01
Cégnév:
MBH Bank Nyrt.
Szektor:
Pénzügyi
PROBLÉMA LEÍRÁSA
Az MKB Bank, a Takarékbank és a Budapest Bank egyesülésével egy új szuperbank jött létre, amely a magyar pénzügyi szektor digitális transzformációjának úttörője és egyben a legmodernebb pénzügyi szolgáltatója kíván lenni. A fúzió által létrejött MBH Bank célja az ügyfelek magas minőségű kiszolgálása, széles termékpalettával, majdnem 5000 dolgozóval és közel 2 millió ügyféllel rendelkeznek. Az egyesülés következtében a működési hatékonyság növelése kulcsfontosságú szempont volt az MBH számára, melyhez a Generatív AI kiváló megoldási alternatívát biztosít.
MEGOLDÁS
A közös projektünk keretein belül először azonosításra kerültek azok a területek és use-casek, ahol a mesterséges intelligencia-alapú megoldások jelentős változást tudnak elérni. Ezek közé tartozott a HR, a Kommunikáció, a Marketing és a Jogi osztály is. A felmérések és interjúk eredményeként közösen határoztuk meg azt az első felhasználási területet, ami a legnagyobb értéket teremti a felhasználók számára és a legszélesebb körben alkalmazható az Ügyfél dolgozói körében. Az megvalósult pilot fejlesztés egy belső okos AI ChatBot volt, amely segít a dolgozóknak információhoz jutni a Bankkal kapcsolatban. A WIKI asszisztens a felöltött dokumentumokból, szabályzatokból és tudásanyagokból képes választ adni a feltett kérdésekre, lehivatkozva az adatok forrását, azaz pontosan megjelenítve az adott anyag pontos részét, ahol az információt megtalálta, így a válasz azonnal validálható is.
EREDMÉNY
A megoldással jelentős időt és energiát takarítanak meg a munkavállalók, mivel nem kell hosszasan keresgélniük az információkat, mindig kéznél van az AI asszisztens, ha valamilyen kérdésük van, vagy segítségre van szükségük.
02
Cégnév:
META-INF Kft.
Szektor:
IT
PROBLÉMA LEÍRÁSA
Az Atlassian termékekre és azzal kapcsolatos szolgáltatásokra specializálódott META-INF Kft. több, mint 12 éves tapasztalattal rendelkezik az IT területen. Portfóliójuk széles, tevékenységeik közé tartozik többek közt az IT tanácsadás, tréningek, support, fejlesztések és licencek értékesítése is. A különböző generatív AI eszközök megjelenése rájuk is nagy hatást gyakorolt és szerették volna kamatoztatni az új technológiában rejlő lehetőségeket saját szakterületükön is, a mindennapi munkájuk során.
MEGOLDÁS
Számukra egy személyre szabott, előzetes tudásukhoz és szakterületükhöz illeszkedő kurzust tartottunk az elérhető AI megoldások gyakorlati használatáról és előnyeiről. Az két-részes workshop első részében bemutattuk a nagy nyelvi modellek képességeit és az elérhető megoldásokat érdekes esettanulmányok mentén. A második részben pedig saját területükre specifikálva mutattuk meg, hogy a generatív mesterséges intelligencia hogyan segít a saját termékek fejlesztésében, a tanácsadásban és egyéb vállalati tevékenységek hatékonyabbá tételében.
EREDMÉNY
A workshopon résztvevő, a cég különböző területeiről érkező dolgozóinak visszajelzése alapján az elsajátított gyakorlati tudás birtokában érthetővé vált, hogy a mindennapi feladatokba hogyan lenne beilleszthető a mesterséges intelligencia, és ennek megtervezése megkezdődött. Kiderült továbbá az is, hogy a saját gyártású szoftverekben milyen felhasználói eseteket lehetne az MI segítségével az ügyfelek számára megvalósítani. Ezek egy része már tervezési fázisban van, és hamarosan elérhetővé is válik.
03
Cégnév:
Állami Vagyonnyilvántartási Kft.
Szektor:
Állami
PROBLÉMA LEÍRÁSA
Az MNV Zrt. tulajdonába tartozó Állami Vagyonnynilvántartási Kft. az adatvagyonuk strukturálása, átláthatóbbá tétele céljából racionalizálta a korábbi adattárolási megoldásait és az új céloknak megfelelő adatbázisokat vezetett be. A váltás következtében azonban számos esetben feltételezhető volt, hogy a régi és új adattáblák nem egyeznek.
MEGOLDÁS
Annak érdekében, hogy a szervezet elkerülje a hosszadalmas, monoton és hibalehetőségekkel teli manuális munkát, úgy döntött, hogy szoftverrobotokat alkalmaz az adatbázisok összehasonlítására. Fontos szempont volt többek között a különbségek feltárása az adattáblák struktúrájában, illetve az egyes adathibák azonosítása is, hogy azokat utána könnyedén, rövid idő alatt kezelni lehessen. Erre a célra egy olyan RPA-alapú automatizmust fejlesztettünk az Ügyfél számára, ami percek alatt összehasonlította a régi és új adatbázisok adattábláinak tartalmát, felismerte majd pedig kigyűjtötte az eltéréseket és hibákat.
EREDMÉNY
A megoldásnak köszönhetően a dolgozók célzottan tudták, hogy mely adattáblában mely elemeken kell javítást eszközölni. A feladat időigénye a digitális asszisztensek alkalmazásának hatására több napról pár órára csökkent. A hibaarány minimalizálása és a munkavállalók mentesülése a monoton munkafolyamatok alól pedig már csak hab a tortán.