Bergabunglah dengan buletin harian dan mingguan kami untuk pembaruan terbaru dan konten eksklusif tentang liputan AI terkemuka di industri. Pelajari lebih lanjut
Intuit – raksasa perangkat lunak keuangan di belakang produk seperti TurboTax dan QuickBooks – membuat langkah signifikan menggunakan AI generatif untuk meningkatkan penawarannya untuk pelanggan bisnis kecil.
Dalam lanskap teknologi yang dibanjiri dengan janji-janji AI, Intuit telah membangun arsitektur AI berbasis agen yang memberikan hasil bisnis yang nyata untuk usaha kecil. Perusahaan telah menggunakan apa yang disebutnya pengalaman “dilakukan untuk Anda” yang secara mandiri menangani seluruh alur kerja dan memberikan dampak bisnis yang dapat diukur.
Intuit telah membangun lapisan AI sendiri, yang disebut sistem operasi AI generatif (GENOS). Perusahaan merinci beberapa cara menggunakan Gen AI untuk meningkatkan personalisasi di VB Transform 2024. Pada bulan September 2024, Intuit menambahkan alur kerja agen AI, upaya yang telah meningkatkan operasi untuk perusahaan dan penggunanya.
Menurut data intuit baru, pelanggan online QuickBooks dibayar rata -rata lima hari lebih cepat, dengan faktur yang sudah lewat 10% lebih mungkin dibayar penuh. Untuk usaha kecil di mana arus kas adalah raja, ini bukan hanya peningkatan bertahap-mereka berpotensi inovasi yang menyelamatkan bisnis.
Trinitas Teknis: Bagaimana Arsitektur Data Intuit Mengaktifkan AI Agen Sejati
Apa yang memisahkan pendekatan Intuit dari pesaing adalah arsitektur data canggih yang dirancang khusus untuk memungkinkan pengalaman AI berbasis agen.
Perusahaan telah membangun apa yang disebut CDO Ashok Srivastava “trinitas” dari sistem data:
- Danau Data: Repositori dasar untuk semua data.
- Cloud Data Pelanggan (CDC): Lapisan penyajian khusus untuk pengalaman AI.
- “Bus acara“: Sistem data streaming yang memungkinkan operasi real-time.
“CDC menyediakan lapisan penyajian untuk pengalaman AI, maka danau data adalah jenis repositori untuk semua data tersebut,” kata Srivastava kepada VentureBeat. “Agen akan berinteraksi dengan data, dan memiliki satu set data yang dapat dilihatnya untuk menarik informasi.”
Melampaui embeddings vektor ke AI agen daya AI
Arsitektur Intuit menyimpang dari pendekatan database vektor yang khas banyak perusahaan dengan tergesa -gesa diterapkan. Sementara database vektor dan embeddings penting untuk memberi daya model AI, Intuit mengakui bahwa pemahaman semantik sejati membutuhkan pendekatan yang lebih holistik.
“Di mana masalah utama terus terjadi pada dasarnya dalam memastikan bahwa kami memiliki pemahaman data yang baik, logis dan semantik,” kata Srivastava.
Untuk mencapai pemahaman semantik ini, Intuit sedang membangun lapisan data semantik di atas infrastruktur data intinya. Lapisan data semantik membantu memberikan konteks dan makna di sekitar data, di luar hanya data mentah itu sendiri atau representasi vektornya. Ini memungkinkan agen AI Intuit untuk lebih memahami hubungan dan koneksi antara sumber data dan elemen yang berbeda.
Dengan membangun lapisan data semantik ini, Intuit dapat menambah kemampuan sistem berbasis vektor dengan pemahaman data yang lebih dalam dan lebih kontekstual. Ini memungkinkan agen AI untuk membuat keputusan yang lebih terinformasi dan bermakna bagi pelanggan.
Beyond Basic Automation: Bagaimana AI Agen menyelesaikan seluruh proses bisnis secara mandiri
Tidak seperti perusahaan yang mengimplementasikan AI untuk otomatisasi alur kerja dasar atau chatbots layanan pelanggan, Intuit telah berfokus pada pembuatan pengalaman “dilakukan untuk Anda” yang sepenuhnya agen. Ini adalah aplikasi yang menangani tugas multi-langkah yang kompleks sambil hanya membutuhkan persetujuan manusia akhir.
