حالات الاستخدام الرئيسية للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي

حالات الاستخدام الرئيسية للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي حالات الاستخدام الرئيسية للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي حالات الاستخدام الرئيسية للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي 

أفضل 60+ حالة استخدام للأتمتة مدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي

دخلت مجموعة قليلة من التقنيات الساحة بنفس الطريقة التي ظهر بها الذكاء الاصطناعي التوليدي على المسرح العالمي - وفي الاقتصاد العالمي. في عامها الأول منذ انطلاقها، حطمت تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي أرقامًا قياسية في النمو/الاعتماد ولا تزال تدهشنا بحجم ونطاق تأثيرها الحالي والمتزايد عبر نطاق العمل والحياة والصناعة. قدَّر تقييم واحد من McKinsey، مع مراعاة 16 حالة استخدام عبر الصناعات، التأثير الاقتصادي بـ 4.4 تريليون دولار سنويًا.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) المدربة على النماذج الأساسية، وعادة ما تكون نماذج لغة كبيرة (LLMs)، تتميز بالقدرة على فهم مدخلات اللغة الطبيعية - والأهم من ذلك، الهدف من المدخلات - والرد بمحتوى مفيد حيث لا توجد إجابة صحيحة واحدة. يتميز الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة على تحليل مجموعات بيانات كبيرة وغير منظمة وإنشاء محتوى أصلي في مجموعة من الطرق، بشكل أساسي نص، ولكن بشكل متزايد في تنسيقات أخرى مثل الصور، والتعليمات البرمجية الحاسوبية، والصوت.

للتشبيه، فكِّر في الأمر كشريك مشروع تعلم سريع، مبدع، وذكي (لكن ليس دائمًا موثوقًا) - لأي مشروع عمل. هكذا يتم استخدامها على نطاق واسع كأداة مستقلة اليوم - لإنشاء التقارير، وحملات البريد الإلكتروني، والترجمات، وغير ذلك. من خلال إنشاء محتوى أصلي وذي صلة، يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي زيادة كبيرة في الإنتاجية.

كيف تفيد هذه الإمكانات الأعمال؟

تعد القيمة المتوقعة للذكاء الاصطناعي التوليدي عبر الصناعات والوظائف ضخمة، لكن بعض الصناعات ستستفيد أكثر، وأسرع من غيرها. هذا يجعل فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي وحالات الاستخدام المحددة لصناعتك أكثر أهمية. ولكن قد يكون من الصعب فهم ما تعنيه قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي على أرض الواقع. بخلاف مساعد إنشاء المحتوى (مع وجود علامات تحذير كبيرة تتعلق بالأمان والخصوصية والدقة)، يسأل قادة الأعمال من مختلف الصناعات والوظائف - ما حالات الاستخدام القابلة للتطبيق للذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الحالي؟

لسد الفجوة بين الإمكانات الواسعة وغير الواضحة وتطبيقات الأعمال في العالم الحقيقي، تقدم هذه المقالة حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي حسب وظيفة العمل والصناعة. يتمثل الهدف في توفير جسر لتحقيق إمكانات هذه التكنولوجيا، سواء قمت بتنفيذ حالة استخدام مباشرة أو أخذتها كنقطة انطلاق لتوليد الأفكار/تطوير التطبيقات لاحتياجات عملك الفريدة. يهدف هذا الموجز لحالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى بدء رحلتك نحو تحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

ما يجب معرفته قبل بدء استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

يتمثل جزء أساسي من الاستعداد لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في فهم المخاطر والقلق المحتملين المرتبطين بهذه التكنولوجيا، بالإضافة إلى كيفية التخفيف منهما.

أمن البيانات

تعد حماية البيانات الحساسة، سواء كانت معلومات تعريفية شخصية أو معلومات أعمال تخص الملكية، من الوصول غير المصرح به أو سوء الاستخدام، أمرًا بالغ الأهمية عند طرح تكنولوجيا جديدة. بالنسبة للذكاء الاصطناعي التوليدي، يجب أن تتناول أسئلة الأمان الطبقات الكامنة في التكنولوجيا (النموذج الأساسي، ومزود أي إضافات/ملحقات من جهة خارجية).

ابدأ بطرح أسئلة رئيسية مثل، من يمكنه الوصول إلى بيانات التدريب التي قد تتضمن معلومات سرية؟ وكيف يقوم المزود بتأمين البيانات من الاختراقات؟ تتمثل الضرورة في ضمان وجود تشفير قوي، واختيار نماذج ذكاء اصطناعي آمنة، وإقامة ضوابط وصول صارمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

مخاوف الخصوصية والتنظيم

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على كميات هائلة من البيانات، كما أن استخدام البيانات الشخصية وحقوق الملكية الفكرية يثير مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية والتنظيم. من الضروري دمج موافقة العملاء لاستخدام البيانات، لضمان التوافق مع المعايير التنظيمية على مستوى الشركات والصناعة مثل GDPR وPII وHIPAA.

مع قيام المزيد من المناطق بوضع القوانين المتعلقة بحقوق الملكية الفكرية، وحماية البيانات، والأمن وتعديلها، أصبح من الضروري أن تقوم المؤسسات بوضع سياسات وحوكمة فعالة للذكاء الاصطناعي التوليدي.

الدقة والتحيز

يعد التحقق من الواقع أمرًا مطلوبًا. تحيط بالذكاء الاصطناعي التوليدي الكثير من الخرافات، ما يعني اختلاق أشياء دون أي إشارة إلى أن المحتوى المقدم يحتوي على معلومات خاطئة أو مختلقة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تحتوي المخرجات على تحيزات متأصلة، والتي قد يكون لها تداعيات سياسية أو حتى قانونية على الشركات. تعد الخبرة البشرية والإشراف مطلوبان لضمان دقة البيانات ومخرجات النظام.

أخبار جيدة! تتوفر ضوابط الأمن والخصوصية

مع كل الإمكانات التي يحملها الذكاء الاصطناعي التوليدي، وجميع المخاطر، يمثل وضع الذكاء الاصطناعي التوليدي في سياق الأتمتة الذكية خطوة حاسمة لتحقيق قيمته المحتملة. تبدأ الفرصة لتسريع مكاسب إنتاجية المؤسسات وتحقيق المرحلة التالية من رحلة الأتمتة الفائقة وأتمتة العمليات من البداية إلى النهاية من خلال منصة الأتمتة المناسبة لإدخال هذه التكنولوجيا الجديدة في مهام سير العمل الخاص بك بأمان.

يتمثل الطريق الرئيسي للشركات لتحقيق الأمان والخصوصية ودقة التحكم في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال منصة أتمتة ذكية آمنة توفر تنسيقًا شاملاً عبر الأنظمة والمستخدمين مع حوكمة وإرشادات مدمجة لتسهيل الاستخدام الآمن والفعال للذكاء الاصطناعي التوليدي.

يكمن السر في تنسيق الذكاء الاصطناعي التوليدي كجزء من أتمتة العمليات المتعددة الخطوات والمتعددة الأنظمة عبر منصة التنسيق المؤسسية، التي تحتوي على الأدوات الشاملة، وحواجز الحماية، والحوكمة، والتحليلات، وعمليات التكامل، وغير ذلك الكثير من العمليات الضرورية لنشر الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في العمليات المؤسسية.

كيف تعمل هذه القائمة من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

تهدف هذه المجموعة من حالات الاستخدام إلى تشكيل القيمة الواقعية للذكاء الاصطناعي التوليدي المتاحة لكل منظمة في الوقت الحالي، ولتوضيح عمليات النشر التي تحقق قيمة كبيرة بهدف توجيه المنظمات نحو الاستفادة الكاملة من القوة المجمعة للأتمتة والذكاء الاصطناعي.

تم تصميم هذه القائمة في صورة كتالوج سريع البحث لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي حسب وظيفة العمل والصناعة، وهي تهدف إلى مساعدتك في إلهام الأفكار وتحفيزك للبدء اليوم. مع تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل ثابت وبدء المنظمات في الاستفادة من إمكاناته، ستظهر حالات استخدام قيمة وجديدة وذات تأثير بشكل أسرع مما هي عليه بالفعل. تحقق من التحديثات المستمرة!

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي حسب وظيفة العمل

خدمة العملاء

حل الشكاوى

لقد زاد عبء خدمة العملاء عبر الصناعات بشكل كبير على مدى السنوات القليلة الماضية، حيث ارتفعت أحجام المكالمات بنسبة تصل إلى 600%. يمكن أن يدعم تعاون الذكاء الاصطناعي التوليدي مع الأتمتة الذكية حل شكاوى خدمة العملاء بشكل أسرع وأعلى جودة على نطاق واسع من خلال مساعدة الوكلاء في استرجاع المعلومات في الوقت الحقيقي والقدرة على حل الحالات بسرعة ضمن تطبيق رئيسي واحد (مثل Salesforce).

في هذه الحالة، يؤدي طلب عميل جديد إلى تفعيل استرجاع بيانات العملاء تلقائيًا من أنظمة متباينة. يسلم الذكاء الاصطناعي التوليدي ملفات الحالة إلى وكيل خدمة العملاء للمراجعة. ينشئ الذكاء الاصطناعي التوليدي ردًا مخصصًا عبر البريد الإلكتروني في ثوانٍ، ويمكن إرساله باستخدام مساعد الأتمتة من نفس تطبيق العمل. وتكون النتيجة هي زيادة الكفاءة وجودة الاستجابة.

تصنيف طلبات البريد الإلكتروني لمعلومات الطلب والاستجابة لها

تتمثل واحدة من أكبر التحديات في تصنيف استفسارات العملاء في الحجم الهائل من تفاعلات العملاء. على مستوى المؤسسات، يمكن لخدمة العملاء تلقي مئات الآلاف من الاستفسارات كل يوم. الاستفسارات في صناعات مثل الرعاية الصحية، والعمليات المصرفية، والتأمين غالبًا ما تكون معقدة بطبيعتها، مع وجود مخاطر مالية وشخصية عالية. قد يكون من الصعب على الوكلاء التنقل بين أنظمة متعددة بسرعة، وتصنيف الاستفسار إلى الفريق المناسب، والرد باستخدام أحدث الخبرات في الوقت المناسب.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية دعم تسريع تصفية استفسارات خدمة العملاء والاستجابة لها. تتم معالجة استفسار العميل الجديد من خلال Document Automation لاستخراج معلومات العميل. يحلل الذكاء الاصطناعي التوليدي البيانات ويتنبأ باحتمالية حل المشكلة مع توفير توصيات للإجراءات بناءً على التقييم. يمكن للأتمتة أن تعتمد على التوصية المختارة لتوجيهها للمعالجة وتحديث نظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP). يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء اتصالات متابعة، مثل رسالة بريد إلكتروني للعميل تطلب مزيدًا من المعلومات.

