Rozhovor s Dávid Molnár, projektový manažer v rámci ai inkubátoru. z Deutsche Telekom Services Europe. Podle něj můžeme pomocí umělé inteligence poskytovat lepší služby našim zákazníkům a utvářet kreativní pracovní prostředí pro naše zaměstnance.
Jak byste popsal inkubátor AI?
Inkubátor DTSE AI není typický projekt, ale program se start-upovým duchem. Poté, co vlastníci podniků identifikují proces nebo úkol, který by umělá inteligence mohla zlepšit, projdeme “cestou dvojité smyčky”, abychom lépe porozuměli její současné situaci, a poté přišli s řešením poháněným umělou inteligencí. A právě tak máme případ použití.
Během prototypové fáze (4měsíční projektový akcelerátor) začíná magie a my vytváříme funkční nebo zjednodušený testovací model v úzké spolupráci mezi obchodní stránkou a datovými vědci. Ve fázi validace ověřujeme, zda model splňuje kritéria Proof of Concept. Pokud je ověření úspěšné, existují dva způsoby vpřed: operacionalize nebo scale.
Co jste již dosáhli?
Cesta začala v červenci 2019 a od té doby jsme ušli dlouhou cestu k vybudování pevné struktury a strategie. Do týmu jsem se připojil loni v říjnu, abych podpořil inkubátor AI a působil jako projektový manažer. Věřím, že je důležité, aby byl tým stabilní a složený z lidí nadšených tématy AI a doplňujících se, pokud jde o dovednosti a odpovědnosti. To je důležitý základní kámen, na kterém je třeba stavět, zvláště když sedíme na různých místech (Kolín, Brno, Bratislava).
Dalším úspěchem byl první Dtse CZ Hackathon v Brně, podpořeno LovelyData, Engeto Academy, datovou vědeckou komunitou z Prahy a nezávislou platformou Machine Learning Meetups. To je začátek našeho ai inkubátoru v Brně, kdy jsme najali jednoho vítěze hackathonu, který je nyní součástí týmu ai inkubátoru jako jeden z datových vědců.
Jaký je současný stav inkubátoru AI?
Úspěšně jsme ověřili následující případy použití:
- Smart Fi Automation: cílem projektu je zvýšit automatizaci stávajícího procesu účtování pro příchozí faktury dodavatele FI. Řešení AI předpovídá účet G/L a daňový kód s přihlédnutím k dalším informacím získaným čtením faktury (PDF) pomocí řešení OCR.
- Hodnocení Zpětné Vazby Od Zákazníků: pomocí strojového učení zpracováváme přirozený (lidský) jazyk automaticky. Extrahujeme témata, která nás zajímají, a zdůrazňujeme priority ve zpětné vazbě nabízené zákazníky. Díky analýze sentimentu a filtrování konkrétních návrhů majitelé produktů přesně vědí, kde začít se zlepšováním našich služeb.
- Minerva: cílem výzkumu znalostí případů použití na Minervě je vytvářet nestrukturovaný obsah (dokumenty, jako jsou zápisy ze schůzky, návrhové dokumenty, návody a tutoriály, prezentace PowerPoint a soubory Excel atd.) k dispozici pro další analýzu dat, pro poskytování znalostní báze pro uživatele sdílející stejný obsah a pro poskytování aplikací pro vyhledávání a přístup ke znalostem.
- Předpověď Delphi: na základě historických dat předpovídáme potenciální budoucí hodnoty KPI ve výkazech zisků a ztrát pomocí strojového učení a časových řad. Cílem je upozornit na odchylky a poskytnout odůvodnění v měsíčních bleskových zprávách a také poskytnout prognózy založené na údajích poskytnutých zákazníky.
Tyto případy použití jsou připraveny k dalšímu vylepšení a nabízeny dalším zákazníkům, kteří chtějí zlepšit své procesy.
Kromě toho pracujeme také na dalších případech použití a také jsme zahájili AI in Action Calls, ve kterých našim kolegům Představujeme naše běžící projekty a nabízíme vzhled “v zákulisí”.
Jak přiblížíte téma AI všem zaměstnancům?
Dalším a důležitým prvkem inkubátoru AI je učební část. Chceme vzdělávat naše kolegy a umožnit jim pochopit, co je umělá inteligence. Proto jsme vyvinuli dva vzdělávací programy. Program AI Influencer (celkem se přihlásilo 30 kolegů) pro lidi zvědavé na AI, data, komunikaci. Někteří influenceři měli také možnost přispět k marketingu ai inkubátoru nebo převzít nějakou roli v některém z našich projektů.
Druhým programem je AI Tech Trainee pro kolegy, kteří by chtěli jít hlouběji do světa AI a dozvědět se o strojovém učení, Pythonu, zpracování přirozeného jazyka atd.
Jaké jsou další kroky?
Především chceme splnit 4 probíhající případy použití, na kterých pracujeme, a rozhodnout se, kterému dalšímu projektu přidělíme naše zdroje. Do budoucna plánujeme na příští podzim druhý Hackathon v Brně. I když se to může zdát daleko, už jsme na tom začali pracovat. Chceme také nabídnout další & amp; poslední krok na cestě učení: AI specialisté, pro ty, kteří chtějí nasměrovat svou kariéru do směru datové vědy. Tam plánujeme nabídnout mentoring a školení na projektu.
Díky těmto aktivitám doufáme, že zvýšíme naši přítomnost a povědomí o AI ve všech lokalitách DTSE a budeme pokračovat v integraci našich ai influencerů a stážistů do aktivit ai inkubátoru na základě jejich zájmů.