كيف يستخدم Collectors وVerizon الذكاء الاصطناعي

هناك الكثير من الحجج التي تحيط بقيمة الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل، ولكن من الصعب الجدال حول النتائج التي تبلغ مليار دولار. تحدث قادة C-suite من Verizon وCollectors مؤخرًا في قمة OverdriveAI، حيث سلطوا الضوء على كيفية استخدام شركاتهم حاليًا للذكاء الاصطناعي. استضافت TechUnited القمة في Nokia Bell Labs في نيو بروفيدنس، نيوجيرسي.

تعمل Verizon وCollectors في مساحات رقمية وتناظرية مختلفة جدًا، وتستخدم الذكاء الاصطناعي في مهام مختلفة، ولكنها ترى تأثيره على عملياتها. وفي حالة شركة الاتصالات السلكية واللاسلكية Verizon، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤات والكفاءة. وفي الوقت نفسه، يستخدم هواة الجمع التكنولوجيا للتحقق من صحة العناصر الثمينة. وعلى الرغم من اختلاف احتياجاتهم، فإن قادة التكنولوجيا هؤلاء لديهم خطط متنامية لتشغيل الذكاء الاصطناعي داخل مؤسساتهم.

استراتيجية الذكاء الاصطناعي ثلاثية المحاور لشركة Verizon

افتتح مانو مانوشهر، كبير مسؤولي البيانات والتحليلات والذكاء الاصطناعي في شركة Verizon، كلمته الرئيسية بمخطط عام للاستراتيجية التي تبنتها شركته للاستفادة من الذكاء الاصطناعي.

قبل أن يقوم مانوشهر بتحليل كل عنصر من عناصر الاستراتيجية، أعطى لمحة عن الاتجاه الذي تتجه إليه شركة Verizon مع بعض جهودها. وقال: “نريد أن نجعل الذكاء الاصطناعي أقرب فأقرب إلى الحافة، لأنه هو المكان الذي يتم استهلاكه فيه معظم الوقت على الهواتف”.

متعلق ب:يعرض Salesforce جهاز eVerse: هل هي خطوة صغيرة أخرى نحو الذكاء العام للمؤسسة؟

وقال مانوشهر إن Verizon مكنت موارد الذكاء الاصطناعي لجميع موظفيها من تعزيز قدرات العاملين في مجال المعرفة في المهام الإستراتيجية. قد يكون لذلك تأثير على التغييرات المهمة التي تم الإبلاغ عنها والتي تجري في الشركة.

وفي الأسبوع الماضي، وردت أنباء عن ذلك تخطط Verizon لتسريح 15000 موظف لخفض التكاليف أثناء التعامل مع ارتفاع النفقات الناتجة عن الاحتفاظ بالعملاء. وتأتي عمليات تسريح العمال المبلغ عنها بعد أسابيع فقط من تولي دان شولمان، الذي كان يعمل سابقًا في PayPal، منصب الرئيس التنفيذي في أكتوبر. لم ترد شركة Verizon بعد على الأسئلة المتعلقة بتسريح العمال المبلغ عنه.

وقال مانوشهر إن الذكاء الاصطناعي يتم تشغيله بالتأكيد من قبل شركة Verizon، التي لديها حاليًا أكثر من 1000 نموذج للذكاء الاصطناعي في الإنتاج والتي تدير جوانب مختلفة من العمل. يتم استخدام أحد النماذج للتنبؤ بأسباب اتصال العملاء الحاليين بالشركة من خلال تحليل تجاربهم على الشبكة خلال الأسبوعين السابقين للمكالمة. وقال: “إنها تبحث في مئات من نقاط البيانات في الوقت الحقيقي”.

تدريب الذكاء الاصطناعي للتعرف على العملاء

وقال مانوشهر، نقلاً عن نفسه كمثال، إنه عندما اتصل بخدمة عملاء Verizon، افترض نموذج الذكاء الاصطناعي أنه كان يتحقق من حالة الطلب الذي قدمه لشراء هواتف جديدة. وقال: “بمجرد محاولتك التواصل معنا، فلدينا ذكاء اصطناعي يحاول بالفعل التنبؤ بالسبب الذي قد يدفعك إلى الاتصال بنا”.

