مع تشغيله على نطاق ملايين العملاء مع نمو سريع، كانت الشركة ترى الخدمات الامتثالية المُستعانة بها كمركز تكلفة ينمو بسرعة. أدى التحقق اليدوي إلى خلق عنق زجاجة، جودة غير متسقة، أوقات معالجة بطيئة، وحد من قدرتهم على زيادة اكتساب العملاء. والأهم من ذلك، لم يكن لديهم سيطرة على العملية، وكانوا يعتمدون على طرف خارجي في وظيفة حساسة للامتثال. كانت الحاجة ملحة: كان يتعين عليهم إحضار عملية التحقق داخليًا، خفض التكاليف، وإثبات قدرتهم على توسيع نطاق أتمتة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى أشهر من هندسة التلقين اليدوية لكل حالة استخدام.

هذه المبادرة هي مزيج بين خفض التكاليف، كفاءة العملية، وتأثير الإيرادات. كلما تم تسريع انضمام العملاء، كلما تحققت التدفقات النقدية بشكل أسرع.

التحدي

أتمتة التحقق من العناوين لدمج العملاء عبر أسواق أوروبية متعددة. كان هذا الوسيط الرقمي الرائد يحتاج إلى استبدال عملية التحقق اليدوية المعتمدة على بمو بعملية ذكاء اصطناعي يمكنها التحقق من مستندات العملاء مقابل متطلبات تنظيمية محددة لكل بلد على نطاق واسع.

الخيارات

كان بإمكان الوسيط:

• مواصلة دفع أتعاب مزودي بمو إلى أجل غير مسمى دون أي سيطرة على العملية.

• إنفاق الموارد الداخلية على مهندسي التلقين لضبط أنظمة الذكاء الاصطناعي يدويًا على مدى شهور.

• بناء أتمتة تقليدية قائمة على القواعد التي لن تتمكن من تحقيق نسبة معالجة تقترب من 100% بسبب افتقارها للمرونة.

كانت جميع الخيارات بطيئة، مكلفة، أو هشة. عرضت Beam مسارًا رابعًا: الذكاء الاصطناعي الذي يتعلم بنفسه ويُحسن نفسه في دقائق بدلاً من شهور.

الحل المنفذ

حل الذكاء الاصطناعي مع تقنية الضبط الذاتي، تم نشرها في بيئة الإنتاج لعدد 15,000+ مهمة. تم النشر الكامل للإنتاج لاستبدال عملية تشغيلية أساسية (التحقق بمو).

إليك ما حدث

بدأت Beam بوكيل ذكاء اصطناعي أساسي (بدقة 60.6%) مدعم بمنطق تحقق خاص بكل بلد.

ثم تم تنفيذ الضبط الذاتي. حيث أدار دورة ملاحظات تلقائية: مقارنة قرارات الذكاء الاصطناعي مع أحكام الخبراء البشريين ← تحديد أين فشل الذكاء الاصطناعي → تحليل أنماط الفشل ← إعادة كتابة التلقينات تلقائيًا → اختبار النسخة الجديدة → التكرار. كل ذلك بدون تدخل بشري.

في 25 دقيقة و3 دورات، دفعت تقنية الضبط الذاتي الدقة من 63.3% إلى 97-99% على أمثلة التدريب، ومن 60.6% إلى 95.7% على مستندات التحقق الحقيقية.

تعلم النظام الحالات الخاصة بكل بلد، الفروق التنظيمية، واختلافات المستندات التي كان سيستغرق مهندسو التلقين شهورًا لاكتشافها وبرمجتها يدويًا.

النتائج

• 95.7% دقة في مستندات العملاء (بزيادة عن الأساس الذي كان 60.6%) - تحسين بمقدار 35.1 نقطة مئوية

• 25 دقيقة لتحسين (مقابل شهور من هندسة التلقين اليدوي)

• 15,000+ حالات تحقق تمت معالجتها في الإنتاج

• 97-99% دقة تم تحقيقها في أمثلة التدريب بعد ثلاث دورات فقط

اكتسب البنك وكيل ذكاء اصطناعي جاهز للإنتاج متكامل في عملية انضمامهم، يعالج المستندات في الوقت الفعلي بقرارات قبول أو رفض. لكن الأهم، أنهم أطلقوا العنان لقدرة نشر الذكاء الاصطناعي على النطاق الصناعي التي يمكنها تحسين مئات العمليات في الوقت نفسه دون الحاجة إلى توظيف عدد كبير من متخصصي الذكاء الاصطناعي. يصبح الضبط الذاتي محرك تحسين الذكاء الاصطناعي لجميع عمليات الامتثال التي يرغبون في أتمتتها.

الملخص

الضبط الذاتي هو الاختراق. تفشل معظم تطبيقات الذكاء الاصطناعي لأنها تتطلب تلقينًا مكثفًا من قبل المهندسين الذين يقضون شهورًا في ضبط نظام ثابت يدويًا. يقضي الضبط الذاتي من Beam على عنق الزجاجة تمامًا، إنه محرك تحسين تلقائي للتلقينات يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم وتتحسن ذاتيًا استنادًا إلى تغذية راجعة بشرية. وبهذا نحاكي منحنى التعلم البشري.