مقابلات
سانشيت موليك، نائب الرئيس المساعد لشركة إنفوسيس لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتحكم الآلي – سلسلة المقابلات
سانشيت موليك هو نائب الرئيس المساعد ورئيس مبيعات الخدمات العالمية لشركة إنفوسيس لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتحكم الآلي. في هذا الدور، يقود مبيعات و تسويق وتحالفات الخدمات العالمية لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتحكم الآلي، ويشترك مع العملاء لمساعدتهم في رسم خارطة طريقهم عبر طيف التحكم الآلي، مستفيداً من كل شيء بدءاً من التحكم الآلي الروبوتي إلى الخدمات الإدراكية. عمل موليك في الولايات المتحدة وأستراليا وبريطانيا والهند، بعد لعب أدوار شملت المبيعات والاستشارات والتسليم.
تمكين شركة إنفوسيس الشركات من دمج التحكم الآلي في العمليات. ما هي بعض الأسباب التي تدعو الشركات إلى النظر في هذه الخيارات؟
يسمح التحكم الآلي في العمليات للأعمال بفتح الكفاءات التشغيلية في شكل إطلاق السعة، وتجنب التكاليف من خلال تقليل منحنى العمل، وجودة أعلى من خلال أفعال روبوتية متكررة، وتحسين تجربة الموظف من خلال إزالة المهام الروتينية والمملة، وتحسين تجربة العملاء من خلال السلوك المتسق وأفضل وقت التعامل المتوسط.
في المراحل الأولى من التحول، يمكن للتحكم الآلي في العمليات لعب دور حاسم في تعزيز إنتاجية المنظمة. ومع ذلك،随着 انتشار التحول عبر الشركة ومع منصات التعلم منخفض الرمز / بدون رمز التي تدفع التطوير المواطن في بعض الشركات، نرى أن التحكم الآلي في العمليات أداة فعالة لتعزيز الإنتاجية الفردية.
ما هي بعض الأمثلة على مهام التحكم الآلي في العمليات التي يمكن لشركة إنفوسيس مساعدتها؟
يمكن لشركة إنفوسيس مساعدة أي عمل في أي قطاع له مهام روتينية قائم على القواعد تُؤدى من قبل البشر. تبدأ معظم برامج التحول إلى التحكم الآلي في العمليات في الوظائف الشركية مثل المالية والمحاسبة والموارد البشرية والشراء وغيرها. هذا لأن هذه الوظائف تتيح لنفسها قابلية النقل عبر الصناعات لcases استخدام وتحويل الأفكار التلقينية. ومع ذلك، هناك حالات متزايدة لاستخدام التحكم الآلي في العمليات لتعزيز الكفاءة والفعالية في العمليات التجارية الأساسية. على سبيل المثال، نحن نعمل مع عميل بنكي كبير لنا لإعادة تخيل عمليات الخزانة باستخدام التلقين الآلي والذكاء الاصطناعي.
كانت إحدى القيود المبكرة لأنظمة التحكم الآلي في العمليات هي أنها لا يمكنها العمل إلا مع البيانات المهيكلة كمدخل. ومع ذلك، تطورت معظم منصات التحكم الآلي في العمليات الآن إلى النقطة التي يمكنها تطبيق تقنيات لتحويل البيانات شبه المهيكلة أو غير المهيكلة إلى بيانات مهيكلة، مما يزيد من خط أنابيب الفرص للتلقين الآلي، وبالتالي التحول إلى تلقين العمليات الذكية.
هل تقدم شركة إنفوسيس أيضًا تدريبًا على التلقين الآلي بالذكاء الاصطناعي؟
لقد طوّرنا نهجًا للتعلم دائمًا، ودمجرنا التعلم من خلال منصتنا الداخلية للتدريب، ليكس. لقد أنشأنا مسارات تعلم مع مستويات مختلفة من الشهادات التي تمكن موظفينا من أن يصبحوا “محترفين تلقين آلي” أو “محترفين ذكاء اصطناعي” أو كلاهما. تم تجميع محتوى هذه المسارات التعلم مع مدخلات من شركائنا لمنتجات البرمجيات، بالإضافة إلى شراكاتنا الأكاديمية.
