V7 ለAI ወኪሎች የተቋማዊ ትውስታ እንዴት እንደሚሰጥ

የዛሬ ሞዴሎች ውስብስብ ተግባራትን አመዛዝነው መፍታት ይችላሉ፤ ነገር ግን የእነዚያን ተግባራት መሠረታዊ የንግድ አውድ በራሳቸው አይረዱም። ወቅታዊው የፈንድ ሪፖርት የትኛው ነው? ተመሳሳዩ ማንነት በሦስት ሥርዓቶች ውስጥ ምን ተብሎ ተሰይሟል?

ይህ አውድ በሰነዶች፣ የውሂብ ክፍሎች፣ የተመን ሉሆች፣ ኢሜይሎችና ውስጣዊ መሣሪያዎች ውስጥ ተበታትኖ፣ ሳይፈታና ከወኪሎች እይታ ተሰውሮ ይገኛል። በፋይናንስ፣ ኢንሹራንስና ሪል እስቴት ለሚሠሩ ቡድኖች፣ በሥራ ሂደቶች ውስጥ መረጃን በትክክል ማምጣት የማይደራደሩበት ጉዳይ ነው።

ሪዞሊና ኤድዋርድሰን በስፋት ጥቅም ላይ የዋለ የኮምፒውተር ራዕይ ተደራሽነት መተግበሪያን በጋራ ከገነቡ በኋላ፣ ኩባንያዎች AI ሥርዓቶችን ንግዶቻቸው እንዴት እንደሚሠሩ እንዲያስተምሩ ለመርዳት በ2018 V7ን⁠(በአዲስ መስኮት ውስጥ ይክፈታል) መሠረቱ። V7 Go ወሳኝ የሥራ ሂደቶችን ለመገንባትና የተደበቀ አውድን ወኪሎች ሊጠይቁትና በእሱ መሠረት እርምጃ ሊወስዱበት ወደሚችሉት ትውስታ ለማደራጀት የሚያገለግል ወኪላዊ መድረክ ነው።

V7 Go ከሚሊዮኖች ፋይሎች መረጃ ለማውጣትና ማንነቶችን፣ ግንኙነቶችንና የተጠቀሱ ማስረጃዎችን በሚያገናኘው የአውድ ግራፍ ውስጥ ለማደራጀት GPT‑5.6 Lunaን ይጠቀማል፤ ይህም የMCP ፍለጋንና በመቶዎች ደረጃዎች ሊዘረጉ የሚችሉ ተደጋጋሚ የሥራ ሂደቶችን ያስችላል። V7 Go ሰዎች ለማጠናቀቅ በደርዘን የሚቆጠሩ ሰዓታት በሚፈጁባቸው ውስብስብና ባለብዙ ደረጃ መመሪያዎች ውስጥ ለማመዛዘንና መሣሪያዎችን ለመጠቀም GPT‑5.6 Terra እና Solን ይጠቀማል። V7 በሺዎች ሰነዶች ላይ የሚደረግ የፋይናንስ ትንታኔን ጨምሮ፣ በጣም ከባድ ለሆኑ የአውድ ግራፍ መጠይቆች GPT‑6 Astraን መጠቀምም ጀምሯል።

አውድ፣ ሞዴሎችና መሣሪያዎች በጋራ ሲሠሩ፣ ወኪሎች ከ50–100 ደረጃዎች ያሏቸውን የሥራ ሂደቶች በደቂቃዎች ውስጥ እንደሚያጠናቅቁ፣ 99.9% ትክክለኛነት እንደሚያስመዘግቡና የእያንዳንዱን ውሳኔ ለኦዲት የሚመች መዝገብ እንደሚያቆዩ V7 ገልጿል።

የአውድ ግራፍ አንድ የተወሰነ ችግር ይፈታል። ወኪሎች በእያንዳንዱ ጥያቄ አውዱን እንደገና ማግኘት አለባቸው፤ ይህም ጊዜና token የሚያስወጡ በደርዘን የሚቆጠሩ ፍለጋዎችን ያስከትላል፣ በግንኙነቶች ውስጥ የተደበቀ ቁልፍ መረጃም ብዙውን ጊዜ ይቀራል።

