Dapatkan gaji yang lebih cepat: Cara membantu agen AI baru di perusahaan intuit mendapatkan uang hingga 5 hari lebih cepat dan menghemat 12 jam sebulan dengan alur kerja independen

Intuit Ini telah dalam perjalanan selama beberapa tahun terakhir dengan Ai Toulidi, dan penggabungan teknologi sebagai bagian dari layanannya menjadi QuickBooks, Credit Karma, TurboTax dan Mailcheimp.

Saat ini, perusahaan mengambil langkah berikutnya dengan serangkaian agen kecerdasan buatan yang melebihi ini untuk mengubah karya perusahaan kecil dan menengah di pasar. Agen -agen baru ini bekerja sebagai tim virtual yang mengotomatiskan alur kerja dan memberikan visi komersial dalam waktu yang sebenarnya. Ini termasuk kemampuan pembayaran, akun, dan pembiayaan yang secara langsung akan memengaruhi operasi komersial. Menurut Intuit, pelanggan menyediakan hingga 12 jam per bulan, dan rata -rata, mereka akan mendapatkan upah hingga lima hari lebih cepat berkat agen baru.

“Jika Anda melihat jalannya pengalaman kecerdasan buatan kami di Intuit pada tahun -tahun pertama, kecerdasan buatan dibangun di latar belakang, dan dengan bantuan Intuit, saya melihat pergeseran untuk memberikan informasi kepada pelanggan.” “Sekarang yang kamu lihat adalah desain ulang penuh. Agen sudah atas nama pelanggan, dengan izin mereka.”

Teknik Arsitektur Teknis: Dari pemula yang diatur ke agen produksi

Intuit menjalankan jalur dari tambahan ke AICeric AI untuk beberapa waktu.

Pada bulan September 2024, perusahaan merinci rencananya untuk menggunakan kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan tugas -tugas kompleks. Ini adalah pendekatan yang dibangun dengan kuat di atas platform IQ kebidanan perusahaan (Genos), dasar untuk upaya kecerdasan buatan.

Awal bulan ini, Intuit mengumumkan serangkaian upaya yang memperluas kemampuannya. Perusahaan telah mengembangkan layanan peningkatan klaimnya, yang akan meningkatkan informasi untuk setiap model bahasa utama (LLM). Ini juga telah mengembangkan apa yang disebut lapisan persepsi pintar untuk data lembaga, yang dapat memahami berbagai sumber data yang diperlukan untuk fungsi lembaga.

Setelah langkah maju, Intuit telah mengembangkan alat yang ditetapkan untuk dimulainya agen yang bergantung pada dasar teknis perusahaan untuk memungkinkan pengembangan AIC.

Portofolio Agen: Dari Arus Kas ke Manajemen Pelanggan

Dengan adanya dasar teknis, termasuk awal agen, Intuit telah membangun serangkaian agen baru yang membantu pemilik bisnis untuk menyelesaikan masalah.

Sayap Agen Intuit menjelaskan pengembangan teknis yang diperlukan untuk beralih dari kecerdasan buatan ke implementasi alur kerja independen. Setiap agen berkoordinasi, pemrosesan NLP, dan keputusan independen dalam operasi komersial penuh. Termasuk:

Agen pembayaran: Ini bekerja secara independen pada arus kas dengan memprediksi pembayaran terlambat, menghasilkan tagihan dan mengimplementasikan urutan follow -UP.

Agen akuntansiPengembangan Sistem Berbasis Aturan Intuit untuk memegang buku catatan independen. Agen sekarang secara mandiri berurusan untuk mengklasifikasikan transaksi dan rekonsiliasi dan menyelesaikan alur kerja, dan menyediakan buku yang lebih bersih dan lebih akurat.

PembiayaanOtomatisasi analisis strategis secara tradisional membutuhkan alat intelijen bisnis khusus (BI) dan analis manusia. Analisis Indeks Kinerja Utama (KPI) memberikan dan memprediksi skenario berdasarkan pada bagaimana perusahaan didirikan terhadap standar sebaya sambil menghasilkan rekomendasi pertumbuhan secara mandiri.

