مركز ابتكار الذكاء الاصطناعي المولّد

في رحلتنا لتحويل وتحسين تجربة البحث لدينا في EBSCO، كانت الشراكة مع AWS GenAIIC لا تقدر بثمن في تطوير مشاريع إثبات المفهوم للمساعدة في توجيه عملنا التجريبي للذكاء الاصطناعي. نحن نبحث عن حلول جديدة، باستخدام الذكاء الاصطناعي المولّد، لإشراك عملائنا بمجموعات بيانات ضخمة، وقد جلبت GenAIIC أفكارًا جديدة ومبتكرة إلى الطاولة، مما ساعدنا على تصور حلول زيادة البحث والتلخيص القائمة على الذكاء الاصطناعي المولّد. يمكن للنظام الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي توسيع الكلمات الرئيسية وإنشاء جمل بحث وإضافة حدود/جوانب عند الضرورة. إلى جانب إعادة الترتيب الدلالي، سيؤدي ذلك إلى زيادة كبيرة في أهمية نتائج البحث. علاوة على ذلك، يمكن أن يؤدي إدخال تجربة بحث تشبه الدردشة إلى إحداث ثورة في كيفية تفاعل مستخدمينا مع بياناتنا، مما يجعلها أكثر سهولة وسهولة في الاستخدام.

هذا فصل مثير في رحلتنا لتحقيق نمو مستدام من خلال علاقات عميقة ودائمة مع كل من 19 مليون عميل نخدمهم. لقد اخترنا البناء على علاقتنا الاستراتيجية الحالية مع AWS وتطوير منتجات مالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي مع متعاون موثوق به يفهم كيفية تعاملنا مع البيانات على نطاق واسع للحفاظ على سلامة عملائنا وأمانهم». تعترف هذه الخطوة بقوة رؤيتنا وموظفينا وقدرتنا على البيانات. وفي نهاية المطاف، سيتيح لنا ذلك دعم عملائنا وحمايتهم بشكل أفضل في جميع أنحاء البنك من خلال الاستفادة من الموثوقية والأمان وقابلية التوسع في الذكاء الاصطناعي المولّد.

كانت شراكتنا مع مركز AWS لابتكار الذكاء الاصطناعي المولّد مفيدة بشكل كبير لأعمالنا. مكنتنا خبرتهم العميقة في نماذج اللغة الكبيرة وتحسين البنية التحتية السحابية من الترحيل بسلاسة إلى AWS، وخفض تكاليف الاستضافة بنسبة 68% وتعزيز وقت استجابة العملاء بنسبة 40% - كل ذلك مع تقديم أداء محسن لعملائنا. لقد كان هذا التعاون بمثابة تغيير حقيقي لقواعد اللعبة، حيث أظهر القيمة الهائلة التي يمكن إطلاقها لعمليات BMC وتجربة العملاء من خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي المولدة لـ AWS.

من خلال التعاون مع دعم الشركات من AWS (AWS Enterprise Support) ومركز AWS لابتكار الذكاء الاصطناعي المولّد وفريق الخدمة الاحترافية، كنا نهدف إلى استخدام الذكاء الاصطناعي المولّد لتعزيز كفاءة تطوير برامجنا. قدمت هذه الشراكة بسرعة الخبرة اللازمة لإيجاد الحل المناسب لفريقنا. يتضمن هذا الحل مراحل إنشاء الكود الأولي، وإصلاح أخطاء التجميع، وتقييم الكود مقابل المتطلبات، وتحسين الكود بشكل متكرر لمعالجة أي مشكلات. يقدر فريق التطوير لدينا أن هذا سيوفر 70% من وقت التنفيذ، مع تركيز 30% المتبقية على المراجعة والضبط الدقيق.

كان التعاون مع مركز AWS لابتكار الذكاء الاصطناعي المولّد أمرًا عظيمًا لتطويرنا لنموذج إنشاء الصور الداخلي. قدم إطار التقييم المنهجي الخاص بهم طريقة قوية لتقييم المظهر الجمالي ودقة النص لصورنا التي تم إنشاؤها. كما قدمت لنا تجارب الفريق في تنظيم البيانات والضبط الدقيق للنموذج توصيات قابلة للتنفيذ لتحسين نموذجنا المخصص ومجموعة البيانات. بفضل توجيهاتهم، نحن مجهزون جيدًا لتعزيز قدرات التصميم المرئي المتطورة لدينا، والاستفادة من خدمات AWS مثل Amazon Bedrock. نتطلع إلى مواصلة هذه الشراكة المثمرة وكيف ستساعد هذه الشركات عملائنا على مستوى العالم.