ውሂብ ሲመጣ V7 Go እንደ SharePoint እና Google Drive ካሉ ማከማቻዎች ጋር ይገናኛል፤ ማንነቶችን፣ ግንኙነቶችን፣ እውነታዎችን፣ ባህሪያትንና መለኪያዎችን ፈልጎ ይቃኛቸዋል፤ ከረጅም አውድ አቀራረቦች አሥር እጥፍ ባነሰ ወጪና ፍጥነት ማሰስ የሚቻልበትን ግራፍም ይሞላል።

የአውድ ግራፍ ወኪሎች በቀጥታ ሊጠይቁት የሚችሉትን የተዋቀረና ወቅታዊ መዝገብ ይሰጣቸዋል። አዲስ ፋይል ሲመጣ V7 Go ኩባንያዎችን፣ ፈንዶችን፣ ሰዎችን ወይም በኦንቶሎጂው ውስጥ ያለ ማንኛውንም ማንነት ይለያል፤ ከዚያም እያንዳንዱን እውነታ ከአዲስ ወይም ነባር መዝገብ ጋር ያገናኛል፣ ወደ ዋናው ምንጭ የሚመራውን የማጣቀሻ ማስረጃም ይጠብቃል። ግራፉ በቂ መረጃ ከሌለው፣ V7 Go RAGን ተጠቅሞ መሠረታዊ ሰነዶቹን መፈለግ ይችላል።

V7 የዚያ አውድ አወቃቀር ምን ያህል ለውጥ እንደሚያመጣም ፈትሿል። በድርጅታዊ ሥርዓቶች ውስጥ ተበታትኖ ያለን መረጃ ለማግኘትና ለማገናኘት በሚያገለግለው HERB መመዘኛ ላይ፣ መረጃ በማምጣት ብቻ የሚሠራው የV7 ሥርዓት ከይፋዊው መነሻ መለኪያ በ69% የተሻለ አፈጻጸም አሳይቶ፣ መልስ በሌላቸው ጥያቄዎች ላይ የሚፈጠሩ የተሳሳቱ መረጃዎችን በ38% ቀንሷል። V7 Go ውስብስብ የሥራ ሂደቶችን በእያንዳንዱ ኩባንያ የራሱ መረጃ ላይ ለማመሥረት ከምንጩ ጋር የተገናኘውን አውድ ይጠቀማል።

V7 Go ያንን የተደራጀ አውድ እንደ የግል ካፒታል ስምምነት ማጣራትና የኢንሹራንስ ስጋት ግምገማ ባሉ የሥራ ሂደቶች ይጠቀማል። ከታች ባለው ማሳያ፣ አንድ የሥራ ሂደት Confidential Information Memorandum (CIM) ከተባለ የስምምነት ሰነድ መረጃ ያወጣል፤ ቁልፍ የፋይናንስ መረጃዎችን፣ የስምምነት ውሎችንና የአመራር ዝርዝሮችን ያስገባል፣ የአደጋ መስኮችንም ከምንጮቻቸው ጋር ያጣቅሳል፤ ከዚያ V7 Go የማጣሪያ ማስታወሻ ያዘጋጃል።

የአውድ ግራፍ አንድ ሞዴል የድርጅቱን ታሪክ ሁልጊዜ እንደገና ሳይማር እንዲጠቀምበት ያስችለዋል። ለረጅም ጊዜ ለሚሠሩ ወኪሎች፣ V7 Go የቅርብ ጊዜ ልውውጦችን በሞዴሉ ንቁ አውድ ውስጥ ያቆያል፤ የቆዩ ይዘቶችን ደግሞ ሲያስፈልጉ እንዲመጡ በግራፉ ውስጥ ያከማቻል።

ይህ የጋራ አውድ በV7 ደንበኞች ዘንድ በሰነድ ላይ የተመሠረተውን ሥራ አስቀድሞ እያፋጠነ ነው፦

• የንብረት አስተዳዳሪዎች ስምምነቶችን ከበፊቱ 21 እጥፍ ፈጥነው ማጣራት ችለዋል፤ ሙሉ ቀን ይፈጅ የነበረውን ሂደትም ወደ 15 ደቂቃ ብቻ ቀንሰዋል

