Мойнуддин Шейк: Первопроходец в будущее ИТ с помощью решений SAP с усовершенствованным искусственным интеллектом

Сегодняшний ИТ-сектор характеризуется своей динамичной природой, где технологические достижения постоянно меняют бизнес-операции и стратегии. Важность адаптации и интеграции новых технологий, особенно в области обработки данных и автоматизации, важна как никогда, поскольку они предоставляют компаниям инструменты, позволяющие оставаться конкурентоспособными и эффективными.

Карьера Шейк является свидетельством этой эволюции. Благодаря блестящей карьере, охватывающей более двух десятилетий, он стал выдающимся именем в области ИТ, особенно в области интеграции передовых технологий, таких как искусственный интеллект и оптическое распознавание текста, в средах SAP. Недавно у нас была возможность поговорить с Мойинуддином Шайком, где он поделился более глубоким пониманием своего опыта в области обработки данных и автоматизации, а также практического применения этих навыков. Его мастерство в улучшении извлечения данных, контекстуальном понимании и принятии решений в рабочих процессах SAP с использованием ИИ очевидно. Особого внимания заслуживает способность Шейка преодолеть разрыв между теоретическими знаниями и практическими, реальными результатами. Он эффективно использует тематические исследования, чтобы подчеркнуть практические преимущества и повышение эффективности оптического распознавания символов с использованием искусственного интеллекта в SAP, демонстрируя свою способность превращать технологические достижения в измеримые успехи в бизнесе.

Подход Шейка к решению сложных структур данных в SAP с использованием инновационных методов, таких как RPA и алгоритмы машинного обучения, привел к значительному повышению эффективности и точности. Его стратегическое использование НЛП для анализа контекста в SAP заметно улучшило процессы принятия решений. На примере реальных примеров Шайк продемонстрировал, как решения оптического распознавания символов SAP с искусственным интеллектом произвели революцию в бизнес-процессах, в частности, в улучшении процедур ввода данных заказов на продажу.

Привет, Шейк. Мы хотим услышать о вашей работе! Не могли бы вы описать самый инновационный метод, который вы разработали или использовали для улучшения извлечения данных в рабочих процессах SAP?

Мы столкнулись со сложными структурами данных в SAP, а традиционные методы извлечения оказались неадекватными. Эта задача побудила нас изучить потенциал роботизированной автоматизации процессов (RPA), похожей на внедрение цифрового помощника для навигации по сложному ландшафту данных.

Мы разработали собственный сценарий RPA, который автоматизировал процесс извлечения, обладая при этом способностью адаптироваться к изменяющимся структурам данных. Он действовал как детектив данных, умело расшифровывая постоянно развивающийся код SAP. Отличительной особенностью этого подхода была его способность к обучению. Интегрируя алгоритмы машинного обучения с RPA, система постоянно повышала точность извлечения данных, подобно коллеге, который совершенствует свои навыки при выполнении каждой задачи.

Влияние на нашу обработку заказов SAP было преобразующим. Мы наблюдали заметное сокращение ошибок извлечения, более быстрый поиск данных и значительную экономию времени для наших команд. Этот переход был похож на переход от традиционной карты к GPS, предлагая более эффективный и интеллектуальный метод навигации по ландшафту данных SAP.

Этот метод не только упростил наши процессы извлечения данных, но и проложил путь к реализации аналогичных подходов к оптимизации других аспектов рабочего процесса. Он продемонстрировал невероятный потенциал творческого сочетания технологий для решения проблем и повышения эффективности в средах SAP.

Как вы используете ИИ для улучшения понимания контекста в SAP и какое влияние это оказало на процессы принятия решений?

Во-первых, мы внедрили алгоритмы обработки естественного языка (NLP) для получения значимой информации из неструктурированных данных в SAP. Это включает в себя анализ текста из документов, электронных писем и других источников, обеспечивающий глубокое контекстуальное понимание информации, имеющей решающее значение для бизнес-процессов.

