الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

ذكاء اصطناعي محلي يحلل كل مكالمة – دون الكشف عن أي سجل شخصي

طورت Spyrosoft محللًا لمراكز الاتصال بالذكاء الاصطناعي يعمل بالكامل محليًا، ويعالج المحادثات الخام في الوقت الفعلي، ويستخرج رؤى أعمال قابلة للتنفيذ، ويرصد الاحتيال المحتمل – ويعمل بالكامل على جهاز محلي واحد، Lenovo ThinkStation PGX.

On-premise AI that analyses every call – without exposing a single personal record People in the office working on Lenovo ThinkStation PGX

عن العميل

شركات التأمين ومؤسسات الخدمات المالية والشركات الأخرى الخاضعة للتنظيم التشغيل مراكز الاتصال ذات الحجم الكبير حيث خصوصية البيانات و خطر الاحتيال تُعدّ من الشواغل التجارية الحرجة. 

الخدمات

هندسة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

تطوير الواجهة الأمامية

نشر نماذج LLM على الخوادم المحلية

التقنيات

نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر
Lenovo ThinkStation PGX
On-premise AI that analyses every call – without exposing a single personal record

التحدي والاحتياج التجاري

تحتوي مراكز الاتصال في القطاعات الخاضعة للتنظيم (الخدمات المصرفية والتأمين والرعاية الصحية) على إشارات قيّمة: إحباط العملاء، والمطالبات غير المحلولة، والشكاوى المتكررة، وأحيانًا الاحتيال المنسّق. ومع ذلك، فإن تحويل هذه الإشارات إلى رؤى قابلة للتنفيذ ليس بالأمر السهل.

بينما تمتلك المؤسسات إمكانية الوصول إلى هذه البيانات، فإن استخدامها بفعالية يتطلب موارد كثيرة وغالبًا ما يكون محدودًا بقيود إخفاء الهوية والامتثال.

وذلك لأن مراكز الاتصال تتعامل أيضًا مع كميات كبيرة من بيانات العملاء الحساسة، مثل أرقام الوثائق والهويات الوطنية والعناوين. ونتيجة لذلك، اضطرت المؤسسات إلى الاعتماد إما على تحليل الجودة اليدوي أو على مزوّدي خدمات الذكاء الاصطناعي السحابية.

كلا المسارين يحمل مشكلات كبيرة:

    • تغطي ضمانات الجودة اليدوية جزءًا صغيرًا فقط من إجمالي حجم المكالمات ولا يمكنها واقعيًا اكتشاف أنماط الاحتيال عبر المكالمات.

    • يتطلب توجيه المكالمات عبر مزود ذكاء اصطناعي سحابي إرسال بيانات شخصية خام إلى خوادم خارجية، وهو ما يشكل خطرًا كبيرًا على الامتثال بموجب GDPR.

كان السؤال الذي سعت Spyrosoft للإجابة عليه هو: هل يمكن لنموذج ذكاء اصطناعي محلي يعمل على الخوادم المحلية أن يصل إلى جودة كافية ليكون بديلاً قابلاً للتطبيق؟

دورنا

صممت Spyrosoft حلاً يقوم على قرار معماري محوري: إبقاء كل شيء على الأجهزة، بدلاً من الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات الخارجية.

لقد حددنا أن معظم تحديات الامتثال للبيانات يمكن تجنبها إذا تم التعامل مع البيانات محلياً. حتى وقت قريب، لم يكن هذا النهج ممكناً. ومع ذلك، أدى ظهور أجهزة GPU محلية قوية (مثل Lenovo ThinkStation PGX) إلى تحقيق اختراق. وقد أتاح ذلك لفريقنا نشر نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر مباشرة على الجهاز.

لماذا هذا النهج؟

  • لا تغادر البيانات المقر
  • لا يُطلب إخفاء الهوية أو الاعتماد على جهات خارجية
  • فعالية التكلفة (استثمار لمرة واحدة في البنية التحتية مقابل رسوم متكررة)

توفر المنصة الناتجة – محلل مركز الاتصال – ثلاث قدرات أساسية:

