Ten pokazuje możliwości własnego systemu AI w firmach i urzędach. Pokazuje się, jak pracowników można obciążać za pomocą AI. Na przykład takie sprawy jak skargi, wnioski obywatelskie, biletów do pomocy technicznej, e-maili lub zgłoszeń szkód mogą być rozpoznawane i celowo obsługiwane. Cechy: pełna kontrola danych, pełna niezależność, brak dodatkowych kosztów.
Wprowadzenie
W poprzedniej wystawie KI zostało pokazane, jak z małym wysiłkiem i szybkością strzały wrażliwe obrazy mogą być generowane na laptopie KI.
W tym showcase'u AI pokazano, że przy niemal takim samym nakładzie pracy programistycznej i w ciągu minut można inteligentny klasyfikator dokumentów trenować. Dzięki temu komunikacja w firmach i urzędach może być znacznie uproszczona.
Gdzie mogę znaleźć pomoc dla kobiet i panien?
Klasztor AI sam zrozumiał tę prośbę.
Oczekiwania od obywateli lub klientów mogą być wysłane bezpośrednio do odpowiedniego pracownika, albo automatycznie przypisane do odpowiedniej kategorii. Możliwe są również rekomendacje najlepszej odpowiedzi na podstawie wcześniejszych przypadków porównywalnych. Wszystko to automatycznie i oparte o AI. Procesy pracy wspierają przez AI, a nie zastępują procesów pracy. Bo Wiarygodność opiera się na założeniu: Odpowiedzialności. A ta może być tylko przejęta przez człowieka.
Inteligentny klasyfikator może zrozumieć znaczenie dokumentów lub pytań. Występujące w wyniku tego możliwości są ogromne. Poniższy proces przedstawia w punktach, co można osiągnąć w Twoim przedsiębiorstwie lub urzędzie:
- Klient lub obywatel pisze do Państwa wiadomość. Może być to zgłoszenie szkody, skarga, prośba o termin, kwestia rezygnacji, pytanie w sprawie informacji albo coś innego.
- Jeden z waszych pracowników powinien przeglądnąć wiadomość.
- Z pomocą inteligentnego klasyfikatora można rozpoznać, jak należy postępować z wiadomością klienta lub obywatela.
- Z tego wynika seria z Możliwościami:
- Wiadomość jest automatycznie przekazywana do odpowiedniego pracownika.
- Tekst jest porównywany z wcześniejszymi wiadomościami. Pracownik otrzymuje rekomendację do przetworzenia, opartą na wcześniejszym przypadku bardzo podobnym.
Alternatywnie możliwe jest wprowadzenie systemu biletów dla obsługi technicznej (obsługa klienta, usługi dla mieszkańców, programistów):
- Nowy przypadek wchodzi, np. zgłoszenie problemu lub skarga albo błąd oprogramowania.
- Z użyciem inteligentnego klasyfikatora, ten przypadek może być automatycznie zaklasyfikowany do odpowiedniej kategorii.
- Poprawny pracownik otrzymuje sprawę do rozwiązania.
- W przypadku braku informacji otrzymuje on jako rekomendację sposób postępowania w podobnym przypadku z przeszłości.
- Osoba składająca meldunek (klient, obywatel, użytkownik) otrzymuje odpowiedź adekwatną do jego problemu: „Dziękujemy za Państwa wiadomość. Państwa wiadomość została sklasyfikowana jako błąd i jest przetwarzana z najwyższą priorytetem. Jeden z naszych pracowników został już poinformowany.”
Pokaźny Pokaz
Pracuje się z użyciem otwartego źródła modelu AI, który dobrze rozumie język niemiecki. Podczas gdy cały świat mówi innymi językami niż niemiecki, przynajmniej modele języka AI nasz język bardzo dobrze rozumią.
Celem jest rozpoznanie do jakiej kategorii należy dany dokument. Dokumentem można nazwać każdy tekst, np. e-maila, wiadomości wysłanej za pomocą formularza kontaktowego, wyników wyszukiwania na stronie internetowej lub wpisu w czacie. Ten showcase działa dobrze z tekstem nie dłuższym niż kilkaset słów. Dla tekstów dłuższych można użyty sposób ulepszyć za pomocą metod konwencjonalnych.
