Засоби автоматизації бізнес процесів для ІТ-компаній з використанням штучного інтелекту
Ескіз недоступний
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми. У сучасному світі автоматизація бізнес процесів є ключовим аспектом для IT-компаній, що прагнуть підвищити ефективність роботи, знизити витрати та забезпечити зручний інтерфейс взаємодії для співробітників і клієнтів. Використання засобів штучного інтелекту (ШІ), зокрема голосових команд, стає популярним рішенням для автоматизації рутинних процесів, підвищення продуктивності та покращення якості обслуговування. Голосові технології, які дозволяють користувачам взаємодіяти з системою за допомогою природної мови, знижують навантаження на працівників та оптимізують робочі процеси. У зв’язку зі зростанням потреби в інноваційних рішеннях, що забезпечують ефективне використання ресурсів, дослідження автоматизації бізнес-процесів на основі ШІ є актуальним напрямком розвитку.
Застосування голосових технологій є одним із найперспективніших напрямів у сфері автоматизації. Голосові команди забезпечують зручний і природний спосіб взаємодії з технологіями, дозволяючи користувачам оперативно виконувати різноманітні завдання без необхідності використання традиційного інтерфейсу. Це особливо важливо для IT-компаній, де швидкість реагування на запити клієнтів, управління задачами та обробка інформації є критичними факторами успіху. Впровадження рішень на основі голосових команд сприяє оптимізації процесів, дозволяє уникнути людських помилок у рутинних операціях і покращує якість обслуговування клієнтів.
Об’єкт дослідження: автоматизація бізнес процесів з використанням голосових команд, які поєднані в систему з моделями штучного інтелекту.
Предметом дослідження є розробка спеціальної системи для IT-компаній, яка використовує штучний інтелект та голосові команди для автоматизації основних бізнес процесів, зокрема управління завданнями, обробки документів і підтримки взаємодії з клієнтами.
Метою даної наукової роботи є розробка та реалізація сукупності засобів на базі штучного інтелекту, що забезпечують автоматизацію бізнес процесів в IT-компаніях, використовуючи голосові команди для зручної та ефективної взаємодії користувача із системою. Вона має сприяти підвищенню продуктивності та зниженню витрат на рутинні операції.
Методи дослідження: у дослідженні використовувалися методи машинного навчання та обробки природної мови (NLP) для розпізнавання голосових команд, а також сучасні технології обробки великих даних та аналізу клієнтських запитів. Передбачається застосування технологій розпізнавання голосу та інструментів для обробки природної мови. Остаточний вибір технологій буде здійснено після проведення аналізу відповідних інструментів і їхнього тестування на відповідність завданням дослідження.
Наукова новизна одержаних результатів полягає у наступному.
1. Запропоновано комплексний підхід до автоматизації бізнес процесів за допомогою голосових технологій і штучного інтелекту.
2. Розроблено концепцію системи, яка складається з декількох моделей. Особливістю є те, що моделі мають вузький профіль і донавчені на спеціалізованих датасетах, що дозволяє покращити точність обробки природньої мови і швидкість відповіді користувачу.
3. Удосконалення автоматизації бізнес процесів, включає у себе векторну базу даних, яка в свою чергу може доповнюватися інформацією, таким чином донавчаючись.
Практична цінність одержаних в магістерській дисертації результатів полягає у розробці системи, яка може використовуватися IT-компаніями для автоматизації робочих процесів та зниження операційних витрат. Вона є сукупністю зручних інструментів для управління задачами, взаємодії з клієнтами та підтримки ефективного робочого процесу.
Апробація результатів дисертації. Дві теми одного із розділів магістерської дисертації доповідались та обговорювались на XV Міжнародній науково-практичній конференції «Комп’ютерні системи та мережні технології» (CSNT-2024), м. Київ, 25-26 квітня 2024 р.; XVII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» (ПМК-2024) факультету прикладної математики, м. Київ, 20-22 листопада 2024 р.
Публікації. За тематикою проведених досліджень опубліковано 2 наукові праці, а саме тези доповідей на 2-х конференціях:
1. Пургін В.А., Мартинова О.П. Використання технології LANGCHAIN з векторною базою даних PINECONE для генерації відповіді штучним інтелектом для користувача. Збірник тез доповідей XV Міжнародної науково-практичної конференції «Комп’ютерні системи та мережні технології» (CSNT-2024), 25–26 квітня 2024 р., м. Київ: НАУ, 2024. – С. 133-135.
2. Пургін В.А., Мартинова О.П. Голосові команди в контексті бізнес-автоматизації. Збірник тез доповідей XVII науково-практичної конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» (ПМК-2024) факультету прикладної математики, м. Київ, 20-22 листопада 2024 р. – С. 611-615.
Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків по кожному розділу та загальних висновків по дисертації в цілому, списку використаних літературних джерел (18 найменувань) та додатків. Повний обсяг магістерської дисертації – 120 сторінок, у тому числі 102 сторінки основного тексту, 50 рисунків, 3 таблиці.
У вступі подано загальну характеристику магістерської дисертації, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обгрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну одержаних результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів та публікації.
У першому розділі магістерської дисертації проведено аналіз актуальних, сучасних наукових та практичних досліджень і рішень на світовому рівні та вітчизняному у галузі автоматизації бізнес процесів за допомогою штучного інтелекту. Розглянуто методи автоматизації, використання голосових команд та їх вплив на ефективність бізнесу, недоліки та питання, які були не вирішенні або покращені завдяки моєму підходу до створення системи.
У другому розділі представлено огляд технологій, що використовуються в системі. Описано архітектуру асистента та технології для розпізнавання голосу, обробки природної мови, необхідні для забезпечення функціоналу асистента, тобто вирішення задач.
У третьому розділі описано основний функціонал системи, зокрема класифікація та управління задачами, обробка документації та планування, а також можливість додавання користувацьких голосових команд.
У четвертому розділі наводяться результати тестування та демонстрації результатів роботи створених моделей. Проведено аналіз ефективності і порівняння розробленого рішення з існуючими. Визначені основні характеристики системи.
Ключові слова: штучний інтелект, автоматизація бізнес процесів, голосові команди, обробка природної мови, розпізнавання мовлення, інтелектуальний асистент, IT-компанії, машинне навчання, API-інтеграція, управління завданнями, класифікація, моделі, аналіз даних, бізнес-оптимізація, цифрові асистенти, голосове управління, адаптивні системи.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, автоматизація бізнес процесів, голосові команди, обробка природної мови, розпізнавання мовлення, інтелектуальний асистент, IT-компанії, машинне навчання, API-інтеграція, управління завданнями, класифікація, моделі, аналіз даних, бізнес-оптимізація, цифрові асистенти, голосове управління, адаптивні системи, Artificial intelligence, business process automation, voice commands, natural language processing, speech recognition, intelligent assistant, IT companies, machine learning, API integration, task management, classification, data analysis, business optimization, digital assistants, voice control, adaptive systems
Бібліографічний опис
Пургін, В. А. Засоби автоматизації бізнес процесів для ІТ-компаній з використанням штучного інтелекту : магістерська дис. : 123 Комп’ютерна інженерія / Пургін Владислав Андрійович. – Київ, 2024. – 114 с.