تحليل المشاعر الواردة في استفسارات العملاء

غالبًا ما يكون الوقت المطلوب للبحث والرد على استفسار معقد من العميل مرتفعًا، ما يعيق قدرة الوكلاء على حل المشكلة بسرعة. يمكن أن تكون بعض الحالات، مثل شكاوى العملاء من شركات الطيران ومطالبات الرعاية الصحية المرفوضة، معقدة، ما يتطلب المزيد من الوقت والموارد للتحقيق وحلها. غالبًا ما تتأخر مهام سير العمل في التصعيد بسبب نقص المعلومات.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مراجعة السياق والهدف وراء استفسار خدمة العملاء الوارد وفهمهما. يمكن للأتمتة تنفيذ البحث عن الحلول ذات الصلة في قاعدة المعرفة، ثم يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي صياغة ردود تتناسب مع الحل والتفاصيل السياقية المحددة للاستفسار. بالنسبة للاستفسارات البسيطة، يمكن إرسال الرد تلقائيًا دون تدخل الوكيل. بالنسبة للمشكلات المعقدة، يمكن للوكيل مراجعة مسودة الرد والمتابعة مع مهمة سير العمل من هناك.

جودة الردود على العملاء

تعد جودة خدمة العملاء عاملاً رئيسيًا في رضا العملاء. في سياق المؤسسات التي تتعامل مع استفسارات العملاء بكميات كبيرة وأهداف سرعة الاستجابة العالية، تعد جودة الاستجابة عاملاً صعب المتابعة.

في هذه الحالة، يمكن للأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي مراجعة محتوى استجابة استفسار خدمة العملاء من حيث الجودة قبل أن يرد الوكلاء. يمكن أن تعيد الأتمتة درجة جودة الاستجابة أو التقييم. يمكن أن تؤدي الردود التي تقل عن حد معين إلى تحفيز الذكاء الاصطناعي التوليدي لكتابة محتوى مقترح محسّن ليستخدمه الوكيل.

الخدمات المالية والمحاسبة

الكشف عن الحالات غير الطبيعية والفروق في التقارير المالية والمستندات

يعد تدقيق الحسابات المالية جانبًا شديد الأهمية من عمليات الأعمال، حيث يضمن أن البيانات المالية دقيقة ومتوافقة مع المتطلبات التنظيمية. وعلى الرغم من ذلك، فإن التدقيقات المالية اليدوية تستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للأخطاء، وقد لا تتمكن من تحديد الأنماط أو الحالات غير الطبيعية المعقدة. قد يؤدي ذلك إلى تقارير مالية غير دقيقة، ومشكلات في الامتثال، وزيادة مخاطر الاحتيال والأخطاء.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة كميات هائلة من البيانات المالية بسرعة، مستفيدًا من خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الحالات غير الطبيعية التي قد يتم تجاهلها بسهولة في المراجعات اليدوية. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي فحص كل معاملة مالية أو محاسبية، وتحديد الأنماط التي تشير إلى الاحتيال أو الأخطاء. إن قدرته على التعلم والتكيف مع مرور الوقت تعني أن النتائج ستتحسن باستمرار مع تحسين قدراتها على الكشف.

التفاوض على خصم المورد

تحدد الشركات الميزانيات والمتطلبات، مثل الخصومات وشروط الدفع. لكن، مقارنة مطالب المورد بالاتجاهات، وقيم السلع، وتكاليف المنافسين تستغرق وقتًا طويلاً، ومملة، وتستهلك الكثير من وقت الموارد. وتكون النتيجة تأخيرات وفقدان الفرص في التوفير والخصومات.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية العمل على مراجعة الاتفاقيات غير المنظمة وبيانات الاتجاه عبر العمليات المالية، ومقارنة الشروط، والتوصية بالإجراءات، بالإضافة إلى التفاوض على الخطوات التالية، ما يقلل من الوقت اللازم للوصول إلى الشروط النهائية إلى بضعة أيام.

بيانات مالية دقيقة وفي الوقت المناسب

يعد تحليل البيانات المالية والتنبؤ بها جوانب شديدة الأهمية في تخطيط الأعمال، ما يمكّن المنظمات من اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على تقييمات دقيقة وتوقعات بشأن الصحة المالية للمنظمة. وعلر الرغم من ذلك، فإن تحليل البيانات يدويًا والتنبؤ عرضة للأخطاء وقد يستغرق وقتًا طويلاً للكشف عن الأنماط أو الحالات غير الطبيعية المعقدة، ما يعرض المنظمة لمخاطر متزايدة.

في هذه الحالة، يمكن أن يساعد الجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية في تقليل الأخطاء، وتعزيز إدارة المخاطر، وتسريع عملية الإبلاغ المالي. يمكن أن تجمع الأتمتة بيانات مالية ومحاسبية محدثة بالإضافة إلى المستندات التاريخية والسياقية. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مراجعة البيانات وتحليلها وتجميعها لإنشاء تقارير وكشف الأنماط والحالا غير الطبيعية، ما يسرع العملية للمحللين لتمكين المؤسسات من اتخاذ قرارات أكثر استنارة بناءً على بيانات مالية دقيقة وفي الوقت المناسب، ما يؤدي إلى نتائج أعمال أفضل.

معالجة الفاتورة

الحسابات الدائنة (AP) هي وظيفة تتطلب الكثير من العمل وغالبًا ما تتضمن استخراج بيانات فواتير الموردين يدويًا إلى نظام الحسابات الدائنة، مثل SAP، ما يستغرق ما يصل إلى 90 يومًا لإكمال عملية الفاتورة. يعد إدخال بيانات الفواتير يدويًا مصدرًا رئيسيًا للأخطاء، ما يمكن أن يؤدي إلى تأخيرات في الدفع ومشكلات أخرى. تزيد اللوائح المتعلقة بأمان البيانات ومنع الاحتيال أيضًا من التدقيق حول معالجة الفواتير، ما يضيف إلى الوقت والموارد المستهلكة في عملية الفوترة نفسها بالإضافة إلى مراقبة العملية وتدقيقها.

في معالجة الفواتير، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحسين الكفاءة وتوفير الوقت لفِرق الحسابات الدائنة من خلال إتاحة إمكانية أتمتة معالجة الفواتير من البداية إلى النهاية. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة تحديد الفروقات بين الفواتير ونماذج ERP. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي فهم أي تنسيق فاتورة، بما في ذلك التنسيق غير المنظم والمعقد، لتحديد التفاصيل المطلوبة وتسجيلها مثل أسماء الموردين، وأرقام الفواتير، والمبالغ. بمجرد معالجة الفاتورة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء رسائل بريد إلكتروني مخصصة لإرسالها إلى المورد.

مراجعات التدقيق المستندة إلى المخاطر

مع ارتفاع التمويل المدمج والرقمنة، يواجه المدققون تحديًا متزايدًا: الحجم الهائل من البيانات. في كل عام، تتزايد المعاملات المالية، ما يجعل المراجعة اليدوية وتحديد المخاطر أكثر صعوبة واستهلاكًا للوقت. إن اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في التدقيق يوفر الوقت، ويقلل التكاليف، ويخفف المخاطر.

في مراجعات التدقيق، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي، بقدرته على معالجة كميات هائلة من البيانات وتوليد رؤى ذات مغزى، أن يحدد بسرعة الأنماط والاتجاهات التي قد تفوت المدققين البشر. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إجراء اختبارات تدقيق من خلال التعرف المتقدم على الأنماط والنمذجة التنبئية، ما يساعد في تحديد الأنشطة الاحتيالية والأخطاء والتناقضات. كما يمكنه تحديد تكرار التدقيق بناءً على شدة المخاطر، وتحديد أولويات العمليات عالية المخاطر، وتخصيص الموارد بشكل فعال. وينشئ ملخصات واضحة وموجزة لنتائج التدقيق، ما يسهل على الأطراف المعنية في المالية والمحاسبة فهم النتائج واتخاذ قرارات مستنيرة.

إعداد التقارير: المناقشة والتحليل الإداري

يعد إعداد المسودة الأولية للمناقشة والتحليل الإداري (MD&A) عملية تستغرق وقتًا طويلاً، وغالبًا ما تستغرق أسابيع أو حتى أشهر لجمع البيانات المالية وتحليلها وتقديمها بشكل شامل وسهل الفهم. على طول الطريق، يمكن أن يؤدي احتمال الخطأ البشري إلى إدخال مخاطر في هذه العملية الحيوية. يمكن أن يؤدي تطبيق الأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي في إعداد تقارير المناقشة والتحليل الإداري، بالإضافة إلى البيانات المالية الداخلية والخارجية الأخرى، إلى التقليل بشكل كبير من الوقت المطلوب مع زيادة دقة البيانات وتناسقها.

لإعداد البيانات المالية، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية أن تقوم بسرعة بفرز كميات كبيرة من البيانات المالية لتحديد الاتجاهات الرئيسية، والاختلافات، والنقاط البارزة. من خلال هذه الرؤى، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء مسودة تقرير أولية باستخدام لغة واضحة وموجزة. بمجرد المراجعة والموافقة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في ترجمة التقرير إلى لغات إضافية وصياغة الاتصالات المرافقة لتسليم التقرير.

الاستجابة التلقائية من المورد

يتضمن التفاعل مع الموردين تبادل العديد من رسائل البريد الإلكتروني لمناقشة تفاصيل مثل مواصفات المنتج، وجداول التسليم، وشروط الدفع. يمكن أن يستغرق الرد يدويًا على كل حالة وقتًا طويلاً ويكون عرضة للأخطاء أو التأخيرات، ما قد يؤثر سلبًا على علاقة المورد.

مع الأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للمنظمات أتمتة التفاعلات مع الموردين. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مسح رسائل البريد الإلكتروني الواردة، وفهم السياق، وإنشاء ردود مناسبة. بالاشتراك مع الأتمتة الذكية، يمكنه الرد مباشرة على الاستفسارات الشائعة مثل حالة الطلب، وتأكيدات الدفع، والجداول الزمنية للتسليم، ما يتيح للموظفين التعامل مع المشكلات الأكثر تعقيدًا. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا تخصيص الردود بناءً على ملف تعريف المورد وتفاعلاته السابقة، ما يعزز العلاقة مع المورد. يمكن أن تقلل هذه العملية من وقت الاستجابة من أيام إلى دقائق.

مخاطر المورد والبحث

يتطلب تقييم الموردين المحتملين مراجعة شاملة لاستقرارهم المالي، وقدرتهم التشغيلية، وسمعتهم. يمكن أن تستغرق الأبحاث والتحليلات اليدوية أسابيع وقد تفوت معلومات حيوية.

بالنسبة إلى تقييمات مخاطر الموردين، يمكن للأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي تبسيط هذه العملية من خلال جمع البيانات تلقائيًا من مصادر متنوعة مثل التقارير المالية، والمقالات الإخبارية، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. يمكنه بعد ذلك تحليل هذه البيانات لتقييم مستوى مخاطر المورد وتسليط الضوء على أي علامات تحذير مثل عدم الاستقرار المالي، أو المشكلات القانونية، أو المراجعات السلبية. يمكن أن تساعد هذه المعلومات الشركات في اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة وثقة.

