Засоби автоматизації бізнес процесів для ІТ-компаній з використанням штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМартинова, Оксана Володимирівна
dc.contributor.authorПургін, Владислав Андрійович
dc.date.accessioned2024-12-26T08:01:10Z
dc.date.available2024-12-26T08:01:10Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractАктуальність 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.
dc.description.abstractotherRelevance of the Topic: In today’s world, business process automation is a key factor for IT companies striving to improve efficiency, reduce costs, and provide an intuitive interface for employees and clients. The use of artificial intelligence (AI) technologies, particularly voice commands, is becoming a popular solution for automating routine processes, increasing productivity, and enhancing service quality. Voice technologies enable users to interact with systems through natural language, reducing employee workload and optimizing workflows. Given the growing demand for innovative solutions that ensure efficient resource utilization, research into AI-driven business process automation is a highly relevant area of development. The application of voice technologies is one of the most promising directions in automation. Voice commands offer a convenient and natural way to interact with technologies, allowing users to perform various tasks efficiently without relying on traditional interfaces. This is especially critical for IT companies, where rapid response to client requests, task management, and information processing are key success factors. Implementing voice-command-based solutions helps optimize processes, reduces human errors in routine operations, and improves customer service quality. Object of Study: Business process automation using voice commands integrated with AI models. Subject of Study: The development of an system for IT companies, utilizing AI and voice commands to automate core business processes, including task management, document processing, and client interactions. Objective: The goal of this research is to develop and implement an AI-based tools that automates business processes for IT companies, utilizing voice commands to ensure seamless and efficient user interaction with the system. The assistant aims to enhance productivity and reduce costs associated with routine operations. Research Methods: The study employs machine learning methods and natural language processing (NLP) techniques for recognizing voice commands, as well as modern big data processing technologies and client query analysis tools. Technologies for speech recognition and NLP will be applied. The final selection of technologies will be made after analyzing and testing relevant tools to ensure they meet the research objectives. Scientific Novelty of the Results: 1. A comprehensive approach to business process automation through voice technologies and artificial intelligence has been proposed. 2. A concept for an system consisting of multiple models has been developed. The unique aspect lies in the specialized models trained on custom datasets, improving the accuracy of natural language processing and response speed. 3. Business process automation has been enhanced by incorporating a vector database capable of being supplemented with new information, thereby enabling continuous learning. Practical Value: The results obtained in this master’s thesis include the development of an intelligent assistant that can be used by IT companies to automate workflows and reduce operational costs. The assistant is a convenient tool for task management, client interactions, and maintaining efficient work processes. Approval of Research Results: Two topics from one of the chapters of this thesis were presented and discussed at the following conferences: • The 15th International Scientific and Practical Conference "Computer Systems and Network Technologies" (CSNT-2024), Kyiv, April 25-26, 2024. • The 17th Scientific and Practical Conference of Master’s and PhD Students "Applied Mathematics and Computing" (PMC-2024), Faculty of Applied Mathematics, Kyiv, November 20-22, 2024. Publications: The research findings have been published in two conference abstracts: 1. Purhin V.A., Martynova O.P. "Using the LANGCHAIN Technology with the PINECONE Vector Database for Generating AI Responses to User Queries." Abstract Collection of the 15th International Scientific and Practical Conference "Computer Systems and Network Technologies" (CSNT-2024), April 25–26, 2024, Kyiv: NAU, 2024. pp. 133–135. 2. Purhin V.A., Martynova O.P. "Voice Commands in the Context of Business Automation." Abstract Collection of the 17th Scientific and Practical Conference of Master’s and PhD Students "Applied Mathematics and Computing" (PMC-2024), Faculty of Applied Mathematics, Kyiv, November 20–22, 2024. pp. 611–615. Structure and Scope of the Thesis: The master’s thesis consists of an introduction, four chapters, conclusions for each chapter, general conclusions, a list of references (18 items), and appendices. The total volume is 120 pages, including 102 pages of main text, 50 figures, and 3 tables. The Introduction provides a general overview of the thesis, evaluates the current state of the problem, justifies the relevance of the research area, formulates the aim and objectives of the study, highlights the scientific novelty of the results, and describes their practical value, as well as approval and publication details. In Chapter 1, an analysis of current scientific and practical research and solutions in business process automation using AI at the global and national levels is presented. Methods for automation, the use of voice commands, their impact on business efficiency, shortcomings, and unresolved issues addressed by this study are discussed. Chapter 2 reviews the technologies used in the system. The architecture of the assistant and technologies for speech recognition, natural language processing, and task-solving functionality are described. Chapter 3 details the assistant’s main functionality, including task classification and management, document processing, planning, and the ability to add custom voice commands. Chapter 4 presents testing results and a demonstration of the models' performance. The efficiency of the solution is analyzed, and its characteristics are compared with existing solutions. Keywords: 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.
dc.format.extent114 с.
dc.identifier.citationПургін, 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.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71343
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectавтоматизація бізнес процесів
dc.subjectголосові команди
dc.subjectобробка природної мови
dc.subjectрозпізнавання мовлення
dc.subjectінтелектуальний асистент
dc.subjectIT-компанії
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectAPI-інтеграція
dc.subjectуправління завданнями
dc.subjectкласифікація
dc.subjectмоделі
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectбізнес-оптимізація
dc.subjectцифрові асистенти
dc.subjectголосове управління
dc.subjectадаптивні системи
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectbusiness process automation
dc.subjectvoice commands
dc.subjectnatural language processing
dc.subjectspeech recognition
dc.subjectintelligent assistant
dc.subjectIT companies
dc.subjectmachine learning
dc.subjectAPI integration
dc.subjecttask management
dc.subjectclassification
dc.subjectdata analysis
dc.subjectbusiness optimization
dc.subjectdigital assistants
dc.subjectvoice control
dc.subjectadaptive systems
dc.subject.udc004.8:658.5
dc.titleЗасоби автоматизації бізнес процесів для ІТ-компаній з використанням штучного інтелекту
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Purhin_VA_KV31mp_magistr_2024.docx
Розмір:
6.39 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (СПСКС)
Магістерські роботи