AI i dane

Chatbot odpowiada na pytania. Agent podejmuje działania: czyta rekordy, wywołuje Państwa systemy i wykonuje kroki procesu. System wieloagentowy dzieli większe zadanie między agentów o wąskich rolach, których łatwiej pilnować i testować.

Więcej: Systemy wieloagentowe i protokołyOdnośnik do tego pytania

To otwarte protokoły dla agentów AI. Model Context Protocol (MCP) łączy agenta z narzędziami i danymi. Agent2Agent (A2A) pozwala agentom w różnych systemach delegować pracę. Agent Payments Protocol (AP2) pozwala agentowi zapłacić na podstawie podpisanego przez Państwa mandatu.

Więcej: Systemy wieloagentowe i protokołyOdnośnik do tego pytania

Agent może działać wyłącznie przez zdefiniowane przez nas narzędzia, każde z własnymi uprawnieniami i limitami. Każde wywołanie jest rejestrowane. Bariery sprawdzają wejścia i wyjścia, a kroki niosące ryzyko czekają na zatwierdzenie przez człowieka.

Więcej: Systemy wieloagentowe i protokołyOdnośnik do tego pytania

W pracy z człowiekiem w pętli (human-in-the-loop, HITL) człowiek zatwierdza każdy krok. W pracy z człowiekiem nadzorującym pętlę (human-on-the-loop, HOTL) agenci wykonują kroki rutynowe, a ludzie nadzorują, otrzymują alerty i wkraczają w wyjątkach. Wspólnie uzgadniamy, które kroki wymagają którego trybu.

Więcej: Systemy wieloagentowe i protokołyOdnośnik do tego pytania

Budujemy zbiór ewaluacyjny z rzeczywistych przypadków wraz z oczekiwanymi wynikami. Każdy agent jest na nim oceniany przed wydaniem i po każdej zmianie promptów, modeli lub narzędzi. Próg uzgadniamy z Państwem i nie wydajemy poniżej niego.

Więcej: Systemy wieloagentowe i protokołyOdnośnik do tego pytania

Wybieramy do zadania. Opcje obejmują modele frontier od OpenAI, Claude i Gemini, otwarte Llama, Qwen, DeepSeek i Mistral oraz modele regionalne, takie jak Jais, Falcon i ALLaM. Gdy dane muszą pozostać w kraju, używamy modeli działających w Państwa środowisku.

Więcej: Suwerenne LLM, SLM i platformy kontekstoweOdnośnik do tego pytania

Tak. Dostrajamy arabskojęzyczne małe modele językowe, takie jak Jais, Falcon i ALLaM, do Państwa słownictwa i dokumentów. Następnie testujemy je na pytaniach zadawanych przez Państwa użytkowników, w używanych przez nich dialektach.

Więcej: Suwerenne LLM, SLM i platformy kontekstoweOdnośnik do tego pytania

Generowanie wspomagane wyszukiwaniem znajduje fragmenty odpowiadające na pytanie i przekazuje je modelowi. GraphRAG dodaje graf wiedzy o powiązaniach Państwa encji, więc odpowiedzi mogą podążać tymi powiązaniami. Kontrola uprawnień oznacza, że każdy fragment jest najpierw filtrowany według praw pytającego.

Więcej: Suwerenne LLM, SLM i platformy kontekstoweOdnośnik do tego pytania

Często wystarczy mały. Klasyfikacja, ekstrakcja i odpowiedzi z Państwa dokumentów zwykle dobrze działają na dostrojonym małym modelu językowym, który potrzebuje mniej GPU i kosztuje mniej. Duże modele zostawiamy do zadań wymagających głębszego rozumowania.

Więcej: Suwerenne LLM, SLM i platformy kontekstoweOdnośnik do tego pytania

Duży model językowy trenowany jest na tekście. Duży model ilościowy (LQM) trenowany jest na danych liczbowych, takich jak ceny, transakcje lub przepływy łańcucha dostaw. Służy do symulowania scenariuszy i prognozowania wyników, gdy odpowiedzią jest liczba.

Więcej: Duże modele ilościowe i stosowane MLOdnośnik do tego pytania

Tak. Używamy metod wyjaśnialnej AI (XAI), które pokazują, jakie czynniki wpłynęły na każdą decyzję, i dokumentujemy, jak model został zbudowany i przetestowany. Państwa zespoły kredytowe, ryzyka i audytu mogą przejrzeć każdy model przed wdrożeniem.

Więcej: Duże modele ilościowe i stosowane MLOdnośnik do tego pytania

Testujemy, jak model wypada w grupach klientów istotnych dla Państwa i dla regulatora. Gdy wyniki różnią się bez uzasadnionego powodu, zmieniamy dane, cechy lub model przed wydaniem.