  1. تحليل لكل مكالمة – تتم معالجة كل محادثة في حوالي 30 ثانية، مما ينتج مخرجات منظمة: ملخص، ونية العميل، ودرجة المشاعر، والبيانات الشخصية وبيانات الوثائق المستخرجة، والإجراءات المقترحة للوكيل، وعلامات الكلمات المفتاحية.
  2. لوحة مراقبة في الوقت الفعلي – يتم تحليل خمس إلى ست مكالمات بالتوازي، مع إحصاءات مباشرة حول معدلات الحل ومواضيع المكالمات والمشاعر. يمكن للمشرفين تصفيتها لتحديد مجالات المشكلات.
  3. تحليل معمّق وكشف الاحتيال – يُجري النظام تحليلًا على مستوى الدفعات عبر مجموعات من المكالمات، ويقوم تلقائيًا بوضع علامات على الأنماط المشبوهة (على سبيل المثال، مطالبات متعددة تبدو غير مترابطة تشير إلى العنوان نفسه أو بيانات الاتصال نفسها، مقدَّمة من حاملي وثائق مختلفين إلى وكلاء مختلفين). كما يتيح التحليل على مستوى الدفعات وجهات نظر تجارية متنوعة – مثل تحليل جميع المكالمات التي يتعامل معها وكيل معين، أو مقارنة الوكلاء ذوي الأداء الأعلى مع الفئة الأقل أداءً، أو تحديد المشكلات المتكررة ضمن أنواع مكالمات محددة.
On-premise AI that analyses every call – without exposing a single personal record 
Call centre analyser - mockup 1

تتعامل آلة واحدة مع مئات المكالمات يومياً. تبلغ تكلفة الأجهزة حوالي 5,000 دولار كاستثمار لمرة واحدة، دون رسوم API متكررة. التكاليف المستمرة الوحيدة هي الكهرباء وصيانة تكنولوجيا المعلومات القياسية.

On-premise AI that analyses every call – without exposing a single personal record 
Call centre analyser - mockup 2

arrow_circle_right شهادة

من خبيرنا

Tالذكاء الاصطناعي تم تحديد نمط مريب عبر عدة تبدو غير مترابطة المكالمات – مقلق حاملو وثائق مختلفون ومطالبات مختلفة. تلك الروابط كانت ستكون شبه مستحيل لاكتشافها يدويًا.

Photo of Krzysztof Pająk

Krzysztof Pajak

كبير مهندسي برمجيات الذكاء الاصطناعي، Spyrosoft

النتيجة

يوضح العرض التوضيحي العملي أنه، مع عرض النطاق الترددي الحالي، يمكن لجهاز Lenovo ThinkStation PGX واحد أن يدعم مركز اتصال متوسط الحجم، محققاً النتائج والفوائد التالية:

  • نموذج تكلفة يمكن التنبؤ به: استثمار لمرة واحدة في الأجهزة يحل محل التكاليف المتكررة، بغض النظر عن حجم المكالمات.
  • سيادة كاملة على البيانات: لا تغادر بيانات العملاء الحساسة البنية التحتية للمؤسسة أبدًا، مما يلغي أعباء إخفاء الهوية ومخاطر تعرض البيانات.
  • الذكاء التشغيلي للقيادة: كل مكالمة تنتج مخرجات منظمة يمكن للمشرفين التصرف بناءً عليها فورًا، دون مراجعة التسجيلات الفردية.
  • كشف الاحتيال: يكشف التعرّف الآلي على الأنماط عبر المكالمات عن محاولات احتيال منسّقة يصعب على المراجعة اليدوية اكتشافها.
~30 seconds to analyse a single call 
5-6 calls processed simultaneously 
hundreds of calls per day on a single machine 
100-200 tokens per second – processing speed 
$5,000 – one-time hardware investment

arrow_circle_right شهادة

آخرون عنا

العمل مع Spyrosoft على إثبات المفهوم هذا كان تجربة رائعة. It يوضح بالضبط ما يمكن لأجهزة Lenovo القيام به عند اقترانها مع عمل تجاري حقيقي الحاجة – في هذه الحالة، مساعدة عملاء القطاع المالي على استخراج قيمة بيانات مكالماتهم دون التنازل عن الأمان. وما أثار إعجابنا بشكل خاص هو المبادرة والفطنة التجارية لدى Spyrosoft المهندسون. تشغيل الحل الكامل في نصف أسبوع يتحدث عن نفسه.

Dariusz Slowik

مدير حساب شريك واحد لدى Lenovo

arrow_circle_rightاتصل بنا

لنتحدث عن حالة الاستخدام الخاصة بك

Tomasz Smolarczyk

Tomasz Smolarczyk

مدير الذكاء الاصطناعي