ساس توفر منتجات موثوقة وحلولاً نوعية للذكاء الاصطناعي في أعقد مجالات أداء الأعمال المتخصصة

• بدءً من قطاع الخدمات المالية وصولاً إلى التطبيقات الصناعية، مسرعات ساس لقطاعات الأعمال المتخصصة

تمنح العملاء ميزات تنافسية هائلة

ما هي العوائق التي تجعل العديد من أبرز الشركات المتخصصة لا تنجح في استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي ونماذجها؟ تحديداً هذه العوائق يمكن تحديدها بما يلي: فجوة غياب الكفاءات، أي غياب الكفاءات المؤهلة في تطبيق الذكاء الاصطناعي في القطاعات المتخصصة،

بالإضافة إلى عوائق الميزانية والوقت المتاح، وعقلية أداء الأعمال التي ترى ضرورة في اتخاذ خطوات سريعة قد ينتج عنها نتائج غير محمودة من حيث تجاهل معايير الحوكمة المطلوب اعتمادها ضمن هذا السياق. وفي ظل تزايد الضغوط من أجل مواكبة الابتكار، تقوم الشركات المتخصصة، والشركات التي تقوم بصناعة التكنولوجيا بالبحث على طرق أكثر أماناً وعملية لاعتماد حلول الذكاء الاصطناعي.

لذلك تواصل ساس تزويد العملاء بالمسرعات المتخصصة، وهي محفظة متنامية من وكلاء الذكاء الاصطناعي تضم نماذج حالية ومستقبلية مخصصة لحل أبرز التحديات من نوعها في أداء الأعمال عبر مختلف القطاعات. وتتضمن محفظة ساس حلولاً متخصصة تبلغ قيمة الاستثمار فيها مليار دولار أمريكي، وستقدم حلولاً جديدة وتطويرات للمسرعات القطاعية في العام 2026 بما في ذلك وكيل الذكاء الاصطناعي لسلاسل التوريد، الذي سيتوفر بعرض تجريبي خاص للعملاء وسيتم نشره قريباً لاستخدام الشركات عالمياً.

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي لسلاسل التوريد؟

يهدف وكيل الذكاء الاصطناعي لقطاع سلاسل التوريد إلى تنظيم التخطيط في مجالات التزويد والعمليات (S&OP)، وهي الوظيفة الحساسة التي يستخدمها تجار التجزئة والمصنعين لإدارة سلاسل الإمداد وبخاصة في ظل تقلبات الأسواق وأسعار المواد وتوافرها.

ويتطلب أداء مهام تنظيم التخطيط في مجالات التزويد والعمليات (S&OP) عدة أيام بما في ذلك إعداد مستلزمات الضرائب التي تتطلب مساهمة المختصين من أقسام مختلفة ضمن الشركات للعمل على جداول للبيانات يتم بموجبها توقع القرارات واتخاذها فيما يتعلق بتصريف المخزون لمدة الأشهر الـ 6 أو 12 القادمة. وإن النطاق الواسع لعملية إدارة الآلاف من سلاسل التوريد عبر عدد من الإجراءات المعقدة هو من التعقيدات الأساسية في أداء مثل هذا التوع من الأعمال. كما أنه يعني أن أكثر المؤسسات يمكن لها أن تخصص الموارد والوقت اللازم لهذه الإجراءات مرة واحدة في الشهر – على الأقل حتى الآن.

وفي هذا السياق، يعمل وكيل ساس للذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد بشكل مستمر على موازنة الطلب، والتزويد والعمليات. ويتيح للمستخدمين الاستفادة القصوى من سلاسل التوريد في فترات الطلب العالي، ويقوم بتوقع الاحتياجات المستقبلية بناءً على أنماط الاستخدام، ويقلل من المخلفات ومن الطلبات الزائدة عن الحاجة.

وبالإضافة إلى ذلك، يتيح للمستخدمين الإشراف المتواصل والمباشر على عمليات سلاسل التوريد، كما يسمح لهم بالوصول الدائم إلى البيانات ذات الصلة لاتخاذ قرارات أكثر ذكاء، سواءً كان ذلك خلال فترات التخطيط لهذه العمليات أو خارجها.

يمكن للشركات التي تستخدم هذا الحل أن تتفاعل مع وكيل الذكاء الاصطناعي من خلال تجربة محادثة تلقائية سهلة تمكنهم من الاطلاع على جميع البيانات المتاحة متى أرادوا لتدعيم قدراتهم على حل التحديات وصعوبات أداء الأعمال. فعلى سبيل المثال، يمكن للمستخدم أن يسأل وكيل الذكاء الاصطناعي كي يقوم بطرح سيناريو افتراضي (مثل انخفاض الطلب بنسبة ١٥٪) والتعرف على المخرجات التي قد ينجم عنها ذلك. ويحصل المستخدم على الشروحات ذات الصلة بالسيناريو المطروح وكيفية توصل الوكيل الى قراراته بالتفصيل بشكل شفاف وعالي الموثوقية.

وتقول كاثي لانج، مديرة إدارة الأبحاث لقسم أتمته البرمجيات والتطبيقات لدى مؤسسة (IDC): “إن وكلاء الذكاء الاصطناعي المبرمجين بشكل مسبق يقومون بالمهام البدائية فقط. اما وكيل الذكاء الاصطناعي المخصص لقطاع سلاسل التوريد من ساس فيمتلك القدرة على أداء مهام معقدة للغاية تنطوي على فوائد جمة للمستخدمين.

وقد جاء هذا الحل الذي توفره ساس كي يترجم خبراتها العريقة في مجال إدارة سلاسل التوريد. وبظهر هذا جلياً اليوم في حلول الجيل الجديد من خدمات الذكاء الاصطناعي التي تقدمها.”

كيف يستخدم العملاء حلول ساس؟

تواصل ساس تحسين وتطوير نماذجها وحلول المقدمة من خلال وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويلمس عملائها من حول العالم وعبر قطاعات أعمال مختلفة يلمسون نتائج هذا التحول.

موائمة رقمية من ساس تحول أداء العمليات

تم طرحها للمرة الأولى خلال مؤتمر ساس للابتكار 2025، قامت ساس بطرح حل موائمة رقمية للعملاء في البيئة الصناعية بشكل فائق الواقعية بواسطة أنريل إنجن (Unreal Engine) الذي طورته Epic Games. وتتيح هذه النسخ الرقمية من المرافق للعملاء اختبار سيناريوهات، وصناعات تجارب أشبه ما تكون بالواقعية تجيب عن الأسئلة التي تطرها السيناريوهات المفترضة.

فعلى سبيل المثال، في غرف المستشفيات حول العالم لا يمكن لفرق الجراحين أداء عمليات قد تنقذ حياة الأفراد إذا كان معداتهم الطبية الضرورية، مثل المشارط والمشابك وغيرها، غير معقمة وغير أمنة للاستخدام على المرضى. ويقوم أحد أكبر مزودي أجهزة التعقيم الطبية بالتعاون مع ساس ببناء تجارب موائمة رقمية لمرافقهم، مما يتيح لهم بالتعرف على السيناريوهات واختبارها بما من شأنه أن يعزز كفاءة تقديم خدماتهم الحيوية و تحسين طرق تشغيلها.

وقد وثّق هذا المستخدم أن الأدوات الجراحية قد علقت داخل جهاز مخصص لتنظيفها، ما أدى إلى تعطّل العملية بالكامل. ومن خلال تحليل النسخة الرقمية للعملية، تم تحديد الخلل في الجهاز المسؤول عن توزيع الأدوات، ومع إجراء التعديلات اللازمة، تم تفادي التأخير واستعادة الوقت المستهدف لإنجاز الإجراءات.

حماية العمال بواسطة البيانات الاصطناعية

وفقاً للبيانات الأخيرة الصادرة عن مكتب إحصاءات العمل، فإن أكثر من 5 ألف عامل يتعرضون لإصابات مميتة في الولايات المتحدة الأمريكية يومياً، سواءً كان ذلك جراء السقوط، أو حوادث استخدام الآلات، أو الاستخدام غير المناسب لأدوات السلامة الشخصية، وهو ما ينجم عنه نسبة هامة من عدد هذه الحوادث المميتة والإصابات التي تحدث في مكان العمل.

تطبيق ساس لحماية العمال يتيح للمؤسسات معالجة مخاطر بيئة العمل باستخدام الموائمة الرقمية، والبيانات الاصطناعية، والنسخ الافتراضية على شاشات الحواسب. ومن خلال هذه العروض المقدمة، يقوم العملاء باستخدام الموائمة الرقمية لإنشاء لقطات واقعية للتدريب على نماذج رقمية على الحواسب تحاكي سيناريوهات بيئة العمل. ويتيح هذا الأسلوب اختبار احتمالات غير محدودة في بيئات يتم محاكاتها تتضمن تفاصيل فائقة الأهمية مثل شكل الأداة الواقية للعيون، ولون الأداة وكيف يمكن أن توثر شروط الإضاءة على حدوث إصابة أم لا.

تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