Hogyan alkalmazza egy adatalapú cég a mesterséges intelligenciát? – 187 éves a Wolters Kluwer
Ez a cikk több mint egy éve került publikálásra. A cikkben szereplő információk a megjelenéskor pontosak voltak, de mára elavultak lehetnek.
Köztudott, hogy a mesterséges intelligencia sikeréhez az azt alkalmazó vállalatnak rendelkeznie kell néhány speciális információval és a megfelelő szakértelemmel. A Wolters Kluwer, a holland központú professzionális informatikai, szoftveres megoldásokat fejlesztő- és szolgáltató cég, amely jelenleg több mint 180 országban folytat üzleti tevékenységet, mindig is rendelkezett ilyen erőforrásokkal. A Wolters Kluwert 1836-ban tankönyvkiadó cégként alapították, az évek során egyesült más kiadókkal, és végül digitális információs képességek fejlesztésébe kezdett. Cikkünkből megtudhatja, hogy a vállalat hogyan építette be a szolgáltatásaiba és a termékeibe a mesterséges intelligenciát.
Nancy McKinstry, a Wolters Kluwer vezérigazgatója és elnöke 2003 óta vezeti a céget. Elkezdte átalakítani a Wolters Kluwert egy szakértői megoldásokat kínáló vállalattá, olyan specialistákat alkalmazva és képezve, akik széleskörű szakértelemmel rendelkeznek többek között az egészségügy, az adózás, a kockázatelemzés és a compliance, valamint a jog területén.
A vállalat emellett létrehozta a globális Digital eXperience Group-ot (DXG) a digitális termékek piacra jutásának és innovációjának felgyorsítása érdekében, valamint egy Global Business Services (GBS) csoportot, amely stratégiai folyamatmenedzsment szolgáltatásokat nyújt. Ma a vállalat „klasszikus” kiadói bevételei a teljes bevétel kevesebb mint 5%-át teszik ki – amikor McKinstry vezérigazgatóként munkába állt, ez még 80% volt.
Mire a 2010-es évek végén a mesterséges intelligencia egyre elterjedtebbé vált, a Wolters Kluwer már rég elkezdett „szakértő megoldásokat” kínálni ügyfeleinek. Ekkor már több száz szakember állt rendelkezésre a különböző területeken, akik szakértői megoldásokat nyújtottak az ügyfeleknek, és szerencsére a cég rögzítette az általuk adott megoldások főbb adatait és a megoldások felhasználásával elért eredményeket. Ez tökéletes lehetőséget teremtett arra, hogy elkezdjék modellezni és megjósolni ezeket az eredményeket gépi tanulással. 2016-ra a cég megalkotta első mesterséges intelligencia-kompatibilis termékét, a CCH IQ-t, amely gépi tanulást használt, hogy segítse az adózási szakértőket annak meghatározásában, hogy mely ügyfeleket érintenek az adójogszabályok változásai, felmérjék a változásoknak az ügyfelek adózására gyakorolt hatását, és felismerjék, hogy milyen további adózási szolgáltatásokra lesz szükségük.
Az MI-alapú termékfejlesztés kidolgozása
Az adat alapú tevékenysége mellett a Wolters Kluwer elkezdte kiépíteni a szükséges alapokat ahhoz, hogy mesterséges intelligencia alapú termékeket készítsen.
Pénzügyi és vállalati megfelelőségi (a továbbiakban: FCC) részlege létrehozta a Customer Information Management/Operational Excellence (a továbbiakban: CIOx) nevű szervezetet, hogy jobban megértse az ügyfelek igényeit, és új termékeket és megoldásokat fejlesszen ki. A csoport tagjaitól elvárják, hogy időt töltsenek el az ügyfelekkel és azonosítsák igényeiket. A cél az, hogy olyan megoldásokat hozzanak létre, amelyek illeszkednek az ügyfelek munkafolyamataihoz, és amelyek kezelik a problémáikat. A csoport kidolgozott egy termékfejlesztési folyamatot az „ötlet, fejlesztés, tesztelés, megvalósítás” lépésekkel. A vállalat emellett számos adattudós felvételét is megkezdte, és összehozta őket az adott terület szakértőivel. A termékfejlesztés sikerének képlete az „Adat + szakértői tudás + MI = Megoldás” lett.
