần của chúng tôi để cập nhật mới nhất và nội dung độc quyền về bảo hiểm AI hàng đầu trong ngành. Tìm hiểu thêm
Trực quan – Gã khổng lồ phần mềm tài chính đằng sau các sản phẩm như TurboTax và QuickBooks – đang có những bước tiến đáng kể khi sử dụng AI tổng quát để tăng cường các dịch vụ của mình cho các khách hàng doanh nghiệp nhỏ.
Trong một cảnh quan công nghệ tràn ngập những lời hứa AI, Intuit đã xây dựng một kiến trúc AI dựa trên đại lý mang lại kết quả kinh doanh hữu hình cho các doanh nghiệp nhỏ. Công ty đã triển khai những gì họ gọi là đã thực hiện cho bạn những trải nghiệm tự động xử lý toàn bộ quy trình công việc và mang lại tác động kinh doanh có thể định lượng.
Intuit đã được xây dựng ra lớp AI của riêng mình, nó gọi là hệ điều hành AI (GenOS) tổng quát. Công ty đã trình bày chi tiết một số cách sử dụng Gen AI để cải thiện cá nhân hóa tại Biến đổi VB 2024. Vào tháng 9 năm 2024, Intuit cho biết thêm AI đại lý Quy trình làm việc, một nỗ lực đã cải thiện hoạt động cho cả công ty và người dùng.
Theo dữ liệu Intuit mới, khách hàng trực tuyến QuickBooks đang được trả trung bình nhanh hơn năm ngày, với hóa đơn quá hạn có khả năng thanh toán đầy đủ hơn 10%. Đối với các doanh nghiệp nhỏ nơi dòng tiền là vua, đây không chỉ là những cải tiến gia tăng-chúng có khả năng là những đổi mới tiết kiệm kinh doanh.
Bộ ba kỹ thuật: Kiến trúc dữ liệu của Intuit cho phép AI thực sự
Điều tách biệt cách tiếp cận của Intuit với các đối thủ cạnh tranh là kiến trúc dữ liệu tinh vi được thiết kế đặc biệt để cho phép các trải nghiệm AI dựa trên tác nhân.
Công ty đã xây dựng cái mà CDO Ashok Srivastava gọi là một bộ ba hệ thống dữ liệu:
- Hồ dữ liệu: Kho lưu trữ nền tảng cho tất cả dữ liệu.
- Dữ liệu khách hàng (CDC): Một lớp phục vụ chuyên dụng cho trải nghiệm AI.
- Phạm viXe buýt sự kiệnMột lần nữa: một hệ thống dữ liệu phát trực tuyến cho phép các hoạt động thời gian thực.
Cdc CDC cung cấp một lớp phục vụ cho các trải nghiệm AI, sau đó hồ dữ liệu là loại kho lưu trữ cho tất cả các dữ liệu như vậy, theo Srivastava nói với VentureBeat. Các tác nhân sẽ tương tác với dữ liệu và nó có một bộ dữ liệu mà nó có thể xem xét để lấy thông tin.
Vượt ra ngoài vector nhúng vào AI đại lý năng lượng
Kiến trúc Intuit phân kỳ từ phương pháp tiếp cận cơ sở dữ liệu vector điển hình, nhiều doanh nghiệp đang vội vã triển khai. Mặc dù cơ sở dữ liệu vector và nhúng rất quan trọng để cung cấp năng lượng cho các mô hình AI, nhưng Intuit nhận ra rằng sự hiểu biết ngữ nghĩa thực sự đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện hơn.
Srivastava nói rằng vấn đề chính tiếp tục là để đảm bảo rằng chúng ta có sự hiểu biết tốt, hợp lý và ngữ nghĩa về dữ liệu, theo ông Srivastava.
Để đạt được sự hiểu biết ngữ nghĩa này, Intuit đang xây dựng một lớp dữ liệu ngữ nghĩa trên cơ sở hạ tầng dữ liệu cốt lõi của nó. Lớp dữ liệu ngữ nghĩa giúp cung cấp bối cảnh và ý nghĩa xung quanh dữ liệu, ngoài chính dữ liệu thô hoặc các biểu diễn vectơ của nó. Nó cho phép các tác nhân AI của Intuit hiểu rõ hơn về các mối quan hệ và kết nối giữa các nguồn dữ liệu và yếu tố khác nhau.
Bằng cách xây dựng lớp dữ liệu ngữ nghĩa này, Intuit có thể tăng cường khả năng của các hệ thống dựa trên vector với sự hiểu biết sâu sắc hơn, theo ngữ cảnh hơn về dữ liệu. Điều này cho phép các đại lý AI đưa ra quyết định có ý nghĩa và có ý nghĩa hơn cho khách hàng.
Ngoài tự động hóa cơ bản: Cách AI đại lý hoàn thành toàn bộ quy trình kinh doanh tự chủ
Không giống như các doanh nghiệp triển khai AI cho tự động hóa quy trình công việc cơ bản hoặc dịch vụ khách hàng chatbots, Intuit đã tập trung vào việc tạo ra các tác nhân hoàn toàn được thực hiện cho các trải nghiệm của bạn. Đây là những ứng dụng xử lý các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước trong khi chỉ yêu cầu sự chấp thuận cuối cùng của con người.