Więcej: Duże modele ilościowe i stosowane MLOdnośnik do tego pytania

Tak. Modele oszustw i AML oceniają transakcje w czasie rzeczywistym, gdy następują. Podejrzane sprawy są wstrzymywane lub kierowane do Państwa śledczych wraz z przyczynami oznaczenia przez model.

Więcej: Duże modele ilościowe i stosowane MLOdnośnik do tego pytania

Tak. Agenci transakcyjni wywołują Państwa systemy przez wąskie, rejestrowane narzędzia, aby wykonać pracę, taką jak sprawdzenie zamówienia lub zmiana rezerwacji. Kroki niosące ryzyko, takie jak płatności, mogą wymagać potwierdzenia klienta lub pracownika.

Więcej: Multimodalna AI, mowa i wizjaOdnośnik do tego pytania

Budujemy i testujemy agentów w językach i dialektach używanych przez Państwa klientów, w tym po arabsku, z modelami do nich dostrojonymi. Testujemy na rzeczywistych nagraniach i wiadomościach, zanim jakikolwiek klient usłyszy lub przeczyta agenta.

Więcej: Multimodalna AI, mowa i wizjaOdnośnik do tego pytania

Wideo jest ciężkie, a niektóre decyzje nie mogą czekać. Przetwarzanie na kamerze lub blisko niej daje szybsze wyniki, wysyła mniej danych przez sieć i zostawia nagrania na miejscu, gdy muszą tam pozostać.

Więcej: Multimodalna AI, mowa i wizjaOdnośnik do tego pytania

Połączenia głosowe, czat internetowy i komunikatory, połączone z tymi samymi systemami zaplecza, więc klient może przechodzić między kanałami. Zaczynamy od kanału o największym wolumenie spraw.

Więcej: Multimodalna AI, mowa i wizjaOdnośnik do tego pytania

Czyta dokumenty tak, jak zrobiłby to człowiek: tekst, układ i znaczenie. IDP 2.0 dodaje AI, która sprawdza dane według Państwa reguł, rozstrzyga rutynowe wyjątki i księguje wynik w Państwa systemach.

Więcej: Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP 2.0)Odnośnik do tego pytania

Faktury, wyciągi bankowe, dokumenty finansowania handlu, pliki KYC i złożone formularze, pisane, skanowane lub fotografowane. Testujemy na Państwa próbkach, we wszystkich otrzymywanych układach i językach.

Więcej: Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP 2.0)Odnośnik do tego pytania

Reguły walidacji wychwytują większość błędów przed księgowaniem, sprawdzając sumy, dostawców, zamówienia i rejestry. Wszystko niepewne jest wstrzymywane dla człowieka z widoczną przyczyną. Poprawki wracają do systemu, więc się poprawia.

Więcej: Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP 2.0)Odnośnik do tego pytania

Nie. Automatyzacja procesów robotycznych powtarza kliknięcia na ekranach i psuje się przy zmianie układu. IDP rozumie sam dokument i księguje przez interfejsy ERP, a nie przez jego ekrany.

Więcej: Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP 2.0)Odnośnik do tego pytania

Księgujemy przez obsługiwane interfejsy ERP, z którymi pracuje nasza dywizja integracji, w tym SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 i Odoo. Księgowania są testowane w piaskownicy, zanim trafią do działającej księgi.

Więcej: Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP 2.0)Odnośnik do tego pytania

To zależy od Państwa danych, kompetencji, miejsca, w którym dane muszą pozostać, i sposobu odpytywania. Porównujemy Snowflake, Databricks i otwarty lakehouse Apache Iceberg z Państwa obciążeniami i zasadami lokalizacji i rekomendujemy najprostszą pasującą opcję.

Więcej: Architektura danych, lakehouse’y i potoki czasu rzeczywistegoOdnośnik do tego pytania

Tylko tam, gdzie decyzja od nich zależy, na przykład w kontrolach oszustw, stanach zapasów lub działaniach agentów. Strumieniujemy te zdarzenia przez Kafka i Flink, a ładowanie wsadowe zostawiamy tam, gdzie wystarczą dzienne liczby, bo partia jest tańsza w utrzymaniu.

Więcej: Architektura danych, lakehouse’y i potoki czasu rzeczywistegoOdnośnik do tego pytania

Tak. Czytamy zmiany przez wspierane interfejsy ERP lub jego logi bazy danych, a nie ciężkimi zapytaniami, i planujemy ładowanie masowe poza godzinami szczytu. Mierzymy obciążenie ERP przed i po.

Więcej: Architektura danych, lakehouse’y i potoki czasu rzeczywistegoOdnośnik do tego pytania

Każdy potok ma kontrole jakości wolumenów, kluczy, sum i świeżości, a awarie blokują złym danym drogę do raportów. Uzgadniamy kluczowe liczby z Państwa systemami źródłowymi wraz z właścicielami finansów i operacji.

