AI a data

Chatbot odpovídá na otázky. Agent jedná: čte záznamy, volá vaše systémy a dokončuje kroky procesu. Multiagentní systém rozděluje větší úkol mezi agenty s úzkými rolemi, které se snáze testují a kontrolují.

Přečíst více: Multiagentní systémy a protokolyOdkaz na tuto otázku

Jsou to otevřené protokoly pro AI agenty. Model Context Protocol (MCP) propojuje agenta s nástroji a daty. Agent2Agent (A2A) umožňuje agentům v různých systémech delegovat práci. Agent Payments Protocol (AP2) umožňuje agentovi platit na základě mandátu, který podepíšete.

Přečíst více: Multiagentní systémy a protokolyOdkaz na tuto otázku

Agent může jednat jen přes nástroje, které pro něj definujeme, každý s vlastními oprávněními a limity. Každé volání se loguje. Ochranné mantinely kontrolují vstupy a výstupy a rizikové kroky čekají na schválení člověkem.

Přečíst více: Multiagentní systémy a protokolyOdkaz na tuto otázku

Při práci human-in-the-loop (HITL) schvaluje člověk každý krok. Při práci human-on-the-loop (HOTL) agenti dělají rutinní kroky, zatímco lidé dohlížejí, dostávají upozornění a zasahují u výjimek. S vámi se dohodneme, které kroky potřebují co.

Přečíst více: Multiagentní systémy a protokolyOdkaz na tuto otázku

Sestavíme hodnotící sadu ze skutečných případů s očekávanými výsledky. Každý agent se na ní ohodnotí před vydáním a po každé změně promptů, modelů nebo nástrojů. Práh schválíte vy a pod něj nevydáváme.

Přečíst více: Multiagentní systémy a protokolyOdkaz na tuto otázku

Volíme podle úkolu. Mezi možnosti patří frontier modely od OpenAI, Claude a Gemini, open-weight Llama, Qwen, DeepSeek a Mistral a regionální modely jako Jais, Falcon a ALLaM. Kde musí data zůstat v zemi, používáme modely, které běží ve vašem prostředí.

Přečíst více: Suverénní LLM, SLM a kontextové platformyOdkaz na tuto otázku

Ano. Vylaďujeme malé jazykové modely zaměřené na arabštinu, jako Jais, Falcon a ALLaM, na vaši slovní zásobu a dokumenty. Poté je testujeme na otázkách, které vaši uživatelé kladou, v dialektech, které používají.

Přečíst více: Suverénní LLM, SLM a kontextové platformyOdkaz na tuto otázku

Generace obohacená vyhledáváním (RAG) najde pasáže, které odpovídají na otázku, a předá je modelu. GraphRAG přidává znalostní graf vztahů mezi vašimi entitami, takže odpovědi mohou tyto vazby sledovat. S ohledem na oprávnění znamená, že každá pasáž se nejprve filtruje podle práv tazatele.

Přečíst více: Suverénní LLM, SLM a kontextové platformyOdkaz na tuto otázku

Často stačí malý. Klasifikace, extrakce a odpovědi z vašich vlastních dokumentů obvykle dobře fungují na vyladěném malém jazykovém modelu, který běží na méně GPU a stojí méně. Velké modely si necháváme pro úkoly, které potřebují hlubší uvažování.

Přečíst více: Suverénní LLM, SLM a kontextové platformyOdkaz na tuto otázku

Velký jazykový model se trénuje na textu. Velký kvantitativní model (LQM) se trénuje na číselných datech, jako jsou ceny, transakce nebo toky v dodavatelském řetězci. Používá se k simulaci scénářů a předpovídání výsledků tam, kde je odpovědí číslo.

Přečíst více: Velké kvantitativní modely a aplikované MLOdkaz na tuto otázku

Ano. Používáme metody vysvětlitelné AI (XAI), které ukazují, které faktory každé rozhodnutí určily, a dokumentujeme, jak byl model postaven a testován. Vaše úvěrové, rizikové a auditní týmy mohou každý model zkontrolovat, než se spustí.

Přečíst více: Velké kvantitativní modely a aplikované MLOdkaz na tuto otázku

Testujeme, jak si model vede napříč skupinami zákazníků, na kterých záleží vám i vašemu regulátorovi. Kde se výsledky liší bez rozumného důvodu, změníme data, prvky nebo model ještě před nasazením.

Přečíst více: Velké kvantitativní modely a aplikované MLOdkaz na tuto otázku

Ano. Modely podvodů a AML skórují transakce v reálném čase, jak probíhají. Podezřelé případy se pozdrží nebo předají vašim vyšetřovatelům spolu s důvody, proč je model označil.