Untuk pengguna QuickBooks, sistem agen menganalisis riwayat pembayaran klien dan status faktur untuk secara otomatis menyusun pesan pengingat yang dipersonalisasi, memungkinkan pemilik bisnis untuk hanya meninjau dan menyetujui sebelum mengirim. Kemampuan sistem untuk mempersonalisasikan berdasarkan konteks hubungan dan pola pembayaran telah secara langsung berkontribusi pada pembayaran yang lebih cepat.
Intuit menerapkan prinsip -prinsip agen yang identik secara internal, mengembangkan sistem pengadaan otonom dan asisten SDM.
“Kami memiliki kemampuan untuk memiliki proses pengadaan agen internal yang dapat digunakan karyawan untuk membeli persediaan dan memesan perjalanan,” Srivastava menjelaskan, menunjukkan bagaimana perusahaan memakan makanan anjing AI sendiri.
Dirancang untuk era model penalaran
Apa yang berpotensi memberi Intuit keunggulan kompetitif dibandingkan implementasi AI perusahaan lainnya adalah bagaimana sistem dirancang dengan pandangan jauh ke depan tentang munculnya model penalaran canggih seperti Deepseek.
“Kami membangun Gen Runtime untuk mengantisipasi model penalaran yang muncul,” ungkap Ashok. “Kami tidak di belakang bola delapan … kami di depannya. Kami membangun kemampuan dengan asumsi bahwa penalaran akan ada. “
Desain yang berpikiran maju ini berarti Intuit dapat dengan cepat menggabungkan kemampuan penalaran baru ke dalam pengalaman agen mereka saat mereka muncul, tanpa memerlukan perbaikan arsitektur. Menurut Srivastava, tim rekayasa Intuit sudah menggunakan kemampuan ini untuk memungkinkan agen beralasan di sejumlah besar alat dan data dengan cara yang sebelumnya tidak mungkin.
Bergeser dari hype AI ke dampak bisnis
Mungkin yang paling penting, pendekatan Intuit menunjukkan fokus yang jelas pada hasil bisnis daripada kecakapan memainkan pertunjukan teknologi.
“Ada banyak pekerjaan dan banyak keriuhan yang terjadi akhir -akhir ini pada AI sendiri, bahwa itu akan merevolusi dunia, dan semua itu, yang menurut saya baik,” kata Srivastava. “Tapi saya pikir apa yang jauh lebih baik adalah menunjukkan bahwa itu sebenarnya membantu orang sungguhan melakukan yang lebih baik.”
Perusahaan percaya bahwa kemampuan penalaran yang lebih dalam akan memungkinkan pengalaman “dilakukan untuk Anda” yang lebih komprehensif yang mencakup lebih banyak kebutuhan pelanggan dengan kedalaman yang lebih besar. Setiap pengalaman menggabungkan beberapa pengalaman atom atau operasi diskrit yang bersama -sama menciptakan solusi alur kerja yang lengkap.
Apa artinya ini bagi perusahaan yang mengadopsi AI
Bagi perusahaan yang ingin mengimplementasikan AI secara efektif, pendekatan Intuit menawarkan beberapa pelajaran berharga untuk perusahaan:
- Fokus pada hasil daripada teknologi: Daripada menampilkan AI demi targetnya sendiri poin nyeri bisnis spesifik dengan tujuan peningkatan yang terukur.
- Membangun dengan model masa depan dalam pikiran: Arsitektur desain yang dapat menggabungkan kemampuan penalaran yang muncul tanpa memerlukan pembangunan kembali yang lengkap.
- Mengatasi tantangan data terlebih dahulu: Sebelum bergegas untuk mengimplementasikan agen, pastikan yayasan data Anda dapat mendukung pemahaman semantik dan penalaran lintas sistem.
- Buat pengalaman lengkap: Lihatlah di luar otomatisasi sederhana untuk membuat alur kerja “Done for You” dari ujung ke ujung yang memberikan solusi lengkap.
Ketika AI Agen terus matang, perusahaan yang mengikuti contoh Intuit dengan berfokus pada solusi lengkap daripada fitur AI yang terisolasi mungkin menemukan diri mereka mencapai hasil bisnis konkret yang sama daripada sekadar menghasilkan buzz teknologi.
