KI og data

En chatbot svarer på spørsmål. En agent utfører handlinger: den leser poster, kaller systemene dine og fullfører trinn i en prosess. Et multiagentsystem deler en større oppgave mellom agenter med smale roller, som er enklere å teste og kontrollere.

Les mer: Multiagentsystemer og protokollerLenke til dette spørsmålet

Det er åpne protokoller for KI-agenter. Model Context Protocol (MCP) kobler en agent til verktøy og data. Agent2Agent (A2A) lar agenter i ulike systemer delegere arbeid. Agent Payments Protocol (AP2) lar en agent betale innenfor et mandat du signerer.

Les mer: Multiagentsystemer og protokollerLenke til dette spørsmålet

En agent kan bare handle gjennom verktøyene vi definerer for den, hvert med egne tillatelser og grenser. Hvert kall logges. Verneregler kontrollerer inndata og utdata, og trinn med risiko venter på at en person godkjenner dem.

Les mer: Multiagentsystemer og protokollerLenke til dette spørsmålet

Med menneske i løkken (HITL) godkjenner en person hvert trinn. Med menneske over løkken (HOTL) kjører agentene de rutinemessige trinnene mens folk overvåker, mottar varsler og griper inn ved unntak. Vi avtaler med deg hvilke trinn som trenger hva.

Les mer: Multiagentsystemer og protokollerLenke til dette spørsmålet

Vi bygger et evalueringssett fra reelle saker med forventede resultater. Hver agent vurderes mot det før utgivelse og etter hver endring i prompt, modeller eller verktøy. Du godkjenner terskelen, og vi gir ikke ut under den.

Les mer: Multiagentsystemer og protokollerLenke til dette spørsmålet

Vi velger per oppgave. Alternativene omfatter ledende modeller fra OpenAI, Claude og Gemini, åpne modeller som Llama, Qwen, DeepSeek og Mistral, og regionale modeller som Jais, Falcon og ALLaM. Der data må bli i landet, bruker vi modeller som kan kjøre i ditt eget miljø.

Les mer: Suverene LLM-er, SLM-er og kontekstplattformerLenke til dette spørsmålet

Ja. Vi finjusterer arabiskførste små språkmodeller som Jais, Falcon og ALLaM på ditt vokabular og dine dokumenter. Deretter tester vi dem på spørsmålene brukerne dine stiller, i dialektene de bruker.

Les mer: Suverene LLM-er, SLM-er og kontekstplattformerLenke til dette spørsmålet

Gjenfinningsforsterket generering finner avsnittene som svarer på et spørsmål, og gir dem til modellen. GraphRAG legger til en kunnskapsgraf over hvordan entitetene dine henger sammen, slik at svarene kan følge disse koblingene. Tilgangsstyrt betyr at hvert avsnitt først filtreres etter rettighetene til den som spør.

Les mer: Suverene LLM-er, SLM-er og kontekstplattformerLenke til dette spørsmålet

Ofte holder en liten. Klassifisering, uttrekk og svar fra egne dokumenter fungerer vanligvis godt på en finjustert liten språkmodell, som kjører på færre GPU-er og koster mindre. Vi beholder store modeller for oppgavene som krever dypere resonnering.

Les mer: Suverene LLM-er, SLM-er og kontekstplattformerLenke til dette spørsmålet

En stor språkmodell trenes på tekst. En stor kvantitativ modell (LQM) trenes på numeriske data, som priser, transaksjoner eller forsyningskjedeflyt. Den brukes til å simulere scenarier og forutsi utfall der svaret er et tall.

Les mer: Store kvantitative modeller og anvendt maskinlæringLenke til dette spørsmålet

Ja. Vi bruker metoder for forklarbar KI (XAI) som viser hvilke faktorer som lå bak hver beslutning, og vi dokumenterer hvordan modellen er bygget og testet. Kreditt-, risiko- og revisjonsteamene dine kan gjennomgå hver modell før den settes i drift.

Les mer: Store kvantitative modeller og anvendt maskinlæringLenke til dette spørsmålet

Vi tester hvordan modellen presterer på tvers av kundegruppene som betyr noe for deg og for tilsynsmyndigheten. Der resultatene avviker uten en god grunn, endrer vi dataene, variablene eller modellen før utgivelse.

