Verdantis wprowadził dwa nowe narzędzia AI, Auto-Enrich AI i Auto-Spec AI. Kierują główne przeszkody w przedsiębiorstwie Master Data Management (MDM), zajmując się nieustrukturyzowanymi i wyciszonymi danymi w branżach takich jak ropa i gaz, wydobycie i produkcja.
Te agenci AI mają na celu poprawę wydajności operacyjnej, wzbogacenie jakości danych i zwiększenie podejmowania decyzji w branżach, w których dokładne dane są krytyczne, ale nieuchwytne.
Auto-spec AI wykorzystuje modele przeszkolone na ponad 1 miliardach punktów danych w celu wyodrębnienia kluczowych szczegółów z surowych danych. Zapewnia spójność w ramach danych materiałowych i dostawców i optymalizuje procesy zamówień z wiarygodnymi danymi.
Auto-Enrich AI źródła i wypełnia luki w istniejących rekordach autonomicznie. Integruje dane ze źródeł publicznych i zastrzeżonych z systemami ERP, zwiększając niezawodność danych i optymalizując zarządzanie zapasami i przestarzałe zapisy materialne.
„Auto-Enrich AI i Auto-Spec AI są zmieniającymi grę dla przedsiębiorstw, które chcą przeglądać strategię danych. Jako nasi pierwsi agenci AI oznaczają znaczący krok w kierunku naszej wizji stania się superagentem AI do zarządzania danymi”-powiedział Kumar Gaurav Gupta, CEO Verdantis.
Akamai przekształca sztuczną inteligencję z szybszym i tańszym wnioskiem krawędzi
Ci agenci AI mogą działać niezależnie lub ulepszać istniejące platformy Verdantis, harmonizować i integralność, co daje przedsiębiorstwom elastyczność w doskonaleniu strategii danych bez zakłócania obecnych systemów.
Dokładne i kompleksowe dane główne oznaczają mądrzejsze decyzje i usprawnione operacje. Auto-Enrich AI i Auto-Spec AI mają dostarczyć to z wzbogaconymi danymi i wiarygodnymi rekordami.
Ostatnie uruchomienie Auto-Enrich AI i Auto-Spec AI stanowi falujące potwierdzenie, że większość żmudnych, zakulisowych nóg w zarządzaniu danymi może być zlecona inteligentnym algorytmom.
Narzędzia te mają szczególną wagę w sektorach notorycznie ze swoich labiryntowych łańcuchów dostaw i nieporęcznych zestawów danych, takich jak ropa i gaz lub produkcja. Poza obietnicą włączenia strony na rozdęte, odmienne zestawy danych-prawdziwym przełomem jest ich zintegrowane podejście, umożliwiając przedsiębiorstwom zwiększenie istniejących systemów o precyzji opartej na AI.
Skala szkolenia modelu dla sztucznej inteligencji auto-specyficznej-w klamrze w ponad 1 miliardach punktów danych-defstruuje głębokie nurkowanie Verdantis w rejestrację materiałów rafinacyjnych i dostawców. Nie chodzi tylko o oczyszczenie danych; Jest to potencjalna zmiana morza w sposobie zarządzania przedsiębiorstwami i wykorzystaniem ich procesów zamówień.