استفسارات المشتريات

تعد معالجة استفسارات المشتريات مهمة حاسمة ولكنها تستغرق وقتًا طويلاً. تتلقى الشركات العديد من الأسئلة بشأن توفر المنتجات، والأسعار، وجداول التسليم، وأكثر من ذلك. تعد الاستجابة لكل استفسار بسرعة ودقة هي أساس إقامة علاقات مع العملاء والحفاظ على رضاهم.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية أتمتة معالجة استفسارات المشتريات. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي فهم طبيعة الاستفسار، ما يؤدي إلى تفعيل الأتمتة لاسترجاع المعلومات اللازمة من أنظمة الشركة ثم إنشاء رد تفصيلي. يمكنه وضع علامة على الاستفسارات المعقدة للتدخل البشري. يمكن أن يقلل هذا النهج بشكل كبير من وقت الاستجابة ويحسن دقة الردود.

مراجعة العقد

تعد مراجعة العقود مهمة حيوية تتطلب اهتمامًا دقيقًا بالتفاصيل. يجب على الشركات التأكد من أن الشروط والأحكام ملائمة، وتغطي جميع متطلبات العمل، وتلتزم بجميع اللوائح ذات الصلة. وعلى الرغم من ذلك، يمكن أن تستغرق مراجعة العقد اليدوية أيامًا أو حتى أسابيع وهي عرضة للأخطاء.

لمراجعات العقود، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مسح نص العقد ضوئيًا، وتحديد البنود الرئيسية، ومقارنتها بالشروط القياسية للشركة. يمكنه بعد ذلك الإشارة إلى أي شروط غير مرغوبة أو مشكلات محتملة في الامتثال للمراجعة الإضافية من قِبل فريق عمليات العقد. يمكن أن تسرع هذه العملية بشكل كبير مراجعات العقود، وتقلل الأخطاء، وتضمن توافق جميع العقود مع متطلبات العمل.

المدفوعات المتأخرة

غالبًا ما تتعامل الشركات مع العملاء الذين يؤخرون المدفوعات بعد تاريخ الاستحقاق. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تعطيل تدفق النقد وإجهاد علاقات العمل. يمكن أن يكون تتبع المدفوعات المتأخرة يدويًا ومتابعتها مستهلكًا للوقت، ما قد يضيف مزيدًا من التأخير في استرداد المدفوعات وزيادة عبء العمل على فريق المالية.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية تسريع العملية من خلال تتبع تواريخ استحقاق الفواتير، وتحديد الفواتير المتأخرة، وحساب الرسوم المتأخرة، وإنشاء رسائل تذكير شخصية عبر البريد الإلكتروني. يمكن أن تقوم عملية التجميع المؤتمت أيضًا بتصعيد الحالات المستمرة لمزيد من الإجراءات.

تسوية الفواتير

تتضمن تسوية الفواتير مطابقة الفواتير مع أوامر الشراء وملاحظات التسليم للتحقق من دقة المعاملات. يمكن أن تؤدي أي تناقضات إلى خسائر مالية أو مشكلات في الامتثال، لكن عملية التسوية اليدوية يمكن أن تكون بطيئة وعرضة للأخطاء.

بالجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية، يمكن أتمتة عملية تسوية الفواتير. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مسح مستندات الفواتير ضوئيًا بأي تنسيق، واستخراج التفاصيل ذات الصلة، ومطابقتها مع بعضها، مع الإشارة إلى أي تناقضات لمزيد من التحقيق، ما يمكّن الفواتير المتوافقة الخالية من الأخطاء من الاستمرار في العملية المؤتمتة. يمكن أن تؤدي أتمتة هذه العملية إلى تسريع التسوية بشكل كبير، وتقليل الأخطاء، وضمان دقة التقارير المالية.

ضوابط SOX

يتطلب قانون ساربينز أوكسلي (SOX) من الشركات إنشاء ضوابط وإجراءات داخلية للتقارير المالية لتقليل مخاطر الاحتيال. يمكن أن يكون تنفيذ ومراقبة هذه الضوابط معقدًا، وبالتالي، يستغرق وقتًا وموارد. يمكن أن يساعد تطبيق الأتمتة الذكية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في ضمان الامتثال المستمر، وتقليل مخاطر العقوبات، وتوفير وقت التدقيق الثمين.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد في العملية من خلال التحقق تلقائيًا من معاملات الشركة مقابل ضوابط SOX. يمكنه تحديد أي انتهاكات وإنشاء تقارير تفصيلية لفريق التدقيق، والعمل من خلال الأتمتة للإخطار وتقديم التقارير للأطراف المعنية.

الكشف عن الاحتيال

يمكن أن تؤدي الأنشطة الاحتيالية إلى خسائر مالية كبيرة وأضرار تتعلق بالسمعة. يتطلب الكشف عن الاحتيال مراقبة مستمرة للمعاملات والأنماط التي قد تشير إلى نشاط مريب. استفادت مراقبة المعاملات بحثًا عن علامات الاحتيال المحتمل بالفعل من ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي المصممة للتفوق في اكتشاف مخططات الاحتيال المعقدة التي قد تفلت من الرقابة اليدوية.

في هذه الحالة، يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية بشكل أكبر الكشف عن الاحتيال من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات لتحديد الأنماط أو الحالات غير الطبيعية التي قد تشير إلى الاحتيال. يمكن أن يؤدي الإبلاغ عن المعاملات أو أنماط الاستخدام المشبوهة إلى تفعيل نظام تلقائي لتنبيه فِرق الأمان في الوقت الحقيقي، ما يسمح باتخاذ إجراءات سريعة. يمكن أن تُحسن هذه العملية بشكل كبير من معدلات الكشف وتقلل من تأثير الاحتيال من خلال تمكين احتواء أسرع.

المحاسبة: المستحقات

يتضمن تتبع المستحقات بدقة وتقدير المدفوعات والإيصالات المستقبلية تحديد المعاملات التي تتطلب مستحقات، وتقدير المبالغ، ومطابقة الإيرادات والنفقات مع الفترات الصحيحة لها. تتميز العملية بالتفاصيل والتعقيدات، خاصة من جانب النفقات، ما يجعل المحاسبة اليدوية على أساس الاستحقاق تستغرق وقتًا وتكون عرضة للأخطاء.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مع الأتمتة الذكية أن يقوم بأتمتة عملية الاستحقاق من خلال تحديد المعاملات التي تتطلب استحقاقات، وتقدير المبالغ، وتسجيلها في نظام المحاسبة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا إنشاء تقارير تفصيلية عن جميع الاستحقاقات لمراجعتها من قِبل فريق المالية، والتي يمكن، عند الموافقة، إرسالها تلقائيًا بمساعدة الأتمتة الذكية. يمكن أن تضمن هذه الطريقة تقديم تقارير مالية دقيقة، وتقليل عبء العمل على فريق المالية، وتقليل مخاطر الأخطاء.

إعداد الميزانية والتنبؤ

تعد عملية إعداد الميزانية والتوقعات من صميم قرارات الأعمال وتتضمن توقعات معقدة بشأن الإيرادات والنفقات المستقبلية. تتطلب عملية مراجعة الأداء السابق، وتحديد اتجاهات السوق، وتقييم خطط الأعمال تحليلًا دقيقًا لمجموعة واسعة من البيانات، ما يجعل من الصعب أخذ جميع العوامل ذات الصلة في الاعتبار.

في هذه الحالة، يمكن أن تساعد الأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال تحليل البيانات ذات الصلة تلقائيًا وإعداد ميزانيات وتوقعات تفصيلية. يمكنه أيضًا تسليط الضوء على المخاطر أو الفرص المحتملة بناءً على التوقعات. يمكن أن يحسن هذا النهج دقة إعداد الميزانيات والتنبئات، ويمكّن من اتخاذ قرارات استباقية، ويوفر وقت التخطيط الثمين.

تحديد فرص تحسين الربحية

يتطلب تحديد الفرص لتحسين الربحية تقييمًا شاملاً لعمليات الأعمال، بما في ذلك العقود، للعثور على المجالات التي يمكن تحسين الشروط فيها، أو تقليل التكاليف، أو زيادة الإيرادات. قيمة ولكن بطيئة من حيث التنفيذ، يتطلب هذا العمل فهمًا عميقًا للأعمال والقدرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية، وخاصة Process Discovery، أن يساعدا في تبسيط العملية من خلال تحليل عمليات الأعمال والمعلومات غير المنظمة عبر العمليات والعقود والبيانات المالية لتسليط الضوء على المناطق ذات التكاليف العالية أو الإيرادات المنخفضة أو الكفاءات المنخفضة.

تحديد فرص نمو الإيرادات

يتطلب تحديد الفرص لنمو الإيرادات تحليلاً استراتيجيًا وتفكيرًا إبداعيًا للتركيز على أسواق جديدة أو منتجات أو استراتيجيات يمكن أن تزيد من المبيعات. إنه عمل معقد يتطلب فهمًا عميقًا للصناعة والأسواق ذات الصلة وقطاعات السوق وتفضيلات العملاء والمشهد التنافسي. قد لا يلتقط جمع المعلومات وتحليلها يدويًا، الذي يستغرق وقتًا طويلاً، جميع الفرص المحتملة أو يستغرق وقتًا طويلاً، ما يؤدي إلى فقدان فرص الإيرادات.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تسريع العملية من خلال تحليل المعلومات غير المنظمة تلقائيًا، بما في ذلك بيانات السوق وسلوك العملاء وأنشطة المنافسين، لتحديد السبل المحتملة لنمو الإيرادات. بناءً على التحليل، يمكن أن يقترح أسواقًا جديدة للدخول إليها، أو منتجات لتطويرها، أو استراتيجيات لاعتمادها. يمكن أن يسرع هذا النهج من نمو الإيرادات، ويعزز التنافسية، ويدعم التخطيط الاستراتيجي.

تحسين السيولة ورأس المال

تعد إدارة السيولة وتحسين رأس المال مهمة متعددة الأبعاد، تتطلب فهمًا معقدًا لعمليات الأعمال، والاتجاهات المالية، والمؤشرات الاقتصادية. يمكن أن تكون الطرق التقليدية كثيفة العمالة وقد لا تلتقط جميع الفروق الدقيقة التي تؤثر على التدفق النقدي.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل كميات هائلة من البيانات المالية، وتعلم الأنماط، والتنبؤ بالتدفقات النقدية المستقبلية بناءً على البيانات القديمة واتجاهات السوق. يمكن للأتمتة الذكية بعد ذلك استخدام هذه التوقعات لتحسين تخصيص رأس المال، ما يضمن توفر الأموال حيث ومتى تكون مطلوبة. وتكون النتيجة هي إدارة أفضل للسيولة، ما يقلل بدوره من مخاطر نقص السيولة ويزيد من كفاءة رأس المال.

إدارة الاستثمارات

في الساحة المعقدة لإدارة الاستثمار، يكون تنوع وحجم كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة، من الرسومات البيانية والبيانات المالية إلى تقارير الصناعة، بارزين، ما يشكل تحديًا لطرق التحليل الحالية، التي غالبًا ما تقصر عن التقاط النطاق الكامل لديناميات السوق وتفضيلات المستثمرين الأفراد.

لإدارة المحافظ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل مجموعات البيانات المعقدة وتصنيف الاستثمارات بناءً على الجغرافيا والصناعة والقطاع ومعايير ESG. باستخدام رؤى من أبحاث الاستثمار، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا تقديم توصيات مخصصة لحيازات المحفظة عبر الأدوات المالية، مثل صناديق الاستثمار المتداولة، والأسهم، والعملات المشفرة، والسندات، وصناديق الاستثمار المشتركة.