Đối với người dùng QuickBooks, hệ thống đại lý phân tích lịch sử thanh toán và trạng thái hóa đơn của khách hàng để tự động phác thảo các tin nhắn nhắc nhở được cá nhân hóa, cho phép chủ doanh nghiệp chỉ cần xem xét và phê duyệt trước khi gửi. Khả năng cá nhân hóa của hệ thống dựa trên bối cảnh mối quan hệ và các mô hình thanh toán đã đóng góp trực tiếp vào các khoản thanh toán nhanh hơn có thể đo lường được.
Intuit đang áp dụng các nguyên tắc tác nhân giống hệt nhau trong nội bộ, phát triển các hệ thống mua sắm tự trị và trợ lý nhân sự.
Chúng tôi có khả năng có một quy trình mua sắm đại lý nội bộ mà nhân viên có thể sử dụng để mua đồ dùng và đi du lịch, theo ông Srivastava giải thích, chứng minh công ty đang ăn thức ăn cho chó AI của mình như thế nào.
Được thiết kế cho kỷ nguyên mô hình lý luận
Điều có khả năng mang lại cho Intuit một lợi thế cạnh tranh so với các triển khai AI của doanh nghiệp khác là cách hệ thống được thiết kế với tầm nhìn xa về sự xuất hiện của các mô hình lý luận tiên tiến như Deepseek.
Chúng tôi đã xây dựng thời gian chạy gen trong dự đoán các mô hình lý luận sắp diễn ra, ông Ash Ashok tiết lộ. Chúng tôi không đứng sau tám quả bóng, chúng tôi đang đi trước nó. Chúng tôi đã xây dựng các khả năng giả định rằng lý luận sẽ tồn tại.
Thiết kế có tư duy tiến bộ này có nghĩa là Intuit có thể nhanh chóng kết hợp các khả năng lý luận mới vào trải nghiệm tác nhân của họ khi chúng xuất hiện, mà không cần phải đại tu kiến trúc. Theo Srivastava, các nhóm kỹ thuật của Intuit đã sử dụng các khả năng này để cho phép các đại lý lý luận trên một số lượng lớn các công cụ và dữ liệu theo cách mà trước đây không thể.
Chuyển từ AI cường điệu sang tác động kinh doanh
Có lẽ đáng kể nhất, cách tiếp cận của Intuit cho thấy sự tập trung rõ ràng vào kết quả kinh doanh hơn là sự thể hiện công nghệ.
Có rất nhiều công việc và rất nhiều sự phô trương đang diễn ra trong những ngày này trên chính AI, rằng nó sẽ cách mạng hóa thế giới, và tất cả những điều đó, mà tôi nghĩ là tốt, Srivastava nói. Nhưng tôi nghĩ những gì tốt hơn rất nhiều là cho thấy rằng nó thực sự giúp người thật làm tốt hơn.
Công ty tin rằng khả năng lý luận sâu sắc hơn sẽ cho phép thực hiện toàn diện hơn cho bạn trải nghiệm của bạn, bao gồm nhiều nhu cầu của khách hàng với độ sâu lớn hơn. Mỗi trải nghiệm kết hợp nhiều trải nghiệm nguyên tử hoặc các hoạt động rời rạc cùng nhau tạo ra một giải pháp quy trình công việc hoàn chỉnh.
Điều này có nghĩa là gì đối với các doanh nghiệp áp dụng AI
Đối với các doanh nghiệp đang tìm cách thực hiện AI một cách hiệu quả, cách tiếp cận của Intuit cung cấp một số bài học có giá trị cho các doanh nghiệp:
- Tập trung vào kết quả đối với công nghệ: Thay vì giới thiệu AI vì mục tiêu Sake mục tiêu riêng của mình các điểm đau kinh doanh cụ thể với các mục tiêu cải thiện có thể đo lường được.
- Xây dựng với các mô hình trong tương lai trong tâm trí: Kiến trúc thiết kế có thể kết hợp các khả năng lý luận mới nổi mà không cần phải xây dựng lại hoàn toàn.
- Giải quyết các thách thức dữ liệu trước tiên: Trước khi vội vã triển khai các đại lý, hãy đảm bảo nền tảng dữ liệu của bạn có thể hỗ trợ sự hiểu biết ngữ nghĩa và lý luận giữa hệ thống.
- Tạo kinh nghiệm hoàn chỉnh: Nhìn xa hơn tự động hóa đơn giản để tạo ra các quy trình công việc từ đầu đến cuối cho bạn cung cấp các giải pháp hoàn chỉnh.
Khi AI đại lý tiếp tục trưởng thành, các doanh nghiệp tuân theo ví dụ của Intuit bằng cách tập trung vào các giải pháp hoàn chỉnh thay vì các tính năng AI bị cô lập có thể thấy mình đạt được kết quả kinh doanh cụ thể tương tự thay vì chỉ đơn giản là tạo ra tiếng vang công nghệ.
