Репортаж от Wedoany，Компании сталкиваются с серьезными препятствиями при переходе от прототипов искусственного интеллекта к системам, готовым к промышленной эксплуатации, и эта проблема становится ключевым узким местом внедрения ИИ. Организация AI Foundation компании Capital One, тесно связывая фундаментальные исследования с практическим применением, исследует путь масштабирования ИИ в реальном мире.
На практике команда ИИ Capital One обнаружила, что многие модели, отлично работающие в офлайн-тестах, оказываются непригодными при столкновении с требованиями задержки в реальном мире и сложностью производственных данных в реальном времени. Интеграционная модель, используемая командой, объединяет фундаментальные исследования и решение высокоприкладных задач в единой структуре, позволяя исследователям одновременно изучать базовые технологии и сохранять связь с реальными бизнес-потребностями. Такой подход способствует ускорению цикла обучения, позволяет избегать тупиковых путей и учитывать реальные ограничения на ранних этапах.
На примере сценариев финансовых услуг Capital One использовала этот метод для улучшения обнаружения мошенничества, цифрового пользовательского опыта и технологий обслуживания клиентов. В частности, исследования мультиагентных архитектур были использованы для координации различных задач, например, одновременного изучения истории клиента и подготовки документов, что способствовало запуску решения для покупки автомобилей Chat Concierge. Это решение имитирует человеческое мышление, не только предоставляя информацию, но и выполняя действия от имени клиента по его запросу. Команда также ведет передовые исследования в таких направлениях, как агентные сервисы и персонализация ИИ, стремясь ускорить прорывы, которые действительно могут быть масштабированы в реальном производстве, за счет тесной связи исследований и практических примеров.
Не все идеи в области ИИ подходят для непосредственного внедрения в производство. Capital One рассматривает три этапа — проверку концепции, пилотный проект и производство — как честные оценочные барьеры. Проверка концепции должна быть функциональной, а не оставаться на теоретическом уровне; машина должна реально выполнять измеримые задачи. На этапе пилотного проекта допускаются отрицательные результаты, которые рассматриваются как точки принятия решений, а не как преждевременное обязательство по запуску в производство, что позволяет получить ценные данные для оценки того, действительно ли решение помогает людям выполнять реальную работу. Выход на этап производства требует междисциплинарного сотрудничества в области программной инженерии, науки, продукта и дизайна, технического управления проектами, операций и других сфер; технологический прорыв — лишь одна из составляющих.
На протяжении всего процесса измерение является ключевым фактором. Capital One использует удовлетворенность клиентов как конечный показатель ROI, одновременно отслеживая ряд показателей производительности ИИ, таких как точность и задержка, чтобы гарантировать удовлетворение потребностей клиентов. Устойчивые инновации в области ИИ зависят как от технологий, так и от культуры. Организациям необходимо поощрять корректировку курса, рассматривая «этот путь не работает» как нормальную обратную связь, а не как неудачу, что позволяет командам своевременно корректировать или прекращать усилия на основе честной оценки. Capital One, создавая экосистему, в которой команды могут пробовать, быстро учиться и обеспечивать полезность, надежность и безопасность ИИ, добилась перехода от исследований к реальности.
По мере дальнейшего развития ИИ лидерам необходимо инвестировать не только в инструменты, но и в процессы исследований и разработок, а также в культурную основу, чтобы инновации могли масштабироваться ответственно. Связь исследований и приложений, приоритет постоянной оценки и измерения, создание среды для обучения и адаптации команд — вот ключи к долгосрочному влиянию ИИ в масштабах реального предприятия.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