تمتد قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي لإدارة الاستثمار إلى إدارة المخاطر، حيث يمكن أن يدعم تحليل المخاطر المتعمق الذي يغطي مخاطر السيولة والائتمان والسوق ويوفر مستويات الثقة المناسبة، بالإضافة إلى تحليلات المخاطر الطرفية، من خلال توليد البيانات لاختبار قوة المحفظة تحت سيناريوهات ظروف السوق الافتراضية. وأخيرًا وليس آخرًا، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء تقارير للتواصل بفعالية بشأن هذه التحليلات.

تحسين الضرائب

يتطلب توقع الالتزام الضريبي والتخطيط له وقتًا وموارد لا تزال شحيحة عبر فِرق الضرائب والمالية، التي تقضي ما يقرب من ثلاثة أرباع وقتها في العمل الروتيني، مثل إعداد البيانات، والامتثال لإقرارات الضرائب، والتسوية. يتطلب التخطيط الضريبي الدقيق فهم قوانين الضرائب، وتوقع الالتزامات الضريبية، وتخطيط استراتيجيات لتقليل الالتزامات الضريبية.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل قوانين الضرائب، والبيانات الضريبية القديمة، والبيانات المالية للأعمال للتنبؤ بدقة بالالتزامات الضريبية المستقبلية وضمان الامتثال لقوانين الضرائب. يمكن رؤية الفوائد غالبًا على الفور، حيث حققت شركة واحدة توفيرًا ضريبيًا قدره 120 مليون دولار في غضون ثلاثة أسابيع.

دعم التحصيلات

يعد استرداد الديون جانبًا حيويًا للحفاظ على تدفق نقدي صحي. مع تطور اللوائح العالمية، يمثل الامتثال تحديًا مستمرًا لفرق التحصيل، ما يؤثر على الأداء ويعقد عملية إلحاق الوكلاء الجدد.

في هذه الحالة، يمكن أن يؤدي الجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية إلى تعزيز الكفاءة والجودة واتخاذ قرارات مستنيرة. من خلال المراقبة المؤتمتة للمكالمات في الوقت الحقيقي، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة الوكلاء الجدد، ما يحافظ على امتثالهم ويطلق التنبيهات عندما لا تتبع مكالمات التحصيل أفضل ممارسات الامتثال. لزيادة معدل استرداد الديون من خلال استراتيجيات تحصيل أكثر تخصيصًا، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تقييم بيانات التحصيل القديمة، وسلوكيات الدفع، وعوامل السوق للتوصية بنُهُج الاسترداد والتنبؤ بالنجاح. باستخدام بيانات المكالمات، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تقديم تحليلات الامتثال وتحديد الاتجاهات مثل زيادة استخدام أسباب عدم الدفع المحددة.

تكنولوجيا المعلومات

تحليل المشاعر الواردة في استفسارات العملاء لقسم دعم تكنولوجيا المعلومات

يستغرق الرد على استفسارات العملاء المعقدة، مثل شكاوى عملاء شركات الطيران أو مطالبات الرعاية الصحية المرفوضة، وقتًا طويلاً، ما يمثل تحديًا لهدف الحل السريع. سواء كنت تبحث في حالة العميل، أو تملأ الفراغات في معلومات العميل، أو تصيغ اتصالات مناسبة، فإن إمكانية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية لتسريع الاستجابة وحل استفسارات العملاء كبيرة. من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للوكلاء معالجة المزيد من التفاعلات في وقت أقصر والوصول إلى الحل بشكل أسرع، ما يقلل من أوقات الانتظار ويحسن تجربة العملاء.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في تحليل المشاعر لطلبات خدمة العملاء من خلال فهم السياق والهدف من الرسائل الواردة من العملاء. مع وجود هدف مصنف ومشاعر محددة، يمكن للأتمتة الذكية البحث عن الحل المناسب في قاعدة المعرفة وبدء إجراءات المتابعة المقابلة، لا سيما تفعيل الذكاء الاصطناعي التوليدي لكتابة رسالة رد لإرسالها إلى العميل أو، في الحالات الأكثر تعقيدًا، توجيه مسودة رد إلى وكيل خدمة العملاء للمراجعة والخطوات التالية.

استجابة تذاكر تكنولوجيا المعلومات المؤتمتة

يمكن أن تؤدي الزيادة في تذاكر مكتب دعم تكنولوجيا المعلومات إلى إبطاء أوقات الاستجابة والتأثير على الإنتاجية. من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية، يمكنك تبسيط عملية حجز تذاكر تكنولوجيا المعلومات وتحسين كل من سرعة الاستجابات وجودتها.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مراجعة تذاكر تكنولوجيا المعلومات الواردة على الفور، وفهم نوع المشكلة ومدى ضرورتها. يمكنه بعد ذلك إنشاء رد مناسب أو اقتراح حل بناءً على التذاكر والحلول السابقة. تقدم الأتمتة الذكية المتكاملة هذه الردود للمستخدمين، ما يوفر لفريق مكتب المساعدة وقتًا ثمينًا ويقلل من وقت الحل للمستخدمين النهائيين.

تصنيف وتقييم تذاكر مكتب مساعدة تكنولوجيا المعلومات

يعد تصنيف وتحديد أولويات تذاكر دعم تكنولوجيا المعلومات خطوة شدية الأهمية لضمان معالجة المشكلات في الوقت المناسب ومن قِبل الفريق المناسب. تستغرق عملية الفرز اليدوي وقتًا طويلاً وتحمل مخاطر الأخطاء، بينما قواعد التصنيف التلقائي غير حساسة لأولوية التذاكر. من خلال أتمتة التصنيف والفرز بمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن لفريق تكنولوجيا المعلومات التركيز على حل المشكلات بدلاً من فرز التذاكر، ما يحسن الكفاءة العامة ورضا العملاء.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل تذاكر الدعم الواردة وتصنيفها بناءً على نوع المشكلة، والشدة، والعجلة، وأي معايير ذات صلة أخرى. يمكنه بعد ذلك فرز التذاكر، والعمل مع الأتمتة الذكية المتكاملة في تطبيق التذاكر الخاص بك لتوجيهها إلى الفريق أو الفرد المناسب.

تحليل الكشف عن تهديدات الأمن السيبراني

تهديدات الأمن السيبراني في تزايد وتطور مستمر، ما يجعل من الصعب على فرق أمان تكنولوجيا المعلومات تحديد جميع التهديدات والاستجابة لها في الوقت المناسب للحد من المخاطر أو التخفيف منها بفعالية. يوفر تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية نهجًا استباقيًا للأمن السيبراني لتقليل الثغرات الأمنية وتعزيز مرونة بنية تكنولوجيا المعلومات.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد من خلال تحليل حركة مرور الشبكة وسلوك المستخدم وسجلات النظام لتحديد التهديدات الأمنية المحتملة. يمكنه التنبؤ باحتمالية وجود تهديد حقيقي ويوصي بالإجراءات بناءً على هذا التقييم. يمكن أن تؤدي الأتمتة الذكية إلى اتخاذ تدابير وقائية فورية عند اكتشاف تهديد، مثل عزل الأنظمة المتأثرة أو بدء عمليات النسخ الاحتياطي. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا تقديم تقارير تفصيلية عن الحادث، ما يساعد في تحليل ما بعد الحادث ومنع التهديدات المستقبلية.

دعم تكنولوجيا المعلومات المؤتمت

في السعي للحصول على دعم تكنولوجيا المعلومات بشكل سلس وسريع وفعال، تقوم العديد من المؤسسات بإطلاق روبوتات محادثة موجهة للموظفين لتقديم تجربة محادثة مؤتمتة. بينما يمكن لروبوتات الدردشة أن توفر تكاملاً سلسًا مع الأنظمة المؤسسية والوصول إلى قاعدة المعرفة الحالية في المؤسسة، إلا أنها ليست مجهزة لتفسير الهدف، ما يعيق إمكانات الأداة كطريق أسرع للحصول على المعلومات وحل المشكلات. ولكن إضافة الذكاء الاصطناعي التوليدي تجعل دعم الدردشة الفعّال ليس فقط ممكنًا ولكن واقعًا.

في هذه الحالة، يمكن إضافة الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تجربة الدردشة الحالية لفهم الهدف. تعمل الأتمتة الذكية بعد ذلك على بدء إجراءات فعلية على الأنظمة والبيانات بناءً على محتوى محادثة الدردشة.

صيانة الأتمتة واستعادتها

يعد الحفاظ على أتمتة عمليات الأعمال جزءًا من الصورة الأكبر لعمليات المؤسسات الرقمية. تحتاج الأتمتة في الإنتاج إلى تعديلات بسبب التغييرات في التطبيقات الأساسية أو العمليات أو هياكل البيانات. تعد صيانة الأتمتة ضرورية لحوكمة الأتمتة وضمان صحة عمليات الأعمال المؤتمتة؛ ومع ذلك، فإن تحديد فشل الأتمتة وتشخيصه وإصلاحه يدويًا يستغرق وقتًا كبيرًا من مطوري تكنولوجيا المعلومات. وهذا يعني أنه عندما تتعطل الأتمتة، يمكن أن تتوقف العمليات تمامًا، ما يؤثر على الإنتاجية والكفاءة والتكاليف.

في صيانة الأتمتة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مراقبة الأتمتة باستمرار لاكتشاف التغييرات تلقائيًا في التطبيقات أو العمليات الأساسية التي قد تؤدي إلى تعطل الأتمتة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بعد ذلك بدء عملية "الإصلاح الذاتي"، بتكييف الأتمتة مع تغييرات واجهة المستخدم واستعادة العملية. يمكنه أيضًا تقديم توصيات لتحديث مسارات عناصر واجهة المستخدم داخل الأتمتة والمساعدة في ضمان الاستمرارية من خلال استخدام آلية احتياطية. تعد عملية المراقبة والكشف والإصلاح قابلة للتتبع من البداية إلى النهاية. يعزز تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي للحفاظ على العمليات المؤتمتة وإصلاحها من مرونة الأتمتة، ما يقلل من وقت التوقف، وتكاليف الصيانة، والعبء على فرق تكنولوجيا المعلومات.

تسجيل أحداث الأمان والإشعارات

للحفاظ على اتباع موقف استباقي ضد تهديدات الأمن، يجب على منظمات تكنولوجيا المعلومات تسجيل أحداث الأمان بفعالية وإخطار مديري النظام بسرعة. تتطلب عمليات التتبع والإخطار اليدوية وقتًا مخصصًا من موارد تكنولوجيا المعلومات المحدودة وتحمل إمكانية حدوث أخطاء بشرية، ما قد يؤدي إلى تأخيرات في الاستجابة للمشكلات الحرجة ويعرض سلامة الأنظمة وأمان البيانات للخطر. من خلال الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمنظمات أتمتة عمليات إشعار استجابة الحوادث، وتحسين الوضع الأمني العام لتكنولوجيا المعلومات، وتقليل العبء التشغيلي على فرق تكنولوجيا المعلومات.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المقترن مع الأتمتة أن يدفع المراقبة المستمرة للأحداث وجمع بيانات التهديد من مصادر متعددة، بما في ذلك سجلات النظام، وحركة مرور الشبكة، وتنبيهات الأمان. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة جميع البيانات مسبقًا لتحديد الأنماط أو الأنشطة غير العادية وتمكين الذكاء الاصطناعي من اكتشاف الحالات غير الطبيعية في الوقت الحقيقي. استنادًا إلى معايير محددة مسبقًا، يمكن أن تؤدي التهديدات المكتشفة إلى تفعيل مهام سير العمل المؤتمتة لإخطار مديري النظام على الفور لبدء بروتوكولات الاستجابة.

