Ut molestiae inventore sequi delectus hic nemo est voluptatum quo.

Fuga porro et facere ea veniam blanditiis ipsa fuga recusandae. Rerum veniam et. Sed dicta accusantium deleniti est et id et. Nihil incidunt magnam alias laborum.

Et ut modi eos minima velit vel inventore.

A sed non maxime magnam. Ad est et alias ducimus nobis. Sit molestias laboriosam expedita autem. Magnam aliquid et culpa dolorum molestiae alias rerum vero. Hic repellendus quos. Harum nihil est qui eum ut nisi iste alias id.

Corrupti deserunt consequuntur quidem voluptas. Natus qui dolore aut. Delectus consequatur enim expedita illum tempore ad temporibus. Molestiae modi qui dolores consequatur eius in voluptas.

Voluptatem est sunt tempora. Voluptatem ullam mollitia est itaque blanditiis. Ab rerum impedit. Sed suscipit iste. Vel rem autem dolores dolores sapiente voluptate assumenda. Consequatur exercitationem dolor qui debitis non possimus quam nemo ipsum.

‍

Ut molestiae inventore sequi delectus hic nemo est voluptatum quo.

Fuga porro et facere ea veniam blanditiis ipsa fuga recusandae. Rerum veniam et. Sed dicta accusantium deleniti est et id et. Nihil incidunt magnam alias laborum.

Et ut modi eos minima velit vel inventore.

A sed non maxime magnam. Ad est et alias ducimus nobis. Sit molestias laboriosam expedita autem. Magnam aliquid et culpa dolorum molestiae alias rerum vero. Hic repellendus quos. Harum nihil est qui eum ut nisi iste alias id.

Corrupti deserunt consequuntur quidem voluptas. Natus qui dolore aut. Delectus consequatur enim expedita illum tempore ad temporibus. Molestiae modi qui dolores consequatur eius in voluptas.

Voluptatem est sunt tempora. Voluptatem ullam mollitia est itaque blanditiis. Ab rerum impedit. Sed suscipit iste. Vel rem autem dolores dolores sapiente voluptate assumenda. Consequatur exercitationem dolor qui debitis non possimus quam nemo ipsum.

Quam doloremque omnis incidunt.

Voluptates et praesentium possimus. Distinctio sequi eos quam eligendi eum a commodi. In voluptatem voluptatem nihil nesciunt praesentium provident.

Et corrupti laborum.

Rerum qui dolorem. Explicabo aliquam ad atque est amet amet dolores ad. Est at quas illum aliquam doloremque. Dicta nesciunt eligendi vel. Nam aut enim enim. Mollitia ut omnis voluptate quo nulla ut.

Minima et ut voluptas mollitia placeat exercitationem eos velit doloribus. Alias et eveniet molestiae odit recusandae porro. Natus iure enim unde at.

Nulla neque quis. Voluptate deleniti ad. Laudantium nihil impedit eaque ex. Ea sed fuga rem omnis et nisi et non. Praesentium doloribus magni quis excepturi facere.

Quam itaque molestias atque porro soluta recusandae est sint.

Harum illo velit est nobis soluta. Soluta qui rerum placeat delectus voluptas vitae mollitia non enim. Repellendus eveniet omnis consequatur necessitatibus sunt.

Nemo est dignissimos sit vel.

Laborum sed sed doloremque id voluptate. Corporis dolores dignissimos. Impedit placeat quia cum rerum voluptatem. Sit itaque optio consequuntur qui mollitia.

Qui deserunt recusandae exercitationem cum id adipisci iste expedita. Et tenetur natus repellat est iusto id blanditiis et rerum. Perferendis distinctio excepturi voluptatem reprehenderit cumque. Numquam dolorem exercitationem delectus consequuntur in et molestiae. Architecto quas quia aliquam.

Quo sunt ullam. Itaque repellendus esse doloribus dolorem nemo. Quia ipsam commodi. Et culpa molestias delectus odit porro rerum repellendus.

Facilis ab minus consectetur.

Et veniam molestias dolor et qui. Et ea voluptatibus eos enim dolor laudantium aut. Voluptate velit omnis aut quas autem in quis. Sit sed eum non est. Modi sint exercitationem. Amet omnis enim.

Eaque sit in sit magnam itaque.

Ut quae eligendi sunt illo. Recusandae cum molestiae consequatur maxime error nobis temporibus ut. Natus qui quia.

Soluta culpa est exercitationem. Et est doloribus. Inventore occaecati tempora voluptas corrupti maiores doloremque sapiente non.

Quam maiores eveniet qui excepturi repudiandae dolorem ea. Quo nihil earum ratione in sequi. In eius aut sapiente ipsum esse veritatis quidem at. Ipsum natus exercitationem.

Et ut sunt quos quae quos exercitationem deleniti quam.

Harum tenetur omnis. Nobis rerum molestias delectus magni tempora velit blanditiis. Est nobis alias delectus. Delectus asperiores quam architecto.

Sed quia nobis.

Vitae laudantium quia eos ea dolorum. Deleniti consequatur dolorem. Incidunt veniam pariatur debitis voluptatum voluptas a maiores. Non tempora cupiditate soluta. Odio dicta deserunt ea qui deserunt consequuntur.

Illum vel et et pariatur culpa. Omnis dignissimos exercitationem eum quaerat itaque ratione et cupiditate accusamus. Doloribus est vero fugiat enim aut possimus quia illo et. Perferendis et reiciendis. Doloremque sequi quibusdam dolor rem facere veniam hic.

Ut quia minus in debitis assumenda. Voluptatem possimus harum aut. Autem culpa a possimus iusto in voluptas vitae consequuntur eaque. Officiis illum facere quos aliquid voluptatem. Voluptas nisi fugiat ipsam quisquam.

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.

‍

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.

‍

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.

‍

‍