• አንድ የፋይናንስ አገልግሎት ቡድን የግምገማ ጊዜውን ከ100 ሰዓት በላይ ከነበረበት ወደ 10 ሰዓት በታች በመቀነስ፣ በእያንዳንዱ ተግባር የባለሙያ ወጪን $12,000 ቆጥቧል

• የኢንሹራንስ ቡድኖች ለወኪሎቻቸው የቀደሙ የካሳ ጥያቄዎችንና ነባር ፖሊሲዎችን ታሪካዊ እውቀት ከሰጡ በኋላ፣ ከበእጅ አሠራር መነሻ መለኪያ ጋር ሲነጻጸር በካሳ ጥያቄዎች ሂደት ውስጥ የሚፈጠሩ ስህተቶችን በ13.5% ቀንሰዋል

ውስብስብና ባለብዙ ደረጃ የሥራ ሂደቶች፣ አንድ ሞዴል ረጅም መመሪያዎችን በአስተማማኝ ሁኔታ በመከተል፣ መሣሪያዎችን በማስኬድ፣ ውጤቶችን በመተርጎምና ረጅም ተከታታይ ደረጃዎችን በማለፍ ላይ ይመሠረታሉ። በመነሻ ደረጃ የሚፈጠር አንድ ስህተት ውድ መዘዞችን ሊያስከትልና በAI ሥርዓቶች ላይ ያለውን እምነት ሊያሳጣ ይችላል። V7 Go ሞዴሎችን በቆይታ ረጅም በሆኑ፣ በተወሰነ ውጤት ባለው ኮድ፣ ወደ አነስተኛ ሞዴሎች በሚደረጉ ርክክቦች፣ ፋይል በማመንጨት ደረጃዎችና ውህደቶች ላይ በሚዘረጉ ተግባራት ይመራል፤ እያንዳንዱንም አፈጻጸም ለኦዲት በሚመች መልኩ ይመዘግባል።

AI በሚያመነጫቸው የሥራ ሂደቶች ውስጥ V7 Go እያንዳንዱን ደረጃ ከፈጣን፣ መካከለኛና ብልህ ደረጃዎች ጋር ያዛምዳል። GPT‑5.6 Luna የተዋቀረ መረጃ ማውጣትንና ሌሎች መጠነ ሰፊ ሥራዎችን ያከናውናል፤ GPT‑5.6 Terra ወይም Sol ደግሞ ውይይትን፣ የGo Agent መንገድን እና የበለጠ ማመዛዘን ወይም የመሣሪያ አጠቃቀም የሚጠይቁ ደረጃዎችን ያስኬዳሉ።

V7 አዳዲስ ሞዴሎችን የማጣቀሻ ትክክለኛነትን፣ በመቶዎች የሚቆጠሩ የሰነድ ዓይነቶችን የማውጣት ጥራትን፣ የመልስ ትክክለኛነትን፣ መመሪያ መከተልን፣ የምላሽ ጊዜን፣ ወጪንና በእውነተኛ ድርጅቶች የሚከናወኑ የሥራ ሂደቶችን በሚሸፍን፣ ያለማቋረጥ በሚዘመን የመመዘኛዎች ስብስብ ይፈትሻል። OpenAI ለV7 በጣም አስፈላጊ በሆኑ ባህሪያት ከአብዛኞቹ ሞዴሎች የተሻለ አፈጻጸም ያሳያል። በተጨማሪም OpenAI የV7ን የአቅም ማሳደግ ፍላጎት በሰዓታት ውስጥ አጽድቆ ተግባራዊ አድርጓል፤ V7 የሚጠቀምባቸው ሌሎች አቅራቢዎች ግን ለዚህ ሳምንታት ይፈጅባቸዋል።

