Что такое ИИ-агент

Вы можете встретить термины «ИИ-агент», «Автоматизация процессов с использованием агентов», «Агент искусственного интеллекта» или даже какие-то другие. Что все это значит?

ИИ-агент — это программное обеспечение, которое автономно собирает данные и выполняет задачи с использованием этих данных. Агент может действовать независимо или от имени другой системы или человека. Эти агенты могут выполнять различные функции, такие как:

• Принятие решений

• Решение проблем

• Взаимодействие с внешней средой

• Выполнение действий

По сути, агент выполняет задачи самостоятельно для достижения поставленных целей.

Примеры ИИ-агентов

ИИ-агенты могут использоваться для различных задач во многих отраслях. Например, чат-бот на портале кредитных карт может спросить клиента, ищет ли он информацию об оплате счетов, тарифах на услуги или увеличении кредитного лимита.

Задавая вопросы, а затем определяя следующий вопрос на основе предыдущего ответа и собирая информацию из документов и профиля клиента, бот может предложить ему решение его проблемы. Также, он может передать вопрос человеку, если не может решить проблему известными методами.

Возьмем пример из области здравоохранения. Предположим, у вас есть модели, обученные находить признаки определенных заболеваний, анализируя изображения с УЗИ или сканы КТ/МРТ. С помощью ИИ-агента данные нового пациента могут быть сначала рассмотрены моделью, и затем будет предоставлено резюме для врачей, чтобы они могли сделать рекомендации по терапии и медикаментам.

Встречаются ИИ-агенты, которые анализирует историю болезни пациента, симптомы и наследственные факторы, чтобы предоставить начальную информацию врачам о возможных диагнозах пациента и для составления плана лечения.

ИИ-агенты также отлично подходят для финансовых услуг. С помощью соответствующих ИИ-агентов можно выявлять аномалии и предупреждать о возможном мошенничестве, что помогает сократить финансовые потери. Аналогичным образом, ИИ-агенты могут помочь в принятии решений по заемщикам с высоким уровнем риска и непрерывно мониторить существующих клиентов на предмет изменений их кредитного риска.

Даже ваши умные домашние устройства — это ИИ-агенты. Они могут предоставлять информацию и предпринимать действия на основе данных, которые они собрали.

Почему нам следует использовать ИИ-агентов

С правильными ИИ-агентами вы можете улучшить пользовательский опыт клиентов, оптимизировать процесс принятия решений, сократить расходы, повысить производительность, автоматизировать повторяющиеся задачи, уменьшить количество ошибок и обеспечить масштабируемость.

ИИ-агенты могут работать непрерывно в отличие от людей. Это делает их очень полезными для бизнеса, который требует круглосуточной работы, например, в области поддержки клиентов и мониторинга. Внедрение этой сложной технологии в ваш бизнес обеспечивает масштабируемость и стабильность процессов, поскольку ИИ-агенты не устают и выполняют задачи без вариаций, гарантируя, что все они выполняются каждый раз одинаково. Развертывание ИИ-агентов также освобождает ваших сотрудников для выполнения более важных задач.

С добавлением ИИ в ваш бизнес вы можете получить ценные сведения о его работе, выявляя закономерности и тенденции. Эти данные могут поддерживать инициативы стратегического планирования, помогать в принятии решений и предоставлять прогнозную аналитику. Эти аспекты становятся еще более эффективными, поскольку ИИ-агенты могут учиться на своем опыте и совершенствоваться со временем.

Как работает ИИ-агент

ИИ-агенты упрощают и автоматизируют сложные задачи или процессы. Они предназначены для сбора входных данных, принятия решений и выполнения действий для достижения поставленных целей.

При внедрении ИИ-агентов вы должны:

1. Определить цель агента

Например, должен ли агент рассчитывать кредитный рейтинг, предоставлять список возможных локаций или, возможно, инициировать расследование мошенничества? Как только вы определите цель агента, вы можете начать фокусироваться на его реализации.

2. Как агент будет получать информацию для достижения этой цели

Многие ИИ-агенты получают входные данные из различных источников, включая изображения, отсканированные документы, электронные документы, аудио и т. д. Частью внедрения ИИ-агента является определение источников входных данных и того, как агент будет получать доступ к этой информации.

Например, предположим, что ИИ-агент, предназначенный для расчета кредитного рейтинга, используется в процессе рассмотрения заявки на кредит. В этом случае информация, необходимая для принятия такого решения, вероятно, хранится в переменных процесса и, возможно, в документах, таких как подтверждение дохода, справки 2-НДФЛ, банковские выписки и т.д.

3. Как агент будет выполнять задачи, используя предоставленную информацию

Теперь вам нужно определить, как предоставленная информация будет использоваться для получения желаемого результата. Это может включать доступ к правилам или моделям машинного обучения.

Используя эти предопределенные параметры для принятия решений, вы затем можете определить действия, которые следует предпринять, и способ получения результатов. Это может быть обновление переменной процесса или обновление данных другого приложения.

3. Требуется ли обратная связь

Рассмотрите возможность разрешить вашему ИИ-агенту предоставлять обратную связь помимо выполнения предписанных действий. Это очень полезно, когда вы используете модели машинного обучения, так как важно, чтобы модель могла постоянно обучаться и адаптировать свои ответы.

Не зацикливайтесь на терминологии

ИИ-агенты — это просто программы, которые работают автономно для выполнения определенной задачи или набора задач с использованием ИИ. Таким образом, агент может быть таким же простым, как программа, написанная для вашего смарт-устройства, которая предоставляет прогноз погоды, когда вы спрашиваете: «Какая сегодня погода?». С другой стороны, это может быть агент принятия решений, который использует предопределенные правила для предоставления решения на основе входящей информации.

Он также может быть более сложным и запускать предсказательные модели на основе входящих данных, чтобы определить, соответствует ли конкретный заемщик допустимому кредитному риску для получения кредита, или проводить анализ настроений, чтобы оценить отзывы, предоставленные клиентом по конкретному взаимодействию.

Главное, что следует помнить, это то, что ИИ-агенты функционируют автономно и часто используются для автоматизации рутинных или трудоемких задач, которые могут занимать много времени. Это позволяет оптимизировать ваши процессы и освободить сотрудников для выполнения более важных бизнес-задач.

Как Camunda может помочь

Camunda предоставляет широкий спектр готовых ИИ-агентов и возможность создавать своих собственных. Например, как показано ниже, у вас может быть агент, который просматривает данные вашей CRM и другие данные о клиентах и ​​создает соответствующий профиль в ИИ-агенте «Знай своего клиента» (KYC).

Вы также можете развернуть ИИ-агента для просмотра входящей информации для интеллектуальной маршрутизации вашего процесса, как показано с агентом ниже.

Camunda позволяет оркестрировать сервисы, включая ИИ-агентов в BPMN-модели, чтобы улучшить, оптимизировать и усовершенствовать ваши процессы. Camunda предоставляет композитную автоматизированную платформу со встроенным интеллектом, обеспечивая оптимальную автоматизацию бизнеса.

Заключение

Не позволяйте себя сбивать с толку сложными маркетинговыми терминами и слоганами. ИИ-агенты уже давно являются частью стека Camunda. С помощью наших решений вы можете оркестрировать свои процессы, используя наиболее подходящего ИИ-агента для каждой задачи, что приводит к оптимизированной и гибкой оркестрации, способной справляться с вызовами изменяющегося рынка.

Подписывайтесь на Telegram канал BPM Developers. Рассказываем про бизнес процессы: новости, гайды,  полезная информация и юмор.