DocuSign ve Elastic, üretken sözleşme ve arama çözümlerini güçlendiriyor

Şu tarihte: VentureBeat’in Dönüşümü 2024, Elastik CEO Ash Kulkarni ve DocuSign CPO Dmitri Krakovsky bunun nasıl yapılacağına dair görüşlerini paylaştı üretken yapay zeka kurumsal arama ve sözleşme yönetimini dönüştürüyor. Tartışmaları, büyük veri hacimleri ve karmaşık sözleşmeye dayalı ilişkilerle uğraşan işletmeler için yapay zeka destekli arama yeteneklerinin artan önemini vurguladı.

Yapılandırılmamış veri analizinin geliştirilmesi

Elastic’in kurumsal aramaya yaklaşımı, üretken yapay zekanın entegrasyonuyla önemli ölçüde gelişti. Mayıs 2023’te şirket tanıttı Elasticsearch Relevance Engine (ESRE), arama teknolojisi stratejisinde önemli bir değişime işaret ediyor. ESRE, geleneksel anahtar kelimeye dayalı arama yöntemlerini gelişmiş vektör arama yetenekleriyle birleştirerek geniş veri havuzlarında bağlam ve anlambilimin daha incelikli bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Bu hibrit yaklaşım, Elastic’in müşterilerine, vektör arama, BM25 kullanarak metin arama veya bu tekniklerin bir kombinasyonu yoluyla, ilgili belgeleri Elasticsearch mağazalarından almaları için daha karmaşık yollar sunmasına olanak tanıyor.

Bu yıl Kulkarni, şirketin yaklaşımını genişleterek, şirketin erişim artırılmış üretimi (RAG) vektör veritabanı teknolojisine dahil etme konusundaki ilerlemesini vurguladı: “Muhtemelen piyasadaki en yaygın kullanılan vektör veritabanlarından biriyiz ve bunu uyguladık .” Kulkarni, Elastic’in bu özellikleri veritabanı işlevselliğine entegre ettiğini, “böylece Elasticsearch’te yıllar boyunca yaptığımız tüm çalışmalardan faydalandığını” söyledi.

Kulkarni, şu anda mevcut olan kapsamlı yetenekleri ayrıntılı olarak açıkladı: “Böylece, izinler, yönlü arama, hibrit arama, yeniden yönlendirme yapabilme ve BM25 temel arama gibi çoklu arama tekniklerini kullanabilme gibi kurumsal RAG yetenekleri, vektör arama ile tüm bunları elde edersiniz kutunun.”

Elastic’in esnekliğe ve geliştirici seçimine olan bağlılığını vurgulayan Kulkarni şunları ekledi: “Dolayısıyla bence geliştiricilere tüm bu seçeneği ve işlevselliği vermek ve onlara hangi modelleri kullanacakları konusunda açıklık vermek son derece önemli. Bu bizim DNA’mızın bir parçası olacak.”

Yapay zeka gelişiminin hızlı temposu, model seçimini hayati hale getiriyor. Kulkarni şunları kaydetti: “Zaten müşterilerin sorguları böldüğünü ve en iyi doğruluk ve maliyet karışımını elde etmek için bunları farklı çoklu, farklı, büyük dil modellerine gönderdiğini görüyoruz.”

Yapay Zeka Odaklı sözleşme yönetimi gelişmeleri

DocuSign, sözleşme yönetimini dönüştürmek için yapay zekayı kullanıyor. Krakovsky vizyonlarını şöyle özetledi: “Sözleşmelerin müzakere edilmesine yardımcı olacak temsilcilerimiz olmasıyla, alanımızda sadece yüzeysel bir çalışma yapıyoruz.” Bu yaklaşım, yapay zekanın sözleşme müzakere süreçlerine aktif olarak katıldığı bir gelecek önermektedir.

Akıllı Sözleşme Yönetimi (IAM) platformu, statik sözleşme verilerini eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmeyi amaçlamaktadır.

IAM’in temel bileşenleri (Maestro, Navigator ve App Center) sözleşmeleri analiz etmek için birlikte çalışır. Platform, kurumsal dijitalleşmedeki kritik bir boşluğu ele alıyor. Krakovsky’nin işaret ettiği gibi, “Sözleşmeler bu tuhaf alandır [where] işletmelerin çoğu onlarca yıldır dijitalleştirildi… [but] sözleşmeler bir nevi dijitalleştirildi, bu da bu tür PDF’lerin bir yerlerde yüzdüğü anlamına geliyor. Ancak bunları geniş ölçekte anlamanın, sorgulamanın ve anlamanın kolay bir yolu yok.”

IAM, statik PDF’leri yapılandırılmış, analiz edilebilir verilere dönüştürür. Krakovsky bunun etkisini ilgi çekici bir örnekle açıklıyor: “Bir müşterinin SI ile yaklaşık 70 sözleşmesi vardı. [system integrator]… Şurada bir proje, şurada başka bir proje yapsınlar diye onları işe alıyorlar. Ve sonra bununla yüz milyonlarca dolar harcadığımızı fark ediyorlar. Ve hepsinin farklı şartları var çünkü hepsi ayrı ayrı müzakere etti.”