متعلق ب:الخطوات الخمس لـ ServiceNow CDIO لتحقيق نجاح الذكاء الاصطناعي

بعد التقييم الأولي للاحتياجات المفترضة، يحاول نموذج الذكاء الاصطناعي إقران العميل بوكيل مناسب لمعالجة مشكلاته المحددة. وقال مانوشهر: “هذا هو المكان الذي لدينا فيه نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يبحث في البيانات الإضافية ثم يحاول معرفة من هو أفضل شخص للتعامل مع مكالمتك”.

وقال إنه بمجرد الاتصال بممثل، قد يتم تنشيط نماذج الذكاء الاصطناعي الإضافية والاستماع إلى المحادثة مع خدمة العملاء في الوقت الفعلي ثم تقديم اقتراحات حول أفضل السبل لتقديم المساعدة. وقال مانوشهر إن هذا يعني أيضًا تحويل ملايين المكالمات إلى Verizon إلى صيغة رقمية ويمكن استهلاكها من خلال نماذجها الإعلانية لتلبية احتياجات التسويق، فضلاً عن استخدامها في أجزاء أخرى من العمل.

لا يقتصر الأمر على تحقيق نجاح كبير مع الذكاء الاصطناعي

وقال إن شركة Verizon قامت أيضًا بتدريب نموذج لغة صغير للرد على الأسئلة المتعلقة بالتغييرات في الفواتير. تعمل الشركة أيضًا مع الذكاء الاصطناعي الإرشادي الذي يمكنه التنبؤ بما إذا كان العميل قد يحتاج إلى موارد إضافية لمنعه من التبديل إلى شركة اتصالات أخرى. وقال إن شركة Verizon تستخدم أيضًا الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير أدوات استشارية تجمع البيانات والمعلومات والمعرفة معًا لاتخاذ القرار.

متعلق ب:فجوة تنسيق الذكاء الاصطناعي: ما الذي يجب على قادة الأعمال إصلاحه

وقال إن المستهلكين، على الأقل في الوقت الحالي، يمثلون أكبر مستخدمي الذكاء الاصطناعي، حيث أن الشركات لا تزال في بداية رحلتها مع التكنولوجيا، ولكن من المتوقع أن يتغير هذا الوضع. وقال مانوشهر: “في المستقبل المنظور، سيكون لدينا بشر ووكلاء للذكاء الاصطناعي سيعملون معًا في الشركات الكبيرة وكذلك مع المستهلكين”.

مصادقة الذكاء الاصطناعي وبيت من ورق

ألقى دان فان تران، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في شركة Collectors، كلمة رئيسية ناقش فيها كيف ساهم الذكاء الاصطناعي والتغييرات الأخرى في نمو شركته من تقييم بقيمة 850 مليون دولار إلى تقييم بقيمة 4.3 مليار دولار على مدار 14 شهرًا اعتبارًا من عام 2022. ومنذ ذلك الحين، أصبحت شركة Collectors شركة خاصة، وقال فان تران إن الشركة تحافظ على سرية تقييمها الحالي.

يقوم هواة الجمع بتوثيق وتصنيف المقتنيات مثل بطاقات التداول والتوقيعات. على الرغم من كونه عملًا قديمًا، قال فان تران إن الذكاء الاصطناعي ساعد في عملياته الأساسية. خلال خطابه، رفع فان تران بطاقة تداول تبلغ قيمتها أكثر من مليون دولار لإثبات التدقيق الذي يمكن أن تواجهه المقتنيات.