Přečíst více: Velké kvantitativní modely a aplikované MLOdkaz na tuto otázku

Ano. Transakční agenti volají vaše systémy přes úzké, zalogované nástroje a práci provedou, například ověří objednávku nebo změní rezervaci. Rizikové kroky, jako platby, mohou vyžadovat potvrzení zákazníka nebo zaměstnance.

Přečíst více: Multimodální, řečová a vizuální AIOdkaz na tuto otázku

Agenty stavíme a testujeme v jazycích a dialektech, které vaši zákazníci používají, včetně arabštiny, s modely na ně vyladěnými. Testujeme na skutečných nahrávkách a zprávách, než agenta uslyší nebo přečte jakýkoli zákazník.

Přečíst více: Multimodální, řečová a vizuální AIOdkaz na tuto otázku

Video je náročné a některá rozhodnutí nemohou čekat. Zpracování na kameře nebo blízko ní dává rychlejší výsledky, posílá méně dat přes síť a drží záznam na místě, kde musí zůstat.

Přečíst více: Multimodální, řečová a vizuální AIOdkaz na tuto otázku

Hlasové hovory, webový chat a zprávy, propojené se stejnými back-end systémy, takže zákazník může mezi kanály přecházet. Začínáme kanálem, který nese nejvíc požadavků.

Přečíst více: Multimodální, řečová a vizuální AIOdkaz na tuto otázku

Čte dokumenty tak, jak by je četl člověk: text, rozvržení i význam. IDP 2.0 přidává AI, která data kontroluje proti vašim pravidlům, řeší rutinní výjimky a výsledek zaúčtuje do vašich systémů.

Přečíst více: Inteligentní zpracování dokumentů (IDP 2.0)Odkaz na tuto otázku

Faktury, bankovní výpisy, dokumenty obchodního financování, KYC soubory a složité formuláře, ať už psané, skenované nebo vyfotografované. Testujeme na vašich vlastních vzorcích, ve všech rozvrženích a jazycích, které dostáváte.

Přečíst více: Inteligentní zpracování dokumentů (IDP 2.0)Odkaz na tuto otázku

Validační pravidla zachytí většinu chyb před zaúčtováním kontrolou součtů, dodavatelů, objednávek a záznamů. Vše nejisté se pozdrží pro člověka s uvedeným důvodem. Opravy se vracejí do systému, takže se zlepšuje.

Přečíst více: Inteligentní zpracování dokumentů (IDP 2.0)Odkaz na tuto otázku

Ne. Robotická automatizace procesů opakuje kliknutí na obrazovkách a rozbije se, když se rozvržení změní. IDP rozumí samotnému dokumentu a zaúčtuje přes rozhraní vašeho ERP, ne přes jeho obrazovky.

Přečíst více: Inteligentní zpracování dokumentů (IDP 2.0)Odkaz na tuto otázku

Zaúčtováváme přes podporovaná rozhraní ERP, se kterými pracuje naše integrační divize, včetně SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 a Odoo. Zaúčtování testujeme v sandboxu, než se dostane do živé hlavní knihy.

Přečíst více: Inteligentní zpracování dokumentů (IDP 2.0)Odkaz na tuto otázku

Záleží na vašich datech, dovednostech, na tom, kde data musí zůstat, a jak je budete dotazovat. Srovnáme Snowflake, Databricks a otevřený lakehouse Apache Iceberg s vašimi úlohami a pravidly umístění dat a doporučíme nejjednodušší, které sedí.

Přečíst více: Datová architektura, lakehousy a pipeline v reálném časeOdkaz na tuto otázku

Jen tam, kde na nich závisí rozhodnutí, jako jsou kontroly podvodů, stavy zásob nebo akce agentů. Tyto události streamujeme přes Kafka a Flink a dávkové načítání držíme tam, kde denní čísla stačí, protože dávky jsou levnější na provoz.

Přečíst více: Datová architektura, lakehousy a pipeline v reálném časeOdkaz na tuto otázku

Ano. Změny čteme přes podporovaná rozhraní ERP nebo jeho databázové logy, ne těžkými dotazy, a hromadné načítání plánujeme mimo špičku. Zátěž na ERP měříme před i po.

Přečíst více: Datová architektura, lakehousy a pipeline v reálném časeOdkaz na tuto otázku

Každá pipeline má kontroly kvality objemů, klíčů, součtů a aktuálnosti a selhání zabrání špatným datům dostat se do sestav. Klíčové ukazatele odsouhlasujeme se zdrojovými systémy spolu s vašimi vlastníky financí a provozu.

Přečíst více: Datová architektura, lakehousy a pipeline v reálném časeOdkaz na tuto otázku

To je obchodní rozhodnutí, vyjádřené dvěma cíli. Cíl bodu obnovy určuje, kolik posledních dat můžete ztratit. Cíl doby obnovy určuje, jak dlouho smí být systém mimo provoz. Replikaci, failover a zálohy navrhujeme tak, aby je splnily, a poté je testujeme.

Přečíst více: Datová architektura, lakehousy a pipeline v reálném časeOdkaz na tuto otázku

S relačními databázemi a dokumentovými, klíč-hodnota a vyhledávacími databázemi, na vašich serverech nebo jako řízené cloudové služby. Na začátku potvrdíme, které enginy a verze provozujete, a přiřadíme inženýry, kteří je znají. Pokud vybíráte novou databázi nebo řízenou službu, nejprve srovnáme možnosti podle vaší zátěže, dovedností, licencí a provozních nákladů.

Přečíst více: Datová architektura, lakehousy a pipeline v reálném časeOdkaz na tuto otázku

Měřením, ne hádáním. Zachytíme nejpomalejší a nejčastější dotazy, přečteme jejich prováděcí plány a zkontrolujeme čekání, zámky, paměť a úložiště. Indexy, změny dotazů a konfigurace často pomohou víc než nový hardware a stojí mnohem méně. Nejprve opravíme největší příčiny a každou změnu měříme proti základnímu stavu.

Přečíst více: Datová architektura, lakehousy a pipeline v reálném časeOdkaz na tuto otázku

Protože každý systém drží vlastní kopii zákazníků, produktů a dodavatelů a kopie se rozcházejí. Správa kmenových dat dohodne jednu verzi, udržuje ji aktuální a rozesílá ji zpět, takže sestavy a modely přestanou odporovat.

Přečíst více: Správa dat, suverenita, soukromí a bezpečnostOdkaz na tuto otázku

Vyhledávání uplatní vaše pravidla přístupu na úrovni řádků a rolí dřív, než se jakýkoli text dostane k modelu. Model vidí jen to, co smí přečíst tazatel, a citlivá pole lze nejprve maskovat.

Přečíst více: Správa dat, suverenita, soukromí a bezpečnostOdkaz na tuto otázku

Obvykle nepozorovatelně. Moderní procesory šifrují rychle a většina databází a úložišť šifruje v klidu s malou režií. Šifrování jednotlivých polí v aplikaci stojí více. Výkon testujeme na vašich úlohách před zavedením a volíme přístup, který splní riziko, aniž by zpomalil podnikání.

Přečíst více: Správa dat, suverenita, soukromí a bezpečnostOdkaz na tuto otázku

Jen pokud jsou dohledatelné, takže každá odpověď ukazuje dotaz, který spustila, a data, která použila. Čte z dohodnutých definic v sémantické vrstvě a testujeme jej proti číslům, kterým vaše týmy už věří.

Přečíst více: Agentní BI a rozhodovací inteligenceOdkaz na tuto otázku

Uživatel napíše otázku přirozeným jazykem, AI analytik ji převede na databázový dotaz, spustí jej na řízených datech a výsledek vysvětlí. Uživatelé nepotřebují SQL a analytici tráví méně času rutinními požadavky.

Přečíst více: Agentní BI a rozhodovací inteligenceOdkaz na tuto otázku

Ano. Analytiku zabudujeme do vašich portálů a aplikací, s každým zákazníkem omezeným na jeho vlastní data. Kde mají vaše data hodnotu pro ostatní, můžeme je zabalit jako samoobslužný produkt.

Přečíst více: Agentní BI a rozhodovací inteligenceOdkaz na tuto otázku

Chatbot odpovídá na otázky. My stavíme systémy, které dělají práci. Agenti volají vaše nástroje pod dohledem, modely odpovídají jen na základě toho, co uživatel smí vidět, a datové platformy je zásobují. Každý z nich je otestovaný, zaznamenaný a měřený.

Přečíst více: AI a dataOdkaz na tuto otázku

Agenti jednají přes úzké, zaznamenávané nástroje s oprávněními, která jim udělíte. Lidé je průběžně sledují a schvalují kroky, na kterých záleží. AgentOps přidává telemetrii, hodnocení, ochranné mantinely proti vymyšleným odpovědím a limity spotřeby tokenů.

Přečíst více: AI a dataOdkaz na tuto otázku