Intuit juga membangun agen sumbu pelanggan yang akan membantu tugas akuisisi pelanggan. Perlakuan pernyataan gaji serta upaya manajemen proyek adalah bagian dari rencana penerbitan di masa depan.

Di luar antarmuka pengguna untuk percakapan: desain agen yang diarahkan ke tugas

Faktor -faktor baru ini membedakan perkembangan dalam cara memperkenalkan kecerdasan buatan kepada pengguna.

Antarmuka Intuit diungkapkan oleh prinsip -prinsip pengalaman pengguna yang penting untuk menerbitkan agen lembaga. Alih -alih memasang kemungkinan kecerdasan buatan pada program saat ini, perusahaan direstrukturisasi terutama untuk pengalaman pengguna QuickBooks terutama untuk AI.

“Antarmuka pengguna sekarang benar -benar diarahkan tentang tugas kerja yang harus dilakukan,” jelas Srivastava. “Ini memungkinkan visi dan rekomendasi dalam waktu yang sebenarnya untuk mengakses pengguna secara langsung.”

Pendekatan ini berpusat pada tugas dengan antarmuka berbasis obrolan yang mendominasi alat AI untuk lembaga saat ini. Alih -alih meminta pengguna untuk belajar menuntut permintaan atau bergerak dalam aliran percakapan, agen bekerja dalam alur kerja saat ini. Sistem ini mencakup apa yang disebut “ringkasan komersial” yang memberikan prosedur dan rekomendasi agen dalam konteks.

Keyakinan dan Verifikasi: Tantangan Episode Tertutup

Salah satu aspek terpenting secara teknis implementasi Intuit mengatasi tantangan penting dalam menerbitkan agen independen: verifikasi dan kepercayaan diri. AI Enterprise AI sering berjuang dengan masalah kotak hitam – bagaimana kinerja agen kecerdasan buatan dengan baik ketika mereka bekerja secara mandiri?

“Untuk membangun kepercayaan diri dengan sistem kecerdasan buatan, kita perlu memberikan poin bukti kepada pelanggan bahwa apa yang mereka pikir sebenarnya terjadi,” Srivastava menekankan. “Episode tertutup ini sangat penting.”

Solusi Intuit termasuk membangun kemampuan verifikasi langsung ke GenOS, memungkinkan sistem untuk memberikan bukti prosedur agen dan hasil. Untuk agen pembayaran, ini berarti bahwa pengguna mengklarifikasi bahwa tagihan telah dikirim, melacak pengiriman dan menunjukkan peningkatan dalam kursus pembayaran yang dihasilkan dari prosedur agen.

Pendekatan verifikasi ini menyediakan templat untuk tim lembaga yang menerbitkan faktor independen dalam operasi komersial berisiko tinggi. Alih -alih meminta pengguna untuk percaya pada output kecerdasan buatan, sistem ini menyediakan jalur yang dapat diaudit dan hasil yang terukur.

Apa artinya ini bagi institusi yang ingin mengakses AICeric AI

Evolusi Intuit menyediakan peta jalan yang nyata untuk kelompok -kelompok lembaga yang merencanakan aplikasi kecerdasan buatan independen:

Fokus pada menyelesaikan alur kerja, bukan percakapan: Ini menargetkan operasi untuk otomatisasi komprehensif alih -alih membangun fasad obrolan untuk tujuan umum.

Membangun infrastruktur untuk koordinasi agen: Investasikan dalam platform yang mengoordinasikan prediksi, pemrosesan bahasa dan implementasi independen dalam alur kerja terpadu, bukan alat yang terisolasi dari kecerdasan yang terisolasi.

Sistem verifikasi desain sebelumnya: Sertakan jalur audit yang komprehensif dan lacak hasil dan pemberitahuan pengguna sebagai kemampuan dasar alih -alih insiden berikutnya.

Peta alur kerja sebelum membangun teknologi: Gunakan program konsultasi untuk pelanggan untuk menentukan kemampuan agen berdasarkan tantangan operasional yang sebenarnya.

Rencanakan untuk mendesain ulang antarmuka: Meningkatkan UX untuk fungsi agen alih -alih pola mobilitas dalam program tradisional.

“Ketika model bahasa besar menjadi komoditas, percobaan tempat mereka dibangun menjadi lebih penting,” kata Srivastava.