A CIOx csapat, szorosan együttműködve az FCC részleg üzletágaival, egy sor alapelvet is kidolgozott a sikeres termékfejlesztési projektekhez.
A csapat például felismerte, hogy minden csapattagnak egyenlő helyet kell elfoglalnia az asztalnál, és adatvezérelt, megbízható tanácsadóknak kell lenniük. Azt akarták, hogy ne kutatócsoportnak tekintsék őket, hanem megoldási szemléletet képviselő szakembereknek. Sikerük mutatóinak – és az ebből eredő jutalmazási mechanizmusoknak – meg kell egyezniük azoknak a vállalkozásoknak a mutatóival, amelyekkel dolgoznak. Röviden: „kék galléros MI-munkásoknak” tekintették magukat, akik az eredmények elérésére összpontosítottak, nemcsak a modellek kidolgozására. A kiválóan képzett szakértők és működési elvek mellett a CIOx egy sor technológiai képességet is kialakított az MI-alapú termékfejlesztés felgyorsítására. Olyan platformokat hoztak létre, amelyek megvédik a fejlesztőket az örökölt technológiáktól, és gyorsabb adathozzáférést és modellezést tesznek lehetővé. Ennek a képességnek a részét képezi egy sor adattár és szoftvermérnöki adatbázis. A Wolters Kluwer egy gépi tanulási műveletek (MLOps) munkatervet is elfogadott a kifinomult neurális hálózati modellek fejlesztéséhez, telepítéséhez és folyamatos felügyeletéhez.
„Olvassa el hogyan segíti a mesterséges intelligencia a Jogtáron a bírósági határozatok kivonatainak elkészítését. Cikksorozatunkat itt találja
Jogi szolgáltatások elemzése mesterséges intelligencia segítségével
A Wolters Kluwer egyik legjelentősebb mesterséges intelligencia-terméke a LegalVIEW® BillAnalyzer, amelyet a Jogi és Szabályozási részleghez tartozó Wolters Kluwer ELM Solutions kínál.
Támogatja a nagyvállalatok jogi vezetőit az ügyvédi irodák által kiállított számlák számlázási előírásoknak való megfelelésének ellenőrzésében. Összehasonlítja ezen cégek jogi szolgáltatási szerződéseit a ténylegesen megküldött számlákkal, amelynek eredményeként gyakran talál hibákat a számlákban. 2017-től a LegalVIEW BillAnalyzer emberi felülvizsgálaton alapult, ezért sikeres, de nagyon munkaigényes termék volt. Mára azonban az MI-rendszerek kivonatot készítenek a jogi szolgáltatási szerződések kulcsfontosságú rendelkezéseiből – és automatikusan elemzik a számlákat.
A LegalVIEW BillAnalyzer több mint 160 milliárd dollárnyi jogi számlát dolgozott már fel, amelyet a gépi tanulási modellek kifejlesztéséhez használtak. A számla minden egyes sorához egy modell alapján kiszámítja a kockázati pontszámot, azaz a számlázási rendellenesség valószínűségét a jogi szolgáltatási szerződés rendelkezései és a múltbeli számlakorrekciók adatai alapján. Ha például a külső ügyvédi iroda 16 órát számláz egy olyan munkáért, amely általában csak 4 órát vesz igénybe az adott típusú ügyben, akkor az adott tétel magasabb kockázati pontszámot kap. Ha az ügyfél megerősíti, hogy ezt a tételt módosítani kell, akkor ezeket az adatokat a modell finomításához használják fel.
A LegalVIEW BillAnalyzer akár 10%-ot is megtakaríthat a vállalatok külső jogi szolgáltatási költségeiből, és akár 20%-kal növeli a számlázási irányelvek betartását. A rendszer emellett jelentős időt takarít meg a túlszámlázási esetek kivizsgálásakor a vállalti jogászoknak.