نقدم هذه البرامج التدريبية ونمتد بالسلسلة القيمة إلى عملائنا أثناء سعيه لتحديث مهارات موظفيه. لقد أنشأنا أيضًا كبسولات دقيقة حول منصات تلقين آلي محددة يمكن استخدامها لتحفيز التمكين السريع بين مستخدمي الأعمال، وهو ما يمكن أن يسهل الفكرة الفعالة. هذا مهم جدًا في مجال التلقين الآلي والذكاء الاصطناعي، لأن الخطوة الأولى لتحقيق النجاح في تبني التلقين الآلي هي تحديد أفضل الحالات الاستخدامية، وفي معظم الحالات (أجسر القول كلها) يأتي هذا من خلال المشاركة الفعالة من الأعمال.
تقدم شركة إنفوسيس “إعادة التفكير في التكنولوجيا”، بحيث يمكن تقييم التغييرات الأساسية المطلوبة في منظومة التطبيقات والبنية التحتية. هل يمكنك أن تأخذنا في مثال عن كيفية تطبيق هذا؟
فكر في كيفية إجراء العملية، وكيف ستتغير العملية مع مرور الوقت، وكيف تتفاعل العملية مع الوحدات الأخرى داخل المنظمة: هذه هي الاعتبارات التي نأخذها قبل بدء مشروع تلقين آلي. لإعادة التفكير في كيفية استخدام التكنولوجيا في النهاية يساعدنا على إعادة التفكير في كيفية عملنا. في شركة إنفوسيس، نسعى جاهدين لجلب هذه الفلسفة معنا كل يوم، وتطبيقها على كيفية تعاوننا مع عملائنا. مع توزيع الذكاء الاصطناعي والتلقين الآلي، لدى المنظمات الفرصة للقفز بعيدًا مع الإطارات التي طوّرناها لتنفيذ مبادرات التحول الرقمي.
معظم المنظمات التقليدية تجلس على تطبيقات وأصول بنية تحتية قديمة. تحديث التراث هو واحد من العروض الأساسية لشركة إنفوسيس لمساعدة عملائنا على تجديد وتحديث عروضهم للسوق. من وجهة نظر التلقين الآلي والذكاء الاصطناعي،鼓رنا نهج اكتشاف العمليات يشجع فرق الأعمال على إعادة التفكير في كيفية تحديث عمليات الأعمال وفقًا لتحولات السوق. على سبيل المثال، يأتي نهجنا المُدار بالذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات بعمق الإشارات من التطبيقات والبنية التحتية من خلال تحليل تذاكر الخدمة والتنبيهات والاستثناءات للمساعدة في تطوير مكتبات خدمة إنسانية مدارة بالذكاء الاصطناعي، ونهج الصيانة الذاتية والصيانة الوقائية لتقليل الجهد اليدوي عبر عمليات تكنولوجيا المعلومات للعملاء.
تمكين شركة إنفوسيس من إنشاء قوة عمل ذكية مع حلول الذكاء الاصطناعي المحادثية. هل يمكنك أن تشاركنا بعض التفاصيل حول معالجة اللغة الطبيعية المستخدمة في هذا الشات بوت، ولماذا هي متفوقة على الحلول المنافسة؟
تم تصميم حل شات بوت NIA الداخلي الذي طوّرناه لمساعدة جميع وحدات الأعمال داخل شركة إنفوسيس على تطبيق الذكاء الاصطناعي المحادثي في إداراتها، وباستخدام هذا الخبرة نحن قادرون الآن على خدمة عملائنا باستخدام نفس الحل. بعض الميزات مثل مستخرج الأسئلة الشائعة، وإنشاء العبارات، واللوحة الإدارية سهلة الاستخدام تساعد في نشر الشات بوت بسرعة.
بالإضافة إلى ذلك، يسمح لنا القدرة على التكامل مع منصات الاتصال مثل فيسبوك وسكايب وواتساب لعملائنا بالتفاعل مع العملاء والبائعين بطريقة موحدة. يضيف التلقين الآلي مع الذكاء الاصطناعي المحادثي بوتات إجراء لإكمال المهام والطلبات الشائعة. يمكن تطبيق التعلم النشط على الشات بوت لتمكين البوتات من أن تصبح أكثر ذكاءً مع مرور الوقت مع التدخل البشري. نستخدم خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية المفتوحة المصدر بالإضافة إلى العروض المملوكة لشركة جوجل وأزور وأمازون وواتسون التي دمجناها في شات بوت Nia. هذا يسمح لنا بالتحسين المستمر بناءً على التقدم المُحرز في الصناعة، واستخدام أي استثمارات قام بها عملاؤنا.