Określ kategorie, która istnieje. Czy np. pracownicy zajmujący się obsługą skarg do określonego tematu powinny mieć kategorię „Skarga dotycząca tematu X”. Inna kategoria mogłaby być to „Powyższego rodzaju zapytanie” lub też „Zainteresowanie zakupowe” lub też „Pytanie do osoby”.
Do tych kategorii, które wyznaczyłeś, teraz potrzebne są przykładowe dokumenty. Do każdej z nich często wystarczą kilka przykładów.
Czy istnieją bardzo mało przykładów, to można je pomnożyć za pomocą procesu AI. Mówi się tu o synthetycznych zestawach danych. Na przykład można stworzyć nową wersję istniejącego dokumentu, która będzie miała inny językowy charakter, ale należałaby do tej samej kategorii. W wielu przypadkach jednak wystarcza konwencjonalna programowanie, aby pomnożyć przykłady zebrane przez ludzi.
Dla szkolenia AI potrzebne są często tylko kilka przykładów.
Przykłady brakujące ilościowo mogą być syntetyczne.
Ponieważ Twoje dokumenty są Twoimi dokumentami, często jest ważne, aby mieć kontrolę danych. Dlatego proces AI odbywa się lokalnie na własnej maszynie. W tym pokazie użyto laptopa z AI, na którym ten tekst został również napisany. Firmy byłyby korzystać ze swojego (lub wynajętego) serwera AI. Co jest możliwe na laptopie, to na czterokątnym pudle o nazwie serwer jest jeszcze bardziej możliwe.
Dann zaczyna się interesująca część, czyli trening klasyfikatora. Ten klasyfikator uczy się, kiedy dokument należy do określonej kategorii. Jak się to dzieje? Dokładnie tak samo, jak gdybyście patrzyli na setki lub tysiące dokumentów i ucząc się rozpoznawać odpowiednią kategorię. Różnica polega na tym, że nie macie czasu, ochoty ani dobrego pamięci, aby to zrobić szybko.
Wyniki
Trening trwał na wymienionym komputerze AI kilka minut:
train_runtime: 212.2422 seconds
Prędkość próbek treningowych na sekundę: 155,671
train_steps_per_second: 9.729
Total optimization steps = 5443628
Jedną z wydatków procesu szkolenia AI
Ta wydruk pochodzi z pierwszego testu. Ulepszenie wyniku trwało nieco dłużej niż wskazane 212 sekund, co jest mniej niż 4 minuty czasu obliczeniowego. W tym czasie wykonano blisko 5,5 miliona kroków optymalizacyjnych. Na laptopie (kiedyś trochę głośno dzwoni wentylator).
AI for your company
- Powerful and optimizable
- Full data control
- Fast proof of concept
- Inexpensive
W ciągu sekundy wykonano blisko dziesięciu tysięcy kroków treningowych. Także w ciągu sekundy wprowadzono ponad 155 tysięcy przykładów do mózgu AI, aby nauczyło się rozumieć. Poniższe zdjęcie pokazuje statystykę z kolejnego szkolenia AI. Miłym widokiem są stopnie, które wskazują na sukces treningowy. Szybkość nauki maleje wraz z upływem czasu (tutaj w sposób zamierzony), tak samo jak u ludzi (gdy nie jest to pożądane).
Klasztor AI może teraz klasyfikować dokumenty do określonych kategorii. Może to zrobić nawet stosunkowo dobrze. Na zdjęciu jako "Loss" jest podany wartość 0,0001. "Loss" to tutaj bardzo mała różnica od doskonałości. Wartość 0 to doskonałość. Wartość taką jak 0,0001 można uznać za doskonałą. Dalsza poprawa jakości systemu może nastąpić tylko dzięki dalszemu szkoleniu danych lub walidacji danych.
Jeśli klasyfikator jest na przykład szkolony dla pytań użytkowników, takich jak te wpisywane do wyszukiwarek lub wirtualnych asystentów (prostszych chatbotów), wbudowanych na stronach internetowych, to AI wie, jaki rodzaj pytania zostało wpisane.