A generatív mesterséges intelligencia termékek már készülnek
A Wolters Kluwer, mint sok más cég, szintén kísérletez a generatív MI-vel. Azonban összhangban a CIOx fókuszával, a konkrét termékeket tartják szem előtt. Az egyik hamarosan megjelenő generatív mesterségesintelligencia-kompatibilis termék például az OneSumX® ProViso nevű, már létező termék továbbfejlesztett változata. A OneSumX® ProViso jogalkotási szakértők által jóváhagyott mesterséges intelligencia technológiát alkalmaz a bankok, biztosítók és más pénzügyi szolgáltató társaságokra vonatkozó jelentős mennyiségű és folyamatosan változó jogszabályai környezet figyelemmel kísérésére, rögzítésére, áttekintésére és összegzésére. Ez már több éve létező sikeres, szakértői termék. Most azonban a CIOx csoport azon dolgozik, hogy meghatározza, hogyan tud a GPT-4 értéket hozzáadni az ajánlathoz. Rendelkezésre áll az a nyelvi modell, amely elolvassa az adott szabályozást, és összefoglalja azt. Eddig ígéretesek az eredmények. Úgy tűnik, hogy a technológia kiváló munkát végez és a pénzügyi szolgáltatások jogi szakértőihez hasonló eredményeket produkál. Végső soron a cég a terméktulajdonosokkal együttműködve próbálja azonosítani a lehetséges felhasználási eseteket, és megérteni, hogy a ChatGPT és más generatív mesterségesintelligencia-megoldások hogyan segíthetik ügyfeleit.
A Wolters Kluwer olyan régebbi számítógépes rendszereket is karbantartott a vállalaton belül, amelyeket már sok-sok évvel korábban telepítettek, és amelyek egy adott szakterületre vonatkoznak. A cég kitalálta, hogy alkalmazottjait régi és új programnyelvekre tanítja, hogy a régi kódot új kódra fordíthassák, ez azonban nagyon időigényes, valamint nehéz a tehetségeket vonzani és megtartani. Mivel a Wolters Kluwer régóta dolgozik a compliance szektorban, ezért mindig is fontos volt a programkód minőségének megőrzése.
A vállalat jelenleg azon kísérletezik, hogy a GPT-4 segítségével lefordíthassa az elavult programkódot új nyelvekre, valamint hogy az új kódról angol nyelvű dokumentációt készítsen. Figyelemre méltó, hogy több üzleti terület termékművelet-specialistái adattudósokkal dolgoznak együtt több mint egymillió kódsor elemzésén és lehetséges megújításán. A Wolters Kluwer mesterséges intelligencia képességekkel egészíti ki termékeit, lehetővé téve ezzel, hogy a legfrissebb technológiával egészítse ki a szerteágazó szakértelmét.
Az emberek szerepe a jövőben
A Wolters Kluwernek azonban nem áll szándékában mesterséges intelligenciával helyettesíteni alkalmazottjait. A vállalat jelentős összegeket fektetett be az alkalmazottak oktatásába és a „továbbképzési” programokba, mert arra számít, hogy a jövő munkahelyei nagymértékben támaszkodnak majd a mesterséges intelligenciára és más új technológiákra, amelyek az emberekkel együtt dolgoznak majd. A vállalaton belüli alulról építkező közösségek, köztük a 800 tagot számláló „Addicted to Learning” elnevezésű csoport azért jöttek létre, hogy ösztönözzék az új technológiák – köztük a mesterséges intelligencia és a generatív MI – további megismerését. Az cég elképzelése szerint az ilyen koncentrált oktatás ösztönzi az innovációt és a jövőbeni keresletet a Wolters Kluwer termékei iránt.
A cikk a Wolters Kluwer termékeire/szolgáltatásaira vonatkozó reklámot tartalmaz.
A jogaszvilag.hu kiadója a Wolters Kluwer Hungary Kft.
(forbes.com)