هل يتم استخدام شجرة القرار دائمًا مع هذا الشات بوت، أم أنه على أساس كل حالة على حدة؟
مكون شجرة القرار هو مكون أساسي لمساعدة الشات بوت على فهم طلبات العمل مع المستخدمين الذين يتفاعلون معها.
ما هي بعض المنتجات أو الحلول الجديدة المثيرة للاهتمام التي تعمل عليها شركة إنفوسيس؟
مصنع البوت، وهو مستودع من البوتات الصغيرة المسبقة البناء التي تتيح للمستخدمين خياطة بوتات مسبقة البناء للنشر السريع للتلقين الآلي.
ثم هناك ميني تشات، الذي تم تطويره باستخدام خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية للاستجابة السريعة والدقيقة للمستخدم. يتطلب الحل Training البيانات الأولية لتقديم التدريب والبيانات التدريبية باستخدام العبارات الموجودة في بيانات التدريب للاجابة على استفسارات المستخدم. يقلل من الجهد البشري لإيجاد حل لمشاكل أو قضايا متكررة. يمكن نشر ميني تشات على أي صفحة ويب في غضون 2-3 ساعات.
أخيرًا، مكتب البريد الإلكتروني. تعامل الشركات في جميع أنحاء العالم مع كمية هائلة من البريد الإلكتروني غير المهيكل من العملاء، سواء كان ذلك لشراء منتج أو طلب تغيير في تفاصيلهم أو شكاوى وآراء. لقد طوّرت شركة إنفوسيس حلًا قائمًا على نموذج معالجة اللغة الطبيعية لمساعدة استخراج المعلومات القابلة للاستخدام وتلقين الإجراء بناءً على الإشارة.
هذه هي بعض الأمثلة على الحلول التي نطورها باستمرار كجزء من كل مشروع ننفذه، ثم نجعلها متاحة لعملائنا في جميع أنحاء العالم لتحسين التسليم.
هل هناك أي شيء آخر تود أن تشاركه حول شركة إنفوسيس؟
لقد كان هناك تغطية كبيرة حول التلقين الآلي والذكاء الاصطناعي. في كل هذا، من المهم أن نبقى مركزين على حل المشاكل الحقيقية في العالم. وتتناول شركة إنفوسيس هذا بالتركيز على العثور على المشاكل وحلها. نحن نسوق هذا من خلال إنشاء نظام بيئي يجمع بين الاستشارات والتكنولوجيا والعمليات. كما نحن نعامل طيف الأدوات كتواصل. من البداية، كنا نضع قدرات التلقين الآلي والذكاء الاصطناعي تحت مظلة واحدة، وبالتالي نجلب تدخلات تكنولوجية مختلفة معًا لحل مشكلة تجارية بطريقة أفضل.
كما تم الاعتراف بعملنا من قبل المحللين الرائدين في الصناعة. تم تصنيف شركة إنفوسيس كقائد في IDC MarketScape 2019 لخدمات التلقين الآلي الذكي، في التصنيف الأول لنا في هذا الفضاء. هذا التصنيف يعتمد على إطار شامل ومتقن لتقييم لاعبين التلقين الآلي على معايير مثل الاستراتيجية والتسليم والتسويق ورضا العملاء. يبرز الدراسة العوامل المتوقع أن تكون الأكثر تأثيرًا للنجاح في السوق، سواء في المدى القصير أو الطويل.
نشرت HFS Research最近 وجهة نظر حول سبب وجوب أن يكون لديها مبادرات تنفيذ الذكاء الاصطناعي في الشركات نهجًا أولاً بالأعمال، حيث أشار HFS إلى قدرات الاستشارات المعروفة جيدًا لشركة إنفوسيس ونهجها الموجه إلى النتائج التجارية، وقدرتنا على اتخاذ دور المستشار الموثوق به عند نشر الذكاء الاصطناعي في بيئة العميل، بالإضافة إلى قدرتنا على الحفاظ على وجهة نظر الرحلة الكاملة مع نموذج إنشاء القيمة.
لمعرفة المزيد، زوروا شركة إنفوسيس