Docusign’ın yaklaşımı, bu sözleşmeleri toplayıp sistematik olarak analiz ederek müşterinin tutarsızlıkları ve fırsatları tespit etmesini sağladı ve sonuçta “100 milyon doların üzerinde harcamadan tasarruf sağladı.” Bir zamanlar yüzlerce sözleşmenin manuel olarak incelenmesini gerektiren bu süreç artık büyük ölçüde otomatikleştirilebiliyor ve bu da IAM’in sözleşme yönetimini emek yoğun bir görevden stratejik bir iş fonksiyonuna dönüştürme potansiyelini gösteriyor.

Yapay zeka benimseme zorluklarını aşma

Her iki yönetici de yapay zekanın sorumlu bir şekilde benimsenmesini vurguladı. Krakovsky şu uyarıda bulundu: “Hızlı hareket etmeliyiz, ancak dikkatli hareket etmeliyiz ve yapay zeka kullanımından kaynaklanan soruları iyice düşünüp yanıtladığımızdan emin olmalıyız.” Bu yaklaşım, sözleşmeler gibi hassas verilerle uğraşırken çok önemlidir.

DocuSign veri güvenliğine ve şeffaflığa öncelik verir. Krakovsky şunları söyledi: “Biz çok dikkatliyiz ve çok şeffafız. Yani yaptığımız her şeyde hizmet ve 325. sayfa numarasıyla ilgili hiçbir şeyi gizlemiyoruz, biliyorsunuz, müşteri verilerini eğitim için kullandığımızda bile zımni izin istediğimizden emin oluyoruz.”

Her iki yönetici de teslimatın önemini vurguladı. uçtan uca çözümler parça parça teklifler yerine. Krakovsky şunları vurguladı: “Bunun peşinden gitmek istedik çünkü defalarca müşterilerle konuştuk ve duyduklarımız, bir takım şeyleri bir araya getirmek zorunda kalmaları değil, sorunun uçtan uca çözülmesini istedikleriydi. çözmek için.”

Yapay zeka maliyetlerini ve kaynaklarını optimize etme

Maliyet optimizasyonu, yapay zekanın benimsenmesinde kritik bir faktör olarak ortaya çıktı. Krakovsky şunları kaydetti: “Bunların nasıl bir araya getirildiğine, onları nasıl kullandığımıza, onları nasıl adlandırdığımıza baktığımızda, tükettiğimiz kaynakları sitenin üst kısmındaki değerin bir parçası olarak kalmak için optimize ediyoruz.” Sürdürülebilir yapay zeka ölçeklendirmesi için, özellikle büyük veri hacimleriyle uğraşan şirketler için verimli kaynak kullanımı çok önemlidir.

Kulkarni yapay zeka ekonomisindeki değişiklikleri öngördü: “Yalnızca Nvidia’da değil diğer çip üreticilerinde de gördüğünüz yonga seti türleri gibi Donanım ve Teknolojideki gelişmeler nedeniyle çıkarım maliyeti her şeyden önce düşmeye devam edecek” aynı zamanda büyük dil modelleri (LLM’ler) alanında da rekabet var.”

İleriye dönük olarak her iki yönetici de yapay zekanın genişleyen yeteneklerini tartıştı. Kulkarni, çok modlu yapay zeka modelleri hakkında şunları söyledi: “Birden fazla veri türüyle başa çıkabilen ve temel yöntemler arasında size doğru türde yanıtlar verebilen birçok model görebilirsiniz. Ve bu gerçekten daha önemli olacak.”

Krakovsky, sözleşme yönetimindeki belirli uygulamaları özetledi: “Sözleşmeler, belirsizlik ve uyumlulukla ilgili konularda içgörü bulmak. Bunların çoğu bulunabilir, uyarılabilir ve düzeltilebilir. Aşağı yukarı otomatik olarak.”

Gerçek dünyadaki yapay zeka uygulama örnekleri

Tartışma, kurumsal ortamlarda yapay zekanın gerçek dünya uygulamalarını içeriyordu. Kulkarni, Cisco’nun, “birden fazla mühendis tarafından yapılan işin otomatikleştirilebildiği ve bu mühendislere daha ilginç işler yapabilmeleri için zaman kazandırabildiği dahili kullanım durumları için müşteri desteğini geliştirmek amacıyla” Elastic’in teknolojisini nasıl kullandığını paylaştı.

Kulkarni ayrıca finans sektöründen bir örnek verdi: “Fortune 100 listesinde yer alan bir banka, varlık yöneticilerinin müşterileriyle konuşma biçimini tamamen değiştirmek için Elastic’i kullanıyor.” Yapay zeka destekli arama araçları, “tek kişilik bir Bloomberg terminali” oluşturarak varlık yönetiminde daha bilinçli ve kişiselleştirilmiş müşteri etkileşimlerine olanak tanıyor.

Daha akıllı arama yeteneklerinden yapay zeka destekli sözleşme müzakerelerine kadar potansiyel uygulamalar oldukça kapsamlıdır. Ancak bu potansiyelin hayata geçirilmesi teknik, etik ve operasyonel zorlukların dikkatli bir şekilde yönetilmesini gerektirir. Veri gizliliği, model şeffaflığı ve uygun maliyetli ölçeklendirme konuları tartışmaların ön saflarında yer almaya devam ediyor.