Роль искусственного интеллекта в интеграции контекстно-зависимых данных в SAP имеет решающее значение. Выявляя взаимосвязи и зависимости между различными точками данных, ИИ предлагает комплексное представление информации. Такая контекстно-обогащенная интеграция повышает точность и актуальность данных при принятии решений.

Наши модели распознавания образов на основе искусственного интеллекта тщательно изучают исторические данные в SAP, чтобы выявить тенденции, аномалии и закономерности. Этот прогнозирующий контекстный анализ дает лицам, принимающим решения, возможность предвидеть потенциальные будущие сценарии, позволяя принимать упреждающие решения на основе ожидаемых тенденций.

Ключевой особенностью является динамическая адаптируемость наших моделей ИИ к изменяющимся контекстам. По мере изменения бизнес-среды ИИ постоянно учится и адаптирует свое понимание контекстуальных нюансов. Такая гибкость обеспечивает актуальность и эффективность процессов принятия решений в ответ на меняющуюся динамику.

Чтобы повысить уверенность в решениях, принимаемых с помощью ИИ, мы делаем упор на объяснимый ИИ. Наши модели созданы для четкого обоснования принимаемых ими решений, что особенно важно в средах SAP, где решения имеют значительный вес. Такая прозрачность в понимании «почему» решений, принимаемых с помощью ИИ, укрепляет доверие между заинтересованными сторонами.

Наконец, ИИ сыграл решающую роль в обеспечении контекстно-зависимой автоматизации рабочих процессов SAP. Понимая контекст конкретных задач или процессов, ИИ определяет возможности для автоматизации, тем самым оптимизируя рутинные операции и высвобождая человеческие ресурсы для более сложных задач по принятию решений.

Можете ли вы поделиться конкретным практическим примером, когда ваши решения OCR с искусственным интеллектом в SAP значительно улучшили бизнес-процесс?

Конечно! Мы столкнулись с ситуацией, когда ручной ввод данных не только отнимал много времени, но и был подвержен ошибкам, особенно в процессе выставления счетов в SAP. Чтобы решить эту проблему, мы использовали возможности искусственного интеллекта и оптического распознавания символов (OCR), чтобы упростить эту громоздкую задачу.

Наша реализация включала решение OCR, способное оцифровывать бумажные заказы на продажу. Кроме того, для точного извлечения соответствующей информации использовались алгоритмы искусственного интеллекта. Это было похоже на работу цифрового детектива, который не только читал, но и понимал контекст документов.

Эффект от этой интеграции был поразительным. Продолжительность, затрачиваемая ранее на ввод данных вручную, была существенно сокращена, что позволило нашей команде сконцентрироваться на более стратегических аспектах процесса ввода заказов. Такое повышение эффективности было похоже на переход от ручной пишущей машинки к высокоскоростной клавиатуре.

Кроме того, резко повысилась точность извлечения данных. ИИ не только распознавал символы, но также понимал различные форматы и макеты счетов, подобно сверхумному помощнику, который читает почерк и различает тонкие различия в стилях.

Это улучшение привело к ощутимым преимуществам для нашего бизнеса: меньше ошибок, сокращение времени обработки и улучшение соответствия требованиям. Мы как будто обрели надежного партнера, который не только ускорил выполнение задач, но и повысил общее качество процесса.

В конечном счете, наши решения OCR с искусственным интеллектом в SAP не просто автоматизировали процесс; они произвели в этом революцию. Эта технология сэкономила время и значительно повысила точность и надежность процесса ввода и приема заказов, продемонстрировав преобразующую силу искусственного интеллекта в реальных бизнес-сценариях.

С какими самыми большими проблемами вы столкнулись при автоматизации обработки данных в SAP и как вы их преодолели?

Количественную оценку повышения эффективности и выгод от наших внедрений искусственного интеллекта в средах SAP можно сравнить с измерением воздействия турбокомпрессора на автомобильный двигатель — вы почувствуете разницу, но давайте углубимся в показатели. Во-первых, мы фокусируемся на сокращении времени обработки. Речь идет не только о скорости как таковой; речь идет об эффективном выполнении задач. Мы стали свидетелями значительного сокращения времени, необходимого для обработки сложных рабочих процессов SAP, от извлечения данных до принятия решений, что похоже на переход от коммутируемого доступа к высокоскоростному широкополосному соединению.