በV7 የቅርብ ጊዜ መደበቂያ ውስጥ፣ በርካታ ውጫዊ ጥሪዎች ያሏቸው ቁልፍ የሥራ ሂደቶች አሁን እስከ 50% ፈጥነው ይጠናቀቃሉ። V7 በGPT‑5.6 Luna ሌላ የውጤታማነት ጭማሪም መዝግቧል፤ ከGPT‑5.4 mini ጋር ሲነጻጸር የአንድ ሰነድ ወጪ በ78% ቀንሷል። V7 በሰነዶች ላይ በእጅጉ የተመሠረቱ የV7 Go የሥራ ጫናዎቹን ከየውይይት ማጠናቀቂያዎች ኤፒአይ ወደ Responses API አዛውሯል። በሙከራው መሠረት፣ ለውጡ PDF በብዛት በሚጠቀሙ አንዳንድ የሥራ ሂደቶች የtoken አጠቃቀምን በግምት 5% ቀንሶ፣ የመሸጎጫ አስተማማኝነትንም አሻሽሏል።

V7 GPT‑6 Astraንም በጣም ከባድ በሆኑ ጥያቄዎቹ ላይ ፈትሿል። GPT‑5.6 Sol በነባሮቹ የV7 መመዘኛዎች ብዙዎቹ ላይ የሚቻለውን ከፍተኛ ደረጃ ደርሶ ስለነበር፣ ኩባንያው በሺዎች በሚቆጠሩ ሰነዶች ውስጥ ያሉ የተዘበራረቁ እውነተኛ መረጃዎችን በመጠቀም ይበልጥ ፈታኝ የግራፍ መጠይቆች ስብስብ ፈጠረ። የፈተናው የውሂብ ስብስብ አራት የክብደት ደረጃዎችን ይሸፍናል። በእጅግ ከባዱ ደረጃ፣ GPT‑5.6 Sol 78% ሲያስመዘግብ GPT‑6 Astra 89% ትክክለኛነት ማስመዝገቡን V7 ዘግቧል። ሁለቱም ሞዴሎች ቀላል፣ መካከለኛና ከባድ በሆኑት ደረጃዎች ወደ 100% የተጠጋ ውጤት አስመዝግበዋል።

V7 Go የአውድ ግራፍ መጠይቅንና ውሂብ ማስገባትን በMCP ሰርቨሩ በኩል አስቀድሞ ያቀርባል፤ ስለዚህ ደንበኞች ከChatGPT እና ከሌሎች ተኳኋኝ ደንበኛ መተግበሪያዎች ሊጠቀሙበት ይችላሉ። በCodex ውስጥ በMCP በኩል የV7 Go የሥራ ሂደቶችንም መፍጠር ይችላሉ። ይህ ከቀለለው የሥራ ሂደት ንድፍ ጋር ተዳምሮ፣ መካከለኛ ርዝመት ያለውን የሥራ ሂደት ለመፍጠር የሚያስፈልገውን ጊዜ ከአንድ ሰዓት ገደማ ወደ 20 ደቂቃ ገደማ ቀንሶታል።

የV7 የረጅም ጊዜ ግብ ያንን የጋራ ትውስታ ይበልጥ ቀድሞ ምላሽ ሰጪ ማድረግ ነው። ቡድኑ በአውድ ግራፍ ውስጥ ያሉ እውነታዎች ሲለወጡ የሚጀምሩ፣ ወጥነት የሌላቸውን ነገሮች የሚጠቁሙና የትኞቹ ትንታኔዎች እንደገና መታየት እንዳለባቸው ለሰዎች የሚያሳዩ የሥራ ሂደቶችን እያዘጋጀ ነው። ለምሳሌ፣ እንደገና የተገለጸ የፈንድ ሪፖርት V7 Go አሁንም በአሮጌዎቹ አሃዞች ላይ የሚመሠረተውን ሥራ እንዲጠቁም ሊያደርገው ይችላል።

«ግባችን ድርጅቶች ለAI ዘመን መሣሪያዎቻቸውን እንደገና እንዲያዘጋጁ፣ ወሳኝ ተግባራትን በሚፈቱ የሥራ ሂደቶችና ከእኛ ከሰዎች የተሻለ ትውስታ እንዲኖራቸው መርዳት ነው» ይላል ሪዞሊ። «ከAI እውነተኛ ጥቅም የሚያገኙ የፋይናንስ ድርጅቶች ብዙ ወኪሎች ያሏቸው አይሆኑም። ከሁሉ የተሻለ አውድ ያላቸው ይሆናሉ።»