Więcej: Architektura danych, lakehouse’y i potoki czasu rzeczywistegoOdnośnik do tego pytania

To decyzja biznesowa, wyrażona w dwóch celach. Cel punktu odtwarzania to ilość najnowszych danych, które mogą Państwo utracić. Cel czasu odtwarzania to czas, przez który system może być niedostępny. Projektujemy replikację, przełączanie awaryjne i kopie zapasowe, aby je spełnić, a następnie je testujemy.

Więcej: Architektura danych, lakehouse’y i potoki czasu rzeczywistegoOdnośnik do tego pytania

Z relacyjnymi bazami danych oraz dokumentowymi, klucz-wartość i wyszukiwawczymi, na Państwa serwerach lub jako zarządzane usługi chmurowe. Na początku potwierdzamy silniki i wersje, których Państwo używają, i przypisujemy inżynierów, którzy je znają. Jeśli wybierają Państwo nową bazę lub usługę zarządzaną, najpierw porównujemy opcje z obciążeniem, kompetencjami, licencjami i kosztami eksploatacji.

Więcej: Architektura danych, lakehouse’y i potoki czasu rzeczywistegoOdnośnik do tego pytania

Od pomiaru, nie domysłów. Przechwytujemy najwolniejsze i najczęstsze zapytania, czytamy ich plany wykonania i sprawdzamy oczekiwania, blokady, pamięć i pamięć masową. Indeksy, zmiany zapytań i konfiguracja często pomagają bardziej niż nowy sprzęt i kosztują znacznie mniej. Najpierw naprawiamy największe przyczyny i mierzymy każdą zmianę względem stanu wyjściowego.

Więcej: Architektura danych, lakehouse’y i potoki czasu rzeczywistegoOdnośnik do tego pytania

Bo każdy system trzyma własną kopię klientów, produktów i dostawców, a kopie się rozjeżdżają. Zarządzanie danymi podstawowymi uzgadnia jedną wersję, utrzymuje ją aktualną i rozprowadza ją dalej, więc raporty i modele przestają się kłócić.

Więcej: Zarządzanie danymi, suwerenność, prywatność i bezpieczeństwoOdnośnik do tego pytania

Pobieranie danych stosuje Państwa reguły dostępu na poziomie wiersza i roli, zanim jakikolwiek tekst dotrze do modelu. Model widzi tylko to, co może przeczytać pytająca osoba, a wrażliwe pola można najpierw zamaskować.

Więcej: Zarządzanie danymi, suwerenność, prywatność i bezpieczeństwoOdnośnik do tego pytania

Zwykle nieodczuwalnie. Nowoczesne procesory szyfrują szybko, a większość baz danych i systemów pamięci masowej szyfruje dane w spoczynku z niewielkim narzutem. Szyfrowanie pojedynczych pól w aplikacji kosztuje więcej. Przed wdrożeniem testujemy wydajność na Państwa obciążeniach i wybieramy podejście, które spełnia wymóg ryzyka bez spowalniania biznesu.

Więcej: Zarządzanie danymi, suwerenność, prywatność i bezpieczeństwoOdnośnik do tego pytania

Tylko gdy są identyfikowalne, więc każda odpowiedź pokazuje zapytanie, które wykonała, i dane, których użyła. Czyta z uzgodnionych definicji w warstwie semantycznej, a my testujemy je względem liczb, którym Państwa zespoły już ufają.

Więcej: Agentic BI i inteligencja decyzyjnaOdnośnik do tego pytania

Użytkownik wpisuje pytanie prostym językiem, a analityk AI zamienia je na zapytanie do bazy, uruchamia na zarządzanych danych i wyjaśnia wynik. Użytkownicy nie potrzebują SQL, a analitycy spędzają mniej czasu na rutynowych prośbach.

Więcej: Agentic BI i inteligencja decyzyjnaOdnośnik do tego pytania

Tak. Wbudowujemy analitykę w Państwa portale i aplikacje, z każdym klientem ograniczonym do własnych danych. Gdy dane mają wartość dla innych, możemy zapakować je w produkt samoobsługowy.

Więcej: Agentic BI i inteligencja decyzyjnaOdnośnik do tego pytania

Chatbot odpowiada na pytania. Budujemy systemy, które wykonują pracę. Agenci wywołują Państwa narzędzia pod nadzorem, modele odpowiadają tylko z tego, co użytkownik może zobaczyć, a platformy danych dostarczają im danych. Każdy element jest testowany, rejestrowany i mierzony.

Więcej: AI i daneOdnośnik do tego pytania

Agenci działają przez wąskie, rejestrowane narzędzia z przyznanymi przez Państwa uprawnieniami. Ludzie nadzorują ich w pętli i zatwierdzają istotne kroki. AgentOps dodaje telemetrię, ocenę, zabezpieczenia przed wymyślonymi odpowiedziami i limity wydatków na tokeny.

Więcej: AI i daneOdnośnik do tego pytania