إيقاف الوصول غير المصرح به

يشكل الوصول غير المصرح به خطرًا مستمرًا على بيانات وأنظمة أمان المؤسسة. يعتمد الكشف عن الوصول غير المصرح به على مراقبة النظام اليقظة حتى تتمكن تكنولوجيا المعلومات من إغلاق الوصول على الفور عند الحاجة إلى ذلك. تؤدي أي خطوة يدوية في العملية إلى خلق نافذة للخطأ والتأخير، ما يعرض الأنظمة والبيانات الحساسة، وفي النهاية، استمرارية العمليات للخطر. من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي مع الأتمتة، يمكن للمنظمات زيادة فعالية إدارة الوصول المميز من خلال المراقبة المستمرة للوصول وتغييرات التحكم في الوصول المؤتمت لضمان الاستجابة الفورية، وتعزيز وضع الأمان، وتقليل العبء على فرق تكنولوجيا المعلومات.

لإغلاق الوصول غير المصرح به، يمكن لمنظمات تكنولوجيا المعلومات استغلال الذكاء الاصطناعي التوليدي لمراقبة سجلات الوصول وأنشطة الشبكة وتنبيهات الأمان بشكل مستمر. في الوقت الحقيقي، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل جميع مصادر البيانات لاكتشاف الأنماط/الحالات غير الطبيعية التي قد تشير إلى محاولات وصول غير مصرح بها. عندما يتم تحديد خرق، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تفعيل سير العمل المؤتمت لإخطار المسؤولين المعنيين وإيقاف الوصول أو تنفيذ عمليات الاستجابة المحددة مسبقًا مثل حظر الحسابات المشبوهة، وإلغاء صلاحيات الوصول، وإجراء تحليل جنائي لاحتواء التهديد.

الشؤون القانونية

مراجعات العقود

تقضي الفرق القانونية وقتًا كبيرًا في مراجعة العقود الطويلة والمعقدة بدقة بحثًا عن شروط أو بنود قد تكون إشكالية لتجنب المخاطر القانونية ومخاطر الامتثال المحتملة. تميل اللغة القانونية وتعقيد العقود أيضًا إلى جعل العقود غير قابلة للحل بالنسبة للأطراف المعنية في الأعمال، ما يعيق الفهم الواضح للشروط والأحكام.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مع الأتمتة الذكية التعامل بأمان مع بيانات العقد الحساسة. يمكنه تعلم الإرشادات القانونية واللوائح الصناعية لمراجعة العقود لضمان الامتثال تلقائيًا. ويمكنه تسليط الضوء على مجالات القلق، واقتراح التعديلات، وإنشاء ملخصات بلغة بسيطة للأطراف المعنية.

التوطين

ترجمة اللغات

في بيئة الأعمال العالمية اليوم، تُعد ترجمة المحتوى المؤسسي إلى لغات مختلفة أمرًا ضروريًا للتواصل الفعال والتفاعل. تعد خدمات الترجمة اليدوية مكلفة، وقد يكون وقت التسليم أطول من وتيرة متطلبات العمل.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أتمتة عملية الترجمة. يمكنه فهم السياق والفروق الدقيقة للمحتوى المؤسسي من نصوص المواقع ومواد التسويق وترجمتها بدقة إلى اللغة المطلوبة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لتطبيق الأتمتة الذكية جدولة الترجمات التلقائية للمحتوى الجديد، ما يضمن أن تكون الاتصالات المؤسسية في الوقت المناسب ومتاحة لجميع الأطراف المعنية، بغض النظر عن اللغة.

المبيعات

الوصول إلى العملاء لتحقيق المبيعات

إن التواصل الفعال في إطار المبيعات هو العامل الرئيسي لدفع نمو الأعمال. وعلى الرغم من ذلك، فإن صياغة رسائل التواصل الشخصية يمكن أن تكون مهمة صعبة وتستغرق وقتًا طويلاً.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي في التواصل بشأن المبيعات تحليل بيانات العملاء، وفهم تفضيلاتهم واحتياجاتهم، وإنشاء رسائل تواصل مقنعة وشخصية. يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع الأتمتة الذكية إلى تعزيز عملية الوصول إلى المبيعات، ما يضمن التواصل في الوقت المناسب وبشكل متسق مع العملاء المحتملين وزيادة فرص التحويل.

تنظيف بيانات CRM

تتمثل واحدة من الشكاوى الشائعة من فرق المبيعات في جودة البيانات الضعيفة في أنظمة CRM، ما يؤثر على دقة التحليل ويعيق اتخاذ القرار. وعلى الرغم من ذلك، فإن تنظيف البيانات يدويًا أمر شاق، ولا يزال عرضة للأخطاء، ويميل إلى التراجع في قائمة الأولويات لموظفي المبيعات الذين يعانون من ضيق الوقت.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أتمتة عملية تنظيف البيانات. كما يمكنه تحديد الأخطاء وتصحيحها في بيانات CRM، وإزالة التكرارات، وملء المعلومات المفقودة. من خلال الأتمتة الذكية، يمكن إرسال أخطاء البيانات أو السجلات التي قد تتطلب إدخالاً بشريًا للمراجعة. يؤدي الجمع بين الأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي إلى إمكانية جدولة تنظيف البيانات بانتظام للحفاظ على دقة بيانات CRM وتحديثها.

عمليات الخدمة

إلحاق الوكيل

الآن أكثر من أي وقت مضى، مع زيادة تعقيد مشكلات العملاء وحجم طلبات الخدمة، أصبحت عملية الإلحاق والتدريب بشكل صحيح جزءًا حيويًا من اللغز ليس فقط لدفع مقاييس الخدمة اليومية، ولكن لتحقيق القيمة طويلة الأجل لوكلاء الخدمة المدربين والملتزمين. في الواقع، قد تكون فرق خدمة العملاء مصدر خفي للمواهب للمنظمات. ولكن عمليات الإلحاق التي تتبع الطرق التقليدية يمكن أن تستغرق أسابيع لجعل وكلاء خدمة العملاء الجدد على دراية - وقد تستغرق وقتًا أطول بكثير للوصول إلى مستوى المعرفة ومهارات التنفيذ لدى الموظف المتمرس.

في هذه الحالة، يمكن لدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع Automation Co-Pilot المدعوم بالذكاء الاصطناعي تسريع عملية الإلحاق من خلال ربط وكلاء دعم العملاء بالمعرفة على مستوى الخبراء ومساعدة سير العمل في الوقت الحقيقي، والدمج في التطبيق الذي يعملون باستخدامه. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي الوصول الفوري إلى (وكذلك تقديم التحديثات إلى) قاعدة معرفة عمليات الخدمة، والوصول إلى مصادر معرفة متعددة مثل الإجراءات، والأدلة، والكتيبات، والمستندات التقنية، وما إلى ذلك، لاستخراج المعلومات، وتوفير الخبرة، وتوجيه إجراءات الوكلاء. وهذا يعني أن الوكلاء الجدد يمكنهم الوصول بسرعة إلى المعلومات ذات الصلة والحصول على إرشادات تفصيلية بشأن كيفية التعامل مع المشكلات المعقدة ومتى يجب بدء سير العمل المؤتمت، ما يقلل من الوقت الذي يستغرقونه ليصبحوا متمكنين تمامًا في دورهم.

إزالة PII

يمثل جمع معلومات تعريف الشخصية (PII) ومعالجتها تحديًا مستمرًا لعمليات الخدمة. يعد التعرف بشكل صحيح على معلومات تعريف الشخصية ومعالجتها (أي إخفاء الهوية و/أو حذفها) أمرًا ضروريًا للحفاظ على كل من ثقة المستهلك وكذلك الامتثال التنظيمي. يؤدي وجود كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة إلى زيادة التحدي بحيث أنه حتى مع وجود عمليات صارمة، ورغم بذل أفضل الجهود، يمكن أن تؤدي الأخطاء البشرية إلى تسريبات غير مقصودة، ما قد يسبب ضررًا للسمعة وغرامات تنظيمية. يمكن أن يساعد تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تقليل مخاطر خروقات البيانات، وتحسين الامتثال، وتبسيط عمليات الخدمة.

لإزالة معلومات تعريف الشخصية، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يدعم نظام مراقبة مؤتمت دائم لتحليل البيانات المتدفقة من وإلى عمليات الخدمة، بما في ذلك البيانات من التذاكر، وتقارير الحوادث، وتفاعلات العملاء، والمستندات والسجلات ذات الصلة. يمكن تدريب النظام المدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي على تحديد معلومات تعريف الشخصية ووضع علامة عليها ضمن هذه المجموعات من البيانات استنادًا إلى البيانات القديمة والأنماط وقواعد الامتثال.

عند الكشف عن معلومات تعريف الشخصية، يمكن أن يؤدي ذلك إلى تفعيل الأتمتة للتعامل مع البيانات وفقًا لنوعها ومستوى حساسيتها. على سبيل المثال، يمكن أن تقوم الأتمتة بإخفاء الهوية أو تنقيح البيانات على الفور أو وضع تعليق على سجلات معينة للإشارة إليها للمراجعة من قبل أحد أعضاء فريق عمليات الخدمة. في جميع الحالات، يمكن للنظام تسجيل كل إجراء لأغراض إعداد التقارير والتدقيق.

تصنيف التذاكر

في عمليات الخدمة، يمكن أن تؤدي معالجة تدفق التذاكر الواردة وفرزها إلى عدة فئات إلى معاناة الفرق من إصلاح المشكلات المستمرة. تعد معالجة التذاكر غير المتطابقة مصدرًا لعدم الكفاءة التشغيلية وتزيد من وقت الحل ما يؤثر على جودة الخدمة العامة، حيث يشعر الوكلاء بالإرهاق في أثناء محاولتهم الموازنة بين السرعة والدقة. يمكن أن يسرع الجمع بين الأتمتة والذكاء الاصطناعي التوليدي عملية تصنيف التذاكر، ويعزز الدقة، ويقلل العبء عن فرق عمليات الخدمة.