بدأت الشركة في عام 1986 في مجال العملات المعدنية القابلة للتحصيل، ومصادقة الماس، وجمع الطوابع. تطورت الشركة إلى بطاقات قابلة للتداول، وعندما ضرب الوباء، ضخ الجمهور الأموال في المقتنيات أثناء بقائهم في المنزل. وقال فان تران إنه انضم في عام 2021، حيث سعت الشركة إلى بناء التكنولوجيا الخاصة بها لاستيعاب الزيادة في الطلب. “لقد جعلوني أحضر لإعادة تصور الأساس التقني.”

دان فان تران في قمة OverdriveAI. [photo by Joao-Pierre S. Ruth]

وشمل جزء من عملية إعادة التصور هذه استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد المقتنيات المزيفة. على سبيل المثال، عرض فان تران بطاقتين متشابهتين من طراز Fleer Michael Jordan لعام 1986، والتي يمكن أن تزيد قيمتها عن 100000 دولار بناءً على الحالة والدرجة. وكانت إحدى البطاقات مزورة. وقال إن خبراء المقتنيات المحترفين يقضون سنوات في التدريب على فهم الاختلافات في حالة القطعة وكيفية العثور على المنتجات المقلدة.

يمكن أن يكون الأمر بمثابة إخبار بسيط، مثل عدم وجود نمط من النقاط على بطاقة التداول. يعمل المزورون في العصر الحديث باستخدام تكنولوجيا طباعة أكثر تقدمًا يصعب اكتشافها. وحتى مع التدريب الجديد لمساعدة طلاب الصف على اكتشاف المنتجات المزيفة المتقدمة، فقد تضخم حجم السوق، مما يجعل من الصعب مواكبته.

استخدام الذكاء الاصطناعي لمواكبة الطلب

“إنه تحدٍ صعب لأن هناك ما بين 450 شخصًا [billion] “و650 مليار بطاقة تم تصنيعها بمرور الوقت”، قال فان تران. وقال فان تران: “يجب على طلاب الصف أن يفهموا الفروق الدقيقة في كل بطاقة على حدة من أجل تحديد ما إذا كانت البطاقة مزيفة أم لا”.

تضمن التحديث التكنولوجي في Collectors تطوير جهاز مخصص مزود بأتمتة يقوم بمسح البطاقات ضوئيًا وإجراء مراقبة الجودة. وقال: “بدلاً من أن يستغرق الأمر حوالي سبع دقائق لكل بطاقة، يستغرق الأمر حوالي سبع ثوانٍ”.

وقال إن الاستبدال الكامل للبشر في عملية المراجعة سيستغرق وقتا. في الوقت الحالي، طور Collectors نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يمكنها تقديم توصيات لا يزال يتم مراجعتها من قبل الخبراء البشريين. وقال فان تران: “تساعد هذه الاستجابات في تدريب النموذج ليكون أفضل للمجموعة التالية من المقتنيات”.

يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا مع العملاء الذين يلجأون إلى Collectors لتقييم العناصر الخاصة بهم عبر تطبيق الهاتف المحمول. أصدرت الشركة وظيفة في وقت سابق من هذا العام تقارن الصور المقدمة من المستخدمين من خلال التطبيق بقاعدة البيانات التي أنشأها Collectors. قال فان تران إن الميزة شهدت في البداية تقييمات دقيقة ومتطابقة بنسبة تقل عن 10%.

قام الفريق بزيادة معدل المطابقة من خلال إلقاء نظرة LLM على الصورة أولاً ثم وصفها في النص. أدى البحث النصي عبر قواعد البيانات والبيانات الوصفية إلى زيادة معدل المطابقة إلى 85%. وقال فان تران إن Collectors تستخدم أيضًا الذكاء الاصطناعي لمساعدة مهندسي البرمجيات في البرمجة، وهو أمر ذو قيمة حيث يقوم الفريق بشحن المزيد من الميزات والمزيد من التعليمات البرمجية التي تدوم لفترة أطول. قال فان تران: “لقد أظهر لنا ذلك أنه لا يمكنك الاعتماد فقط على تقنيات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الحديثة، وأنه كان عليك في الواقع العودة إلى جذورك، والعودة إلى أساسيات هندسة البرمجيات الجيدة والتصميم الجيد”.