Далее мы рассматриваем точность. ИИ обеспечивает такой уровень точности задач, который сложно выполнить вручную. Минимизируя ошибки при обработке данных и принятии решений, мы повысили качество наших результатов и сократили необходимость трудоемкого исправления ошибок.

Экономия затрат – еще один важный показатель. Повышение эффективности часто приводит к оптимизации использования ресурсов, будь то за счет сокращения рабочего времени, лучшего распределения ресурсов или предотвращения дорогостоящих ошибок. Внедрение ИИ способствует более здоровому результату, подобно поиску способов делать больше с меньшими затратами, повышая как производительность, так и экономическую эффективность.

Затем идет адаптивность. Способность систем искусственного интеллекта адаптироваться к меняющимся условиям и динамике данных неоценима. Мы измеряем это с точки зрения того, насколько хорошо наши системы справляются с развивающимися рабочими процессами, изменяющимися структурами данных и новыми требованиями, такими как технологии, которые идут в ногу со временем и предвосхищают будущие тенденции.

Наконец, удовлетворенность пользователей — это качественный показатель, который говорит о многом. Когда команды получают более плавные рабочие процессы, более быстрые результаты и меньше проблем, это означает, что внедрение ИИ эффективно. Это похоже на улучшение пользовательского опыта с черно-белого изображения на полноцветное — более яркий и приятный способ работы.

По сути, количественная оценка повышения эффективности от внедрения ИИ в SAP предполагает сочетание количественных показателей и общего опыта команды. Речь идет о принятии решений на основе данных и обеспечении того, чтобы человеческий аспект — опыт наших пользователей — занимал центральное место в нашей истории успеха.

Как вы количественно оцениваете повышение эффективности и преимущества, полученные от внедрения ИИ в средах SAP?

Это похоже на измерение воздействия турбокомпрессора на двигатель автомобиля – вы отчетливо почувствуете разницу. Во-первых, мы наблюдаем значительное сокращение времени обработки. Дело не только в скорости; речь идет об эффективном выполнении задач. Мы отметили существенное сокращение времени, необходимого для обработки сложных рабочих процессов SAP, от извлечения данных до принятия решений. Это сравнимо с переходом от коммутируемого доступа к высокоскоростному широкополосному соединению – все становится быстрее.

Далее мы рассматриваем точность. ИИ обеспечивает уровень точности для задач, которые сложно выполнить вручную. Минимизируя ошибки при обработке данных и принятии решений, мы повысили качество наших результатов и сократили необходимость трудоемкого исправления ошибок. Это похоже на то, как если бы у вас был дотошный корректор для каждой задачи, гарантирующий точные результаты.

Экономия затрат – еще один важный показатель. Повышение эффективности часто приводит к оптимизации использования ресурсов. Будь то сокращение рабочего времени, оптимизация распределения ресурсов или предотвращение дорогостоящих ошибок, внедрение ИИ способствует повышению прибыли. Это поиск способов сделать больше с меньшими затратами, повышая как производительность, так и экономическую эффективность.

Адаптивность также имеет ключевое значение. Способность систем искусственного интеллекта адаптироваться к меняющимся условиям и динамике данных неоценима. Мы оцениваем это с точки зрения того, насколько хорошо наши системы управляют развивающимися рабочими процессами, адаптируются к изменяющимся структурам данных и отвечают новым требованиям. Это похоже на технологию, которая не только идет в ногу с текущими тенденциями, но и предвидит будущие разработки.

Наконец, удовлетворенность пользователей является важным качественным показателем. Когда команды получают более плавные рабочие процессы, более быстрые результаты и меньше головной боли, это указывает на то, что внедрение ИИ эффективно. Это похоже на улучшение пользовательского опыта с черно-белого изображения на полноцветное — более яркий и приятный способ работы.

Какие стратегии вы используете, чтобы ваши теоретические знания в области искусственного интеллекта и обработки данных эффективно применялись в практических, реальных приложениях?