Tu kilka przykładów pytań użytkowników wraz z rozpoznawanymi kategoriami (błędy pisarskie są celowe):
- Hallo → Kategorie „Soziale Kommunikation“
- Co jest Twoje imię lub nazwa wolnego Bota? → Kategoria „Pytanie osobiste”
- Welcher Tag häude? → Kategorie „Frage nach Datums“
- Wo znajdę informacje, jak złożyć wniosek o dowód osobisty? → Kategoria „Pytania do dokumentów tożsamościowych”
- programmfehler termintoll → Kategoria "Błąd dla trzeciego poziomu wsparcia
- Pomoc Kto może mi pomóc w uzupełnieniu tego Formuły dla umawiania samochodu proszę o pomoc? Dziękuję szanownemu panu lub pani → Kategoria „Pytanie do Pkw-Umawiania
Klasztor AI radzi sobie z błędami pisarskimi, niepoprawnymi słowami i sformułowaniami pytań w sposób leniwych lub potoczny.
Inne i zupełnie inne przykłady nie są tylko możliwe, ale również realizowalne. Albo za pomocą własnego systemu AI, albo poprzez interfejsy do komercyjnych chatbotów.
Zalety
Inteligentny klasyfikator może w najkrótszym czasie być odpowiednio dostosowany do konkretnych warunków (wiadomości lub dokumenty oraz związane z nimi kategorie), po tym jak zostanie raz ustawiony.
Jedno raz dostępny, inteligentny klasyfikator może bezustannie wykonywać swoją pracę i dostarcza szybkie odpowiedzi.
Jeśli w trakcie czasu pojawia się chęć posiadania nowych lub innych kategorii, klasyfikator zostaje ponownie przeszkolony. Ten proces trwa znowu tylko kilka minut lub przy wielu przykładach może potrwać kilka godzin. To jest jednorazowy koszt.
Try Offline-AI now
Optimizable and with full data control. Economical even in continuous operation.
Fully-controlled data center, no third-parties.
Jeśli całość jest wykonywana na eigenen AI-Systemie, klasyfikator może być nieprzerwanie ulepszany. Jest to ważne, ponieważ każde szkolenie podlega losowemu procesowi. To jest dość podobne do sytuacji, gdy człowiek napisze tekst na ten sam temat w różnych dniach (każdorazowo powstanie inny, porównywalny z treścią tekst).
Weiterhin nie płyną dane i wartościowe wnioski do trzecich, jeśli nie chcesz tego. Kto już jest gotowy do korzystania z usług trzecich, powinien pomyśleć nie tylko o API ChatGPT. W tej chwili istnieją oferty innych dostawców, również z Europy, które przede wszystkim dla niemieckich tekstów dają lepsze wyniki.
Ekonomia tej rozwiązania jest naprawdę ogromna. Zysk jest jeszcze większy, a koszty są niewielkie.
Połączony z tym podejściem do inteligencji artficyalnej z metodami konwencjonalnymi, wiarygodność wyników wzrasta.
Wnioski
Na podstawie kilku przykładów można stworzyć inteligentny klasyfikator dokumentów w firmach i urzędach, tworząc celowo nastawione szkolenie modelu AI.
Wymagania sprzętowe do tego szkolenia są stosunkowo niewielkie i można je zrealizować nawet przy niezbyt wydajnej mietowej aparaturze.
Zapotrzebowanie składa się głównie z ustawienia kilku przykładów. Istniejące przykłady mogą być sztucznie powielane. Zakres pracy programisty dla mechanizmu AI jest niewielki.
W przyszłym pokazie technologii AI przedstawione zostanie, jak dokumenty nie tylko mogą być sklasyfikowane, ale również porównywane z sobą. Dzięki temu jeszcze więcej procesów w firmie może zostać zoptymalizowanych. Optymalizacja oznacza tutaj, że istniejący personel będzie mógł wykonywać swoje obowiązki lepiej i ze względu na Oczyszczenie od głupich zadań być zadowolonym. Liczba miejsc pracy nie zmniejszy się w wyniku tej ułatwienia technologicznego.
Ocena możliwości zastosowania w Twojej organizacji, dotycząca realizowalności za pomocą AI, jest dla nas dostępna. Prosimy o napisanie.
My name is Klaus Meffert. I have a doctorate in computer science and have been working professionally and practically with information technology for over 30 years. I also work as an expert in IT & data protection. I achieve my results by looking at technology and law. This seems absolutely essential to me when it comes to digital data protection. My company, IT Logic GmbH, also offers consulting and development of optimized and secure AI solutions.