في هذه الحالة، يمكن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي لعمليات الخدمة. يتم تضمين وكيل الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن سير عمل الأتمتة لمراقبة التذاكر الواردة باستمرار وتصنيفها بناءً على خصائص مثل نوع المشكلة، ومستوى الأولوية، والخبرة اللازمة لمعالجة المشكلة. يؤدي هذا التصنيف إلى تفعيل خطوات مؤتمتة لتوجيه التذاكر إلى وكيل الخدمة أو الفريق الصحيح أو المعالجة تلقائيًا بناءً على منطق محدد مسبقًا. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يوفر رؤى إضافية بشأن أنماط وتصنيفات التذاكر والاتجاهات للإبلاغ بالتحسينات العامة في عمليات الخدمة.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي حسب الصناعة

الخدمات المصرفية والمالية

نزاعات المعاملات (بطاقة الائتمان، الحساب الجاري/التوفير)

من الضروري لضمان سلامة وثقة حسابات العملاء وحمايتها من الاحتيال، أن تظل معالجة نزاعات المعاملات عملية يدوية إلى حد كبير. تؤدي الأنظمة المتباينة وزيادة حجم النزاعات إلى وضع ضغط على جهد مليء بالأخطاء ويستغرق وقتًا طويلاً بالفعل.

في هذه الحالة، يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية معًا لتقليل الخسائر في المعاملات، وزيادة الكفاءة التشغيلية، وتحسين رضا العملاء. تبدأ الأتمتة عند استلام طلبات العملاء، والتي يتم تسجيلها تلقائيًا في قائمة الانتظار في Fiserv أو نظام مصرفي أساسي آخر. بعد ذلك، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة بمسح طلب العميل ضوئيًا وتلخيصه وإرساله لمسؤول للمراجعة.

يمكن لممثل البنك إطلاق مهمة سير عمل مؤتمتة لاسترجاع البيانات ذات الصلة والتاريخية عبر الأنظمة مثل ERP والمدفوعات وCRM، والتي يتم تلخيصها بعد ذلك بواسطة الذكاء الاصطناعي التوليدي. مع المعلومات المتاحة، يمكن لممثل البنك الفصل في المعاملة المتنازع عليها وبدء الإجراءات المرتبطة بالحل المحدد عبر الأتمتة، مع دعم من الذكاء الاصطناعي التوليدي لصياغة الاتصالات المناسبة مع العميل.

كشف الاحتيال والتحقيق في SAR

يعد التحليل اليقظ لبيانات المعاملات للكشف عن السلوكيات الاحتيالية المحتملة أمرًا ضروريًا لسلامة البنوك وشركات الخدمات المالية. يشمل تحليل كشف الاحتيال مصادر بيانات متعددة، بدءًا من سجلات المعاملات ومعلومات العملاء إلى البيانات الخارجية، بما في ذلك قوائم الرفض وقوائم المراقبة. إن تزايد تعقيد الاحتيال وارتفاع معدلات النتائج الإيجابية الخاطئة يمكن أن يُرهق فرق التحقيق ذات الموارد المحدودة، التي تكافح بالفعل للعمل عبر أنظمة مصرفية متباينة.

تستمر حواجز التكلفة والوقت في إعاقة تكامل الأنظمة ما يعرقل الكشف عن الاحتيال في الوقت الحقيقي. في الكشف عن الاحتيال والتحقيق في تقارير الأنشطة المشبوهة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية أن يساعدا في تقليل الخسائر التشغيلية، وزيادة الكفاءة، وتحسين رضا العملاء، وتعزيز الامتثال التنظيمي.

في هذه الحالة، يمكن لنظام دائم التشغيل مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة جمع البيانات ومراقبتها على مدار الساعة بينما يقوم باستمرار بتحليل أنماط السلوك، ومعلومات الجهاز، ونشاط وسائل التواصل الاجتماعي. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة البيانات مسبقًا ثم تحليل البيانات لتحديد أنماط الاحتيال المحتملة (مثل: التعرف على السرقة، والمدفوعات/التحويلات غير المصرح بها، فتح/إغلاق حساب غير مصرح به، وطلبات ائتمان مزورة، إلخ) بناءً على المعلومات القديمة.

عندما يتم تحديد أنشطة أو معاملات مشبوهة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تفعيل مهمة سير العمل المؤتمتة مع وجود مهام فورية ينفذها المحققون. تتوفر البيانات للمراجعة المتعمقة، ويمكن للمحققين طلب معلومات إضافية بمساعدة مساعد الأتمتة أو الانتقال لتفعيل الخطوات التالية تلقائيًا (مثل، حجز المعاملات، أو تجميد الحسابات، أو رفض الائتمان، وغيرها).

مراقبة معاملات AML

يعتمد الامتثال لـ AML بشكل كبير على خبرة الأفراد الذين يجب عليهم اتخاذ قرارات حكيمة واتباع العمليات، ما قد يؤدي أحيانًا إلى أخطاء وعدم اتساق في تحديد الأنشطة المشبوهة والإبلاغ عنها. إن الزيادة المستمرة في حجم بيانات المعاملات تمثل تحديًا كبيرًا للبنوك والمؤسسات المالية. يمكن أن يؤدي استخراج هذه الكمية الهائلة من البيانات والتنقل في معدل النتائج الإيجابية الخاطئة المرتفع إلى إرباك المحققين، ما يؤدي إلى تأخيرات في المعاملات المشروعة وزيادة التكاليف.

من أجل مراقبة معاملات AML، يمكن أن يزود إدخال الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية المحققين ببيانات شاملة لتمكينهم من اتخاذ قرارات أكثر ثقة وبدء خطوات تلقائية مثل تعليق المعاملات، أو تجميد الحسابات، وغير ذلك، ما يقلل العبء على المحققين، ويزيد من الكفاءة التشغيلية، ويضمن مستوى أعلى من الامتثال لـ AML.

في هذه الحالة، يمكن لنظام دائم التشغيل مدعوم بالذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة أن يستمر في استيعاب كميات كبيرة من البيانات وتحليلها على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع من مصادر متنوعة، بما في ذلك سجلات المعاملات، ونظام إدارة علاقات العملاء، والمعلومات العامة على الويب، وقوائم المراقبة. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة البيانات وتنظيمها حسب مبالغ المعاملات، والأنواع، والتركيبة السكانية للعملاء، والموقع الجغرافي لسهولة التحليل وتحديد القيم الشاذة وحالات عدم الاتساق.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تطبيق نماذج التعلم الآلي لتحديد الأنماط بناءً على البيانات القديمة للاحتيال المحتمل، مثل المعاملات عالية المخاطر، وغسل الأموال المحتمل، وتمويل الإرهاب، والمعاملات المحظورة بموجب العقوبات الاقتصادية، وغيرها من الأنشطة الإجرامية. إذا اكتشف النظام معاملة أو نشاطًا مريبًا، فإنه ينبه الأتمتة، ما يؤدي إلى تنفيذ مهام فورية للمحققين لاتخاذ الإجراءات. يمكن للمحققين مراجعة جميع البيانات وطلب بيانات إضافية باستخدام مساعد أتمتة مباشرة في نظام البنك.

قرار الموافقة على ضمان القرض

يتضمن تقييم القرض تقييم مخاطر المقترضين المحتملين وتحديد ما إذا كانوا يستوفون معايير الإقراض. إنها عملية تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للأخطاء البشرية، خاصة عند التعامل مع أنواع القروض المعقدة مثل الرهون العقارية، وقروض السيارات، وبطاقات الائتمان، والقروض التجارية. يتفاقم التحدي أكثر بسبب الحاجة إلى الامتثال لقوانين الإقراض العادل وتجنب التحيز أو التمييز في اتخاذ القرارات.

بالنسبة لقرار الموافقة على قرض التمويل، يجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي السرعة والدقة والكفاءة للعملية. مع الأتمتة الذكية، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي التعمق في تفاصيل مقدم الطلب، واستخراج وتفسير البيانات اللازمة، ومقارنتها بمعايير الإقراض المحددة مسبقًا والبيانات القديمة. يؤثر التقييم على القرار النهائي حيث يمكن للمكتتب تفعيل مهام سير عمل الأتمتة الذكية مع الموافقة أو التعديل أو رفض القرض. في السيناريوهات عالية المخاطر، يمكن وضع علامات على الطلبات للمراجعة البشرية قبل الانتقال عبر أتمتة سير العمل للقرارات.

اتخاذ قرار حد الائتمان

يجب أن يوازن اتخاذ قرار حد الائتمان بين إدارة المخاطر ورضا العملاء. مع دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية، يمكن تحسين العملية بشكل كبير، ما يعزز الدقة والكفاءة والسرعة.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يتعمق في التفاصيل غير المنظمة المعقدة لتاريخ ائتمان مقدمي الطلبات، من خلال تحليل السلوكيات المالية السابقة، والوضع المالي الحالي، والمخاطر المحتملة. من خلال تفسير هذه البيانات وفقًا لمعايير الإقراض المحددة مسبقًا والبيانات التاريخية، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاج ملخص لملف المخاطر لكل متقدم، مع تاريخ المدفوعات والمعاملات، لمساعدة المكتتب في اتخاذ قرارات حدود الائتمان على الحسابات المعقدة أو إدخالها في الخطوات التالية الآلية. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة صياغة الاتصالات والمتابعة مع العملاء بناءً على قرار حد الائتمان، ما يعزز الكفاءة التشغيلية ويدعم رضا العملاء من خلال التواصل الشفاف.

تمارين القروض المتعثرة والحجز

يعد التعامل مع القروض المتعثرة ومشكلات الحجز أمرًا معقدًا، وهناك الكثير مما يمكن أن تكسبه شركات الخدمات المالية من خلال إيجاد طرق لتحسين محتوى الاتصالات وتوقيتها، وإنشاء خطط سداد، والتعامل مع الخطوات القانونية. يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية إلى تبسيط عملية اتخاذ القرار وتعجيلها مع تقليل التكاليف.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي توليف المعلومات من بيانات غير منظمة متنوعة، مثل ملف تعريف المقترض، وتفاصيل الضمان، وتاريخ معاملات الدفع. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إعداد ملفات تعريف مخاطر شاملة لكل قرض متعثر، ما يدعم المكتتبين في تحديد برامج التسوية المثلى، مثل جداول الدفع المعدلة أو الإعفاء الجزئي من القرض. بناءً على قرارهم، يمكن للأتمتة الذكية تنفيذ مهام سير العمل المقابلة، ما يعزز السرعة والكفاءة.

حل الشكاوى

يعد حل الشكاوى جانبًا مهمًا من خدمة العملاء في صناعة الخدمات المالية. عادةً ما يتضمن فحص مصادر متعددة من معلومات العملاء مثل الحساب، والمنتج، وتاريخ المعاملات، لتحديد مسارات الحل المناسبة.

بهدف حل الشكاوى، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة تجميع بيانات الحساب وتحليل تاريخ المنتج والمعاملات لفهم سياق الشكوى، ما يقلل من الوقت المستغرق في البحث عن المعلومات من مصادر متعددة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي البحث عن الأنماط والاتجاهات في سلوك العملاء التي قد تسلط الضوء على الشكوى، ما يسمح بحل أكثر دقة وفي الوقت المناسب. بناءً على هذه الرؤى، يمكن للأتمتة الذكية تسريع إجراءات الحل المناسبة سواء كانت استردادًا أو اعتذارًا أو تغييرًا في الخدمة، ويمكن تصعيد الحالات المعقدة للمراجعة البشرية.