Во-первых, мы активно участвуем в проектах практической реализации. Эти реальные проекты дают нашей команде практический опыт, позволяющий им справиться со сложностями и нюансами, которые не могут быть полностью охвачены теоретическими знаниями.

Межфункциональное сотрудничество занимает центральное место в нашей стратегии. Мы тесно сотрудничаем с командами, в которые входят эксперты в предметной области, инженеры и конечные пользователи. Такой совместный подход гарантирует, что наши решения искусственного интеллекта хорошо соответствуют практическим требованиям и эффективно удовлетворяют конкретные потребности бизнеса.

Проверка и итерация являются неотъемлемой частью нашего процесса. Мы не считаем модель завершенной после первой попытки. Вместо этого мы повторяем, собираем отзывы и совершенствуем наши подходы. Этот процесс гарантирует, что наши теоретические модели проверяются и уточняются в практических сценариях.

Дизайн, ориентированный на пользователя, имеет для нас первостепенное значение. Тесное сотрудничество с конечными пользователями для понимания их требований, проблем и ожиданий помогает нам адаптировать наши решения искусственного интеллекта так, чтобы они были удобными для пользователя и легко интегрировались в существующие процессы.

Непрерывное обучение и адаптация имеют решающее значение в динамичной области ИИ. Мы уделяем приоритетное внимание тому, чтобы быть в курсе новейших технологий, методологий и передового опыта, чтобы наши теоретические основы оставались актуальными в этой быстро развивающейся среде.

Наконец, мы применяем подход к решению проблем для реальных приложений, которые часто создают уникальные проблемы. Наша команда обучена решать эти проблемы по мере их возникновения, гарантируя, что теоретические знания преобразуются в эффективные практические решения.

По сути, мы стремимся создать надежную основу, в которой теоретические знания служат основой для практических и эффективных решений. Наша приверженность постоянному совершенствованию и согласованию с реальными условиями позволяет нам извлекать ощутимую пользу из нашего опыта в области искусственного интеллекта и обработки данных.

Исходя из вашего опыта, какие будущие разработки вы предвидите в области искусственного интеллекта для улучшения бизнес-процессов в SAP?

Ожидается резкий рост интеграции моделей расширенного прогнозного анализа в SAP. Это позволит предприятиям предвидеть тенденции, прогнозировать результаты и принимать решения на основе данных с большей точностью. Он призван значительно улучшить стратегическое планирование и распределение ресурсов.

Обработка естественного языка (NLP), вероятно, станет более интегрированной в рабочие процессы SAP. Это упростит пользовательские интерфейсы, обеспечивая взаимодействие на естественном языке, делая поиск и анализ данных более интуитивным для пользователей с различным техническим опытом.

Объяснимый ИИ (XAI) будет приобретать все большую популярность по мере того, как системы ИИ станут более сложными. Компании, использующие SAP, будут все чаще стремиться к прозрачности процессов принятия решений, основанных на искусственном интеллекте, что имеет решающее значение для укрепления доверия, особенно в отраслях со строгими требованиями соответствия.

Мы также можем ожидать, что автоматизация на основе искусственного интеллекта упростит сложные сквозные рабочие процессы в SAP. Это включает в себя автоматизацию сложных процессов, включающих множество шагов и точек принятия решений, с целью повышения эффективности и сокращения ручного вмешательства.

Модели непрерывного обучения станут более распространенными в SAP. Системы искусственного интеллекта будут развиваться с течением времени, адаптируясь к новым входным данным и динамике бизнеса, гарантируя, что решения искусственного интеллекта останутся актуальными и эффективными.

С растущей зависимостью от искусственного интеллекта параллельно будет уделяться внимание усилению мер кибербезопасности. Решения на основе искусственного интеллекта для обнаружения угроз и превентивных мер безопасности будут играть ключевую роль в защите конфиденциальных данных в системах SAP.

Наконец, будущее, скорее всего, будет сосредоточено на бесшовной кросс-платформенной интеграции решений искусственного интеллекта. Это обеспечит более целостный подход к бизнес-процессам, гарантируя эффективное использование идей ИИ во всей корпоративной экосистеме.