Les mer: Store kvantitative modeller og anvendt maskinlæringLenke til dette spørsmålet

Ja. Svindel- og AML-modeller scorer transaksjoner i sanntid, mens de skjer. Mistenkelige saker holdes tilbake eller sendes til etterforskerne dine, med årsakene til at modellen flagget dem.

Les mer: Store kvantitative modeller og anvendt maskinlæringLenke til dette spørsmålet

Ja. Transaksjonsagenter kaller systemene dine gjennom smale, loggede verktøy for å utføre arbeidet, for eksempel å sjekke en ordre eller endre en bestilling. Trinn som innebærer risiko, som betalinger, kan kreve bekreftelse fra kunden eller en ansatt.

Les mer: Multimodal, tale- og bilde-KILenke til dette spørsmålet

Vi bygger og tester agenter på språkene og dialektene kundene dine bruker, inkludert arabisk, med modeller tilpasset dem. Vi tester på ekte opptak og meldinger før noen kunde hører eller leser agenten.

Les mer: Multimodal, tale- og bilde-KILenke til dette spørsmålet

Video er tungt, og noen beslutninger kan ikke vente. Behandling på eller nær kameraet gir raskere resultater, sender mindre data over nettverket og holder opptakene på stedet når de må bli der.

Les mer: Multimodal, tale- og bilde-KILenke til dette spørsmålet

Talesamtaler, nettsamtale og meldinger, koblet til de samme backendsystemene slik at en kunde kan bevege seg mellom kanaler. Vi starter med kanalen som har flest henvendelser.

Les mer: Multimodal, tale- og bilde-KILenke til dette spørsmålet

Den leser dokumenter slik en person ville gjort: teksten, oppsettet og meningen. IDP 2.0 legger til KI som kontrollerer dataene mot reglene dine, løser rutinemessige unntak og posterer resultatet i systemene dine.

Les mer: Intelligent dokumentbehandling (IDP 2.0)Lenke til dette spørsmålet

Fakturaer, kontoutskrifter, handelsfinansdokumenter, KYC-filer og komplekse skjemaer, enten de er skrevet, skannet eller fotografert. Vi tester på dine egne eksempler, i alle oppsett og språk du mottar.

Les mer: Intelligent dokumentbehandling (IDP 2.0)Lenke til dette spørsmålet

Valideringsregler fanger de fleste feil før postering, ved å kontrollere totaler, leverandører, ordrer og poster. Alt usikkert holdes tilbake for en person, med årsaken vist. Rettelser føres tilbake til systemet, slik at det blir bedre.

Les mer: Intelligent dokumentbehandling (IDP 2.0)Lenke til dette spørsmålet

Nei. RPA gjentar klikk på skjermer og stopper når et oppsett endres. IDP forstår dokumentet selv og posterer gjennom ERP-systemets grensesnitt i stedet for skjermene.

Les mer: Intelligent dokumentbehandling (IDP 2.0)Lenke til dette spørsmålet

Vi posterer gjennom de støttede grensesnittene til ERP-systemene vår integrasjonsdivisjon arbeider med, blant annet SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 og Odoo. Posteringer testes i en sandkasse før de når din aktive hovedbok.

Les mer: Intelligent dokumentbehandling (IDP 2.0)Lenke til dette spørsmålet

Det avhenger av dataene dine, kompetansen din, hvor dataene må ligge og hvordan du vil spørre i dem. Vi sammenligner Snowflake, Databricks og et åpent Apache Iceberg-lakehouse mot arbeidsbelastningene og reglene dine for datalokalisering, og anbefaler den enkleste løsningen som passer.

Les mer: Dataarkitektur, lakehouse og sanntidspipelinesLenke til dette spørsmålet

Bare der en beslutning avhenger av det, som svindelkontroller, lagerbeholdning eller agenthandlinger. Vi strømmer disse hendelsene med Kafka og Flink, og beholder satsvise laster der dagstall er nok, fordi satsvis kjøring er billigere.

Les mer: Dataarkitektur, lakehouse og sanntidspipelinesLenke til dette spørsmålet

Ja. Vi leser endringer gjennom ERP-systemets støttede grensesnitt eller databaseloggene i stedet for tunge spørringer, og planlegger bulklaster utenom travle perioder. Vi måler belastningen på ERP-systemet før og etter.

Les mer: Dataarkitektur, lakehouse og sanntidspipelinesLenke til dette spørsmålet

Hver pipeline har kvalitetskontroller på volumer, nøkler, totaler og ferskhet, og feil hindrer dårlige data i å nå rapportene. Vi avstemmer nøkkeltall mot kildesystemene dine sammen med eierne dine innen økonomi og drift.

Les mer: Dataarkitektur, lakehouse og sanntidspipelinesLenke til dette spørsmålet

Det er en forretningsbeslutning, satt som to mål. Gjenopprettingspunktmålet er hvor mye nylige data du kan miste. Gjenopprettingstidsmålet er hvor lenge et system kan være nede. Vi designer replikering, failover og sikkerhetskopier for å oppfylle dem, og tester dem deretter.

Les mer: Dataarkitektur, lakehouse og sanntidspipelinesLenke til dette spørsmålet

Relasjonsdatabaser, og dokument-, nøkkelverdi- og søkedatabaser, på egne servere eller som forvaltede skytjenester. I starten bekrefter vi hvilke motorer og versjoner du kjører, og setter inn ingeniører som kjenner dem. Hvis du velger en ny database eller en forvaltet tjeneste, sammenligner vi først alternativene mot arbeidsbelastningen, kompetansen, lisensene og driftskostnadene dine.

Les mer: Dataarkitektur, lakehouse og sanntidspipelinesLenke til dette spørsmålet

Med målinger, ikke gjetting. Vi fanger opp de tregeste og hyppigste spørringene, leser kjøreplanene deres og sjekker ventetider, låser, minne og lagring. Indekser, spørringsendringer og konfigurasjon hjelper ofte mer enn ny maskinvare, og koster mye mindre. Vi retter de største årsakene først og måler hver endring mot en basislinje.

Les mer: Dataarkitektur, lakehouse og sanntidspipelinesLenke til dette spørsmålet

Fordi hvert system har sin egen kopi av kunder, produkter og leverandører, og kopiene glir fra hverandre. Masterdataforvaltning blir enige om én versjon, holder den oppdatert og fører den tilbake, slik at rapporter og modeller slutter å være uenige.

Les mer: Datastyring, datasuverenitet, personvern og sikkerhetLenke til dette spørsmålet

Gjenfinning bruker tilgangsreglene dine på rad- og rollenivå før noen tekst når modellen. Modellen ser bare det den som spør kan lese, og sensitive felt kan maskeres først.

Les mer: Datastyring, datasuverenitet, personvern og sikkerhetLenke til dette spørsmålet

Vanligvis ikke merkbart. Moderne prosessorer krypterer raskt, og de fleste databaser og lagringssystemer krypterer i ro med lite overhead. Å kryptere enkeltfelt inne i en applikasjon koster mer. Vi tester ytelsen på arbeidsbelastningene dine før utrulling og velger tilnærmingen som håndterer risikoen uten å bremse virksomheten.

Les mer: Datastyring, datasuverenitet, personvern og sikkerhetLenke til dette spørsmålet

Bare hvis de kan spores, slik at hvert svar viser spørringen den kjørte og dataene den brukte. Den leser fra avtalte definisjoner i et semantisk lag, og vi tester den mot tall teamene dine allerede stoler på.

Les mer: Agentisk BI og beslutningsintelligensLenke til dette spørsmålet

En bruker skriver et spørsmål på vanlig språk, og KI-analytikeren gjør det om til en databasespørring, kjører den på styrte data og forklarer resultatet. Brukerne trenger ingen SQL, og analytikerne bruker mindre tid på rutineforespørsler.

Les mer: Agentisk BI og beslutningsintelligensLenke til dette spørsmålet

Ja. Vi bygger analyse inn i portalene og appene dine, med hver kunde begrenset til egne data. Der dataene dine har verdi for andre, kan vi pakke dem som et selvbetjeningsprodukt.

Les mer: Agentisk BI og beslutningsintelligensLenke til dette spørsmålet

En chatbot svarer på spørsmål. Vi bygger systemer som gjør arbeid. Agenter kaller verktøyene dine under tilsyn, modeller svarer bare ut fra det brukeren har lov til å se, og dataplattformer holder dem forsynt. Hvert system testes, logges og måles.

Les mer: KI og dataLenke til dette spørsmålet

Agenter handler gjennom smale, loggførte verktøy med tillatelsene du gir. Folk fører tilsyn med dem over løkken og godkjenner stegene som betyr noe. AgentOps legger til telemetri, evaluering, verneregler mot oppdiktede svar og grenser for tokenforbruk.

Les mer: KI og dataLenke til dette spørsmålet