تمكين ممثل خدمة العملاء والإجراء الأفضل التالي لطلبات الخدمة

يعد تمكين ممثل خدمة العملاء (CSR) وتحديد أفضل الإجراءات التالية (NBA) لطلبات الخدمة جوانب شديدة الأهمية في خدمة العملاء في صناعة الخدمات المالية. يتطلب ضمان جودة خدمة العملاء فهمًا دقيقًا لمعلومات العملاء، وتاريخ المعاملات، وتوقعًا دقيقًا لاحتياجات العملاء. قد تكون العملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً، خاصة عند التعامل مع أنظمة متعددة وحجم كبير من الطلبات.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المدمج ضمن مساعد الأتمتة الذكية أن يزيد من فعالية خدمة العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يوفر ملخصًا موجزًا لمعلومات العملاء، ونصوصًا تمهيدية مقترحة، وتوثيقًا بعد المكالمة لتفاعلات العملاء، بالإضافة إلى رؤى حول الأنماط والاتجاهات في سلوك العملاء، ما يسمح بتوقعات أكثر دقة لاحتياجات العملاء، ويساهم في تحسين جودة خدمة العملاء. بالتزامن، يمكن أن تسرع الأتمتة الذكية إجراءات خدمة العملاء سواء كان ذلك لحل استفسار، أو اقتراح منتج، أو تصعيد المكالمة.

البيع المتقاطع

البيع المتقاطع هو استراتيجية رئيسية في صناعة الخدمات المالية، تهدف إلى تعزيز رضا العملاء وزيادة نمو الإيرادات. يتطلب فهماً شاملاً لمعلومات العملاء وتاريخ المنتجات، بالإضافة إلى توقع احتياجات العملاء. يعد تحديد فرص البيع المتقاطع والتصرف بناءً عليها مهمة معقدة، خاصةً لقاعدة عملاء كبيرة.

في هذه الحالة، يمكن للأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي تعزيز الكفاءة وزيادة المبيعات من خلال تقديم تحليل متعمق لملفات تعريف العملاء وتاريخ المنتجات لاقتراح المنتجات والخدمات المحتملة التي تتناسب مع احتياجات العملاء أو ستزيد من استبقاء العملاء. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحديد الأنماط والاتجاهات في سلوك العملاء، ما يسمح بزيادة الدقة في توقع احتياجات العملاء وتعزيز توصيات المنتجات المستهدفة. تعزز الأتمتة الذكية العملية بشكل أكبر من خلال نشر نماذج التعلم الآلي لتحسين التوصيات وإنتاج عروض منتجات مخصصة لمجموعة متنوعة من السيناريوهات، مثل بطاقات الائتمان لعملاء حسابات التحقق، وحسابات الوساطة لعملاء التوفير/شهادات الإيداع، أو قروض السيارات/المنازل للعملاء الحاليين.

الرعاية الصحية

الملخص الطبي للممارسين

يقضي الأطباء في المتوسط 16 دقيقة في مراجعة السجلات الصحية الإلكترونية للمرضى (EHR)، بغض النظر عن مدة الزيارة. يتضمن هذا الوقت محاولة جمع الأجزاء المهمة من تاريخ المريض لتكوين الصورة الطبية العامة، وتحديد الأولويات، ووصف العلاج المناسب أو الخطوات التالية. حتى في الحالات غير المعقدة، تتطلب المهمة مراجعة العديد من مصادر المعلومات بما في ذلك ملاحظات المستشفى، وملاحظات الأطباء والممرضات غير المنظمة، واختبارات المختبر والأشعة، وتاريخ الأدوية، والتاريخ العائلي والاجتماعي، وسجلات من مقدمي الخدمات السابقين والإحالات التخصصية، والمزيد. تصبح هذه المهمة أكثر صعوبة عندما يكون لدى المريض تاريخ طبي معقد وحالات متعددة قد تؤثر بعضها على بعض.

في هذه الحالة، تقوم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) بجمع بيانات المرضى ويقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء ملخص واضح وموجز يبرز المشكلات المهمة التي يجب معالجتها أو الفجوات في الرعاية التي ينبغي ملؤها. وتكون النتيجة هي توفير تقديري للوقت بنسبة 70-80% في العثور على المعلومات وتجميعها، وزيادة في الإنتاجية بنسبة 40%.

فرز رسائل المرضى

يقضي 33% من الأطباء ساعتين أو أكثر خارج ساعات العمل في الرد على رسائل البريد الإلكتروني ورسائل المرضى، ما يأخذ من وقتهم الشخصي والعائلي. إنها واحدة من الأسباب الرئيسية للإرهاق النفسي لدى نسبة مقلقة تصل إلى 63% من الأطباء، ما يشكل مخاطر كبيرة على الممارسة الطبية بما في ذلك السلوك المزعج، وزيادة الأخطاء الطبية وخطر سوء الممارسة، وتعاطي العقاقير، وانخفاض درجات رضا المرضى، وفترة تعافي أطول للمرضى.

في هذه الحالة، يمكن للأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي تنفيذ تصنيف رسائل المرضى، بالاستفادة من أتمتة العمليات الروبوتية والذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل المحتوى غير المنظم للرسائل لتحديد المخاوف والمشكلات، وتلخيص الرسالة بسرعة بعد التحقق من نظام السجلات الصحية الإلكترونية للحصول على السياق. تتيح هذه المساعدة للأطباء قضاء وقت أقل بمعدل حوالي 75% في فك طلاسم المشكلة.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا سرد توصيات أولية. يمكن للطبيب النظر في التوصيات المقترحة وإجراء التغييرات، ثم استخدام Automation Co-Pilot لإطلاق الاستجابات المناسبة، سواء لإرسال المريض إلى قسم الطوارئ، أو حجز موعد في اليوم التالي، أو طلب الفحوصات أو الأدوية، وغير ذلك.

ملخص ما بعد الزيارة للمرضى

تشير الدراسات إلى أن نسبة كبيرة من المرضى يفهمون تعليمات الأدوية بشكل خاطئ ولا يمكنهم نقل توقعات طبيبهم بدقة بعد الزيارات. وعلى الرغم من ذلك، تظهر الدراسات أيضًا القيمة التي يضعها المرضى على ملخص طبي مكتوب أو ملخص بعد الزيارة (AVS). يساعد ملخص بعد الزيارة المرضى في تذكر تفاصيل الزيارة، ما يمكنهم من إطلاع أقاربهم بدقة أكبر، ويعزز التواصل الأفضل بين المريض والطبيب. يشعر المرضى بالتمكين لطرح المزيد من الأسئلة، بينما يعتقد الأطباء أن ذلك يعزز خطط علاجهم ويشجع على التزام المرضى بالعلاج. على الرغم من هذه الفوائد، يجد الأطباء أن العملية تستغرق وقتًا طويلاً وهم منقسمون حول ما إذا كانت استثمارًا يستحق الوقت.

في هذه الحالة، يمكن للأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي أن يسرعا معًا جمع بيانات المرضى وتجهيزها لإعداد ملخص مخصص للمراجعة من قبل الطبيب، في جزء من الوقت. يمكن للأتمتة الاستفادة من أتمتة العمليات الروبوتية لاسترجاع بيانات المرضى والتحقق منها وتنظيمها وتنسيقها وتجميعها بسرعة وأمان من أنظمة متنوعة، بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية، والتغطية التأمينية، والبيانات الديموغرافية، لتمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي من فهم السياق الطبي الكامل قبل إنشاء ملخص.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بعد ذلك أن يقوم بالتوليف والتلخيص، مستفيدًا من قوته في فهم المعلومات غير المنظمة والسياق، وقدرته على تخصيص المخرجات لتتناسب مع معايير التخصيص مثل اللغة، والعمر، والثقافة، والمستوى التعليمي، ومعرفة الرعاية الصحية، وغيرها. ستكون مسودة AVS جاهزة للمراجعة، والتحقق، والتعديل/التحديث من قِبل الطبيب حسب الحاجة، بما في ذلك معلومات الزيارة الحالية، والتشخيصات، وتوصيات العلاج، والمتابعة، قبل أن تُعطى للمريض وعائلته أو مقدم الرعاية.

تحليلات صحة السكان

شديدة الأهمية لتحديد الاتجاهات، وإعداد الأبحاث، وفهم الفجوات الصحية، والتخطيط للتدخلات لتحسين النتائج الصحية عبر مختلف السكان، حيث تتضمن تحليلات صحة السكان فرز كميات هائلة ومتنوعة من البيانات، بما في ذلك السجلات الصحية الإلكترونية، وبيانات التعداد، وقواعد بيانات التأمين، والعوامل الاجتماعية المحددة للصحة، كل منها بتنسيق وهيكل فريد خاص به، ما يتطلب وقتًا وموارد كبيرة.

في هذه الحالة، يمكن للأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي جمع البيانات المطلوبة لتحليلات صحة السكان بكفاءة، وتنظيمها وتحليلها. يمكن للأتمتة الذكية الاستفادة من أتمتة العمليات الروبوتية لاسترجاع البيانات والتحقق منها وتجميعها بسرعة وأمان من أنظمة متعددة ومختلفة لتكوين رؤية شاملة لحالة صحة السكان.

من خلال مجموعة البيانات المعدة هذه، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحديد الأنماط والاتجاهات والارتباطات. يمكن أن توفر رؤى حول انتشار الأمراض، وعوامل الخطر، والفجوات الصحية، وتأثير المحددات الاجتماعية على نتائج الصحة. يمكن تلخيص هذه الرؤى بعد ذلك في تنسيق مخصص لكل جمهور مستهدف، سواء كان صانعي السياسات، أو مقدمي خدمات الرعاية الصحية، أو الجمهور. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا إنشاء نماذج تنبئية بناءً على البيانات التي تم تحليلها للمساعدة في نمذجة الاتجاهات الصحية والنتائج وتوقعها، ما يسمح بالتخطيط والتدخل الاستباقي.

مستندات البحث

يقضي الباحثون جزءًا كبيرًا من وقتهم في جمع بيانات البحث وتنظيمها وتحليلها. يضمن تحسين عملية توثيق البحث انتقالاً أسرع من البحث إلى التطبيقات العملية، ما يعود بفائدة كبيرة على نتائج المرضى والمجتمع الطبي الأوسع.

في هذه الحالة، يمكن لتطبيق الأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي أن يسرع على الفور توثيق الأبحاث ومعالجة البيانات. من خلال الاستفادة من قدرات أتمتة العمليات الروبوتية لجمع وتنظيم بيانات البحث بشكل منهجي من مصادر متنوعة - بما في ذلك التجارب السريرية، وسجلات المرضى، ونتائج المختبرات - يمكن للباحثين تقليل الجهد اليدوي المطلوب لإدارة البيانات. يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي التوليدي هذه العملية بشكل أكبر من خلال تحليل البيانات بذكاء لتحديد الأنماط والحالات غير الطبيعية والارتباطات.

تخطيط الخروج

كنقطة انتقال حاسمة من المستشفى إلى المنزل أو إلى بيئة رعاية أخرى، يمثل تخطيط الخروج تحديًا معقدًا في قطاع الرعاية الصحية. تتطلب العملية، التي تشمل العديد من المتخصصين في الرعاية الصحية، اعتبارًا دقيقًا لمجموعة متنوعة من العوامل، بما في ذلك الحالة الطبية للمريض، والموارد المتاحة، واحتياجات الرعاية بعد الخروج. يمكن لتخطيط الخروج الأفضل أن يعالج المخاطر المرتبطة بانتقالات الرعاية، مثل إعادة الدخول إلى المستشفى أو الأحداث السلبية الناتجة عن الأدوية. من خلال الاستفادة من الأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن أن تكون عملية التخطيط للخروج أسرع وأكثر دقة وكفاءة في استخدام الموارد، ما يقلل من مخاطر الأخطاء ويحسن الامتثال.

في هذه الحالة، يبدأ تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية من خلال نشر الأتمتة لاستخراج بيانات المرضى الأساسية من المصادر ذات الصلة مثل السجلات الصحية الإلكترونية (EHR)، وتفاصيل تغطية التأمين، والمعلومات الديموغرافية. تسترجع الأتمتة الذكية البيانات وتتحقق منها وتجمعها بشكل آمن لتكوين صورة شاملة للسياق الطبي للمريض.

مع إشراف مقدمي الرعاية، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي بعد ذلك تحليل كل هذه المعلومات غير المنظمة في سياقها لإنشاء خطط خروج مخصصة مصممة لتناسب الوضع الفريد للمريض، مع مراعاة عوامل مثل التاريخ الطبي، والحالة الحالية، والموارد المتاحة، وبدائل الرعاية بعد الخروج. من المهم أنه يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي دمج معايير التخصيص مثل اللغة، والعمر، والثقافة، والمستوى التعليمي، ودرجة الوعي الصحي لإنتاج خطط خروج تفصيلية وشخصية للغاية بصيغة واضحة وموجزة للمهنيين الصحيين والمرضى على حد سواء.

الفوترة الطبية والترميز

تعد الفوترة الطبية والترميز، جزءًا حيويًا من صناعة الرعاية الصحية، وغالبًا ما تكون عملية معقدة وطويلة. يتطلب تحويل الإجراءات الطبية والتشخيصات والعلاجات إلى رموز موحدة للتأمين والفوترة. الترميز اليدوي عرضة للأخطاء، والتحديثات المتكررة على لوائح الترميز تضيف إلى هذه التعقيدات، ما يؤدي غالبًا إلى رفض المطالبات والخسائر المالية. يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي مسارًا لتحسين السرعة والدقة وكفاءة الترميز الطبي، مع ضمان الامتثال وتقليل التكاليف.

في هذه الحالة، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية دمج أدوات الأتمتة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي في أنظمة الترميز الحالية لديهم للمساعدة وفي النهاية أتمتة عملية الترميز الطبي. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل الوثائق الطبية، واستخراج المعلومات الأساسية، والتوصية بالرموز الدقيقة بناءً على أحدث إرشادات الترميز، مع تحسين دقة الترميز بمرور الوقت.

التأمين

إدارة المطالبات

تشكل إدارة المطالبات جوهر عمليات التأمين، حيث تكمن التحديات الرئيسية في معالجة المطالبات بكفاءة بحجم كبير، وكل منها يتطلب تحققًا وتقييمًا دقيقًا. يسهم هذا العمل الشاق، الذي يتم بشكل كبير يدويًا، في بطء أوقات المعالجة، وتقييمات المطالبات غير المتسقة، وبالتالي، انخفاض رضا العملاء وارتفاع تكاليف التشغيل. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية، عندما تطبيقهما على إدارة المطالبات، أن يقللا بشكل كبير من أوقات المعالجة، ويقللا من الأخطاء البشرية، وفي النهاية يعززا النتائج ورضا العملاء.

مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، تمتلك شركات التأمين القدرة على تحليل المعلومات المضمنة في مستندات المطالبات، مثل تفاصيل السياسات، والتقارير الطبية، وتقييمات الأضرار، لتحديد الأنماط والحالات غير الطبيعية. يغذي هذا التحليل سير العمل من البداية إلى النهاية باستخدام الأتمتة الذكية للتحقق من المطالبات والتحقق منها تلقائيًا، مع تسليط الضوء على التناقضات التي تتطلب مزيدًا من الفحص للتقييم البشري.

الكشف عن الاحتيال

تواصل صناعة التأمين مواجهة معركة صعبة بشأن المشكلة الكبيرة المتمثلة في الكشف عن الاحتيال. يعد الوقت عاملاً جوهريًا لتحديد الأنشطة الاحتيالية واتخاذ الإجراءات الوقائية اللازمة للحفاظ على سرعة الخدمة مع الحماية من المخاطر. يمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية أن يسرع بشكل كبير من عملية الكشف وسرعة اتخاذ الإجراءات للحد من الأنشطة الاحتيالية.

في الكشف عن الاحتيال، تتمثل حالة الاستخدام الفوري للذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليل كميات هائلة من البيانات المستمدة من مطالبات التأمين، وبيانات السياسات، والأنماط التاريخية للاحتيال. بفضل تزويده بالقدرة على فهم البيانات غير المنظمة والسياق، يمكنه اكتشاف الحالات غير الطبيعية والأنماط التي تشير إلى الأنشطة الاحتيالية. يمكن للنتائج المضمنة ضمن مهام سير عمل الأتمتة الذكية، والتي يكشف عنها الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى بدء العملية المؤتمتة لتمييز المطالبات المشبوهة للوصول إلى المزيد من التدقيق.

علاوة على ذلك، يمكن أن تعمل الأتمتة الذكية على تبسيط عملية التحقيق من خلال جمع المعلومات ذات الصلة من مصادر متنوعة، مثل منصات وسائل التواصل الاجتماعي، والسجلات العامة، وبيانات المطالبات السابقة. يتيح ذلك لشركات التأمين تقييم صحة المطالبات بسرعة، واتخاذ الإجراءات اللازمة لمكافحة الممارسات الاحتيالية وتعزيز الكفاءة التشغيلية العامة.

الاكتتاب

في بيئة يزداد فيها عدم اليقين والتقلبات، تواجه جهات الاكتتاب تحديًا في تقييم المخاطر بسرعة، وتحديد أسعار الأقساط، وتقرير قبول طلبات التأمين أو رفضها. تعد عملية الاكتتاب اليدوي التقليدية معروفة بأنها تستغرق وقتًا طويلاً، وذات طابع شخصي، ومعرضة للأخطاء البشرية، ما يؤدي إلى اتخاذ قرارات غير متساوية واحتمالية تكبد خسائر مالية لشركات التأمين. ينجح الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة الذكية في بيئة المعلومات غير المنظمة ومهام سير العمل المعقدة التي تدعم الاكتتاب، ما يوفر فرصة فورية لإحداث تغيير جذري في القدرة على اتخاذ القرار، ودقة تقييم المخاطر، وكفاءة العمليات.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي فحص كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك مؤهلات المتقدمين، وتاريخ المطالبات، وعوامل المخاطر الخارجية، لاكتشاف الأنماط، وعمل توقعات حول المخاطر المحتملة، وتقدير النتائج. يمكن للأتمتة الذكية بعد ذلك تفعيل عملية الاكتتاب، مستندةً إلى إصدار السياسات وقرارات التسعير على رؤى مولدة من قِبل الذكاء الاصطناعي.

التصنيع

استرجاع المعرفة

تمتلك الشركات المصنعة مستودعات ضخمة من المعرفة، تشمل إجراءات التشغيل القياسية (SOPs)، وكتيبات التشغيل، وسجلات الحوادث، وتقارير الحوادث، وما هو أبعد من ذلك. يمكن للمشغلين قضاء وقت ثمين في البحث في بنك معرفة متنوع وغالبًا ما يكون موزعًا للعثور على معلومات محددة مطلوبة. يوفر استغلال قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي في تلخيص المحتوى نهجًا مساعدًا يوفر الوقت لتسريع مهام سير العمل في التصنيع.

في هذه الحالة، يمكن للمشغلين الاستفادة من مساعدي الأتمتة الذكية المدعومين بالذكاء الاصطناعي التوليدي لجمع المعلومات التشغيلية التي يصعب العثور عليها وتلخيصها. يستخدم هذا النوع من Automation Co-Pilot الذكاء الاصطناعي التوليدي المدمج لتسريع مهام سير العمل الروتينية من خلال استرجاع كميات كبيرة من البيانات من أنظمة متفرقة وتفسيرها على الفور، بالإضافة إلى الاستجابة واتخاذ الإجراءات كما يوجهه نظيره البشري.

تخطيط الإنتاج

بين تقلبات الطلب، وقيود الموارد، وتعقيد الإنتاج، يسير المصنعون على حبل مشدود مستمر من التحسين. حتى عند إدارة المتغيرات بشكل فعال ضمن سيطرة الشركات المصنعة، مثل التوقيت والقدرة، تظل العوامل الخارجية وتقلبات السوق رفقاء دائمين، ما يقدم عناصر غير معروفة ومفاجآت ضمن دورة تخطيط الإنتاج. يمكن للشركات المصنعة الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتعزيز تحليل البيانات التاريخية المعقدة والمساعدة في محاكاة خطط الإنتاج من خلال السماح بالمقارنة، والتعديل الدقيق، والتحسين عبر قيود ومعايير مختلفة. يعزز تخطيط الإنتاج الأكثر فعالية التصنيع في الوقت المحدد، ما يدعم بدوره توقعات المبيعات الدقيقة وجدولة المشروعات.

في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تعزيز تخطيط المنتجات من خلال إنشاء سيناريوهات واقعية مستندة إلى بيانات حول المواد والمعدات والموارد المتاحة، بالإضافة إلى ظروف السوق والتوقعات. يمكن للأتمتة الذكية مراقبة أنظمة تخطيط موارد المؤسسات والمعدات وتغذية البيانات في الوقت الحقيقي إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحديث المحاكاة والتوصية بالتعديلات. باستخدام الأتمتة الذكية والذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للشركات المصنعة تفعيل تغييرات خطة الإنتاج الموصى بها، مع حدود تؤدي إلى تفعيل الأتمتة لتحديث الفرق بالإضافة إلى تنفيذ تعديلات على خط الإنتاج.

تحسين سلسلة التوريد

في التصنيع، تعتمد الكفاءة التشغيلية وفعالية نظام تسليم المنتجات على إدارة سلسلة التوريد. يحمل تحسين سلسلة الإمداد - من التخطيط إلى التوزيع - إمكانات هائلة لزيادة الربحية وتمكين النمو. يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في جميع مراحل دورة حياة سلسلة التوريد إلى توفير تحسينات بسرعة فائقة لتحسين كل نقطة وداخل كل عملية تدعم إدارة سلسلة التوريد.

بالنسبة إلى سلسلة التوريد، هناك فرصة هائلة لتطبيق نقاط قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي في مراقبة البيانات ذات الحجم الكبير وتحليلها، إلى جانب رؤى قوية - وقريبة من الفورية - وتوصيات دقيقة. من خلال منصة أتمتة ذكية آمنة، اربط الذكاء الاصطناعي التوليدي بمصادر بيانات سلسلة التوريد لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات مؤسستك لإنتاج تحليلات المخاطر، والتوقعات، والتوصيات لعمليات سلسلة التوريد الخاصة بك. حوّل التوصيات إلى تحسينات في العمليات باستخدام الأتمتة الذكية لإنشاء الأتمتة وتنفيذ المهام بسرعة.