Размышляя о своих историях успеха, какие ключевые уроки вы извлекли из внедрения ИИ в SAP, которыми вы могли бы поделиться с другими специалистами в этой области?

Безусловно, наш путь внедрения ИИ в SAP был наполнен бесценными уроками.

Крайне важно начинать с четких бизнес-целей. Крайне важно понимать цели, которых вы хотите достичь посредством внедрения ИИ в SAP. Будь то повышение эффективности, улучшение процесса принятия решений или оптимизация рабочих процессов, важно согласовать инициативы в области ИИ с конкретными бизнес-целями.

Значение тщательной подготовки данных невозможно переоценить. Успех результатов ИИ зависит от качества ваших данных. Ключевое значение имеют инвестиции в комплексную подготовку, очистку и проверку данных. Фундаментальное значение имеет обеспечение репрезентативности, точности и объективности данных, используемых для обучения моделей ИИ.

Сотрудничество различных команд имеет жизненно важное значение для успешного внедрения ИИ в SAP. Привлечение к процессу экспертов в предметной области, ИТ-специалистов и конечных пользователей позволяет получить бесценную информацию. Их вклад важен для совершенствования моделей и обеспечения их актуальности и практичности.

Постоянное обучение и адаптация имеют решающее значение в динамичной области ИИ. Поощрение вашей команды быть в курсе последних достижений и лучших практик помогает адаптировать стратегии ИИ для решения растущих задач и возможностей.

Итеративный подход к реализации эффективен. Разбивая сложные проекты на управляемые этапы, вы обеспечиваете постоянную обратную связь и доработку. Это не только ускоряет внедрение, но и обеспечивает адаптируемость, основанную на реальной производительности.

Объясняемость и прозрачность моделей ИИ имеют первостепенное значение, особенно в критически важных средах SAP. Понимание логики выводов ИИ укрепляет доверие среди пользователей и заинтересованных сторон, облегчая интеграцию в существующие рабочие процессы.

Обучение пользователей и управление изменениями являются ключом к успешному внедрению ИИ. Комплексные программы обучения и эффективные стратегии управления изменениями необходимы для обеспечения комфорта и уверенности пользователей в решениях на основе искусственного интеллекта.

Очень важно измерять и сообщать о влиянии внедрения ИИ. Крайне важно установить четкие показатели успеха и последовательно оценивать улучшения эффективности, точности и других соответствующих ключевых показателей эффективности. Эффективное информирование заинтересованных сторон об этих последствиях подчеркивает ценность ИИ в SAP.

Вопросы кибербезопасности становятся все более важными, поскольку искусственный интеллект становится неотъемлемой частью рабочих процессов SAP. Внедрение надежных протоколов безопасности и защита конфиденциальных данных имеют решающее значение, особенно в отраслях со строгими требованиями соответствия.

Наконец, документирование и обмен лучшими практиками и идеями процесса внедрения ИИ способствует формированию культуры постоянного совершенствования и способствует более плавному будущему внедрению.

Размышляя о своем путешествии, история Мойнуддина Шейка рассказывает не только о технологических знаниях, но и о видении, способности к адаптации и неустанном стремлении к инновациям. Его путь в ИТ-индустрию, отмеченный постоянным обучением и адаптацией, предлагает дорожную карту для будущих ИТ-специалистов и предприятий, стремящихся использовать возможности технологий для достижения организационного успеха. История Шайка — вдохновляющий пример того, как глубокие технические знания в сочетании с практическим применением и инновационным мышлением могут привести к революционным достижениям в ИТ-индустрии.

Чтобы глубже изучить исследования и опыт Шейка в этой области, вы можете ознакомиться с публикациями, перечисленными ниже:

• https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.57828
• http://article.sapub.org/10.5923.j.ajca.20231002.03.html
• https://pubs.sciepub.com/jcsa/11/1/1/index.html
• http://article.sapub.org/10.5923.j.computer.20231301.02.html
• http://dx.doi.org/10.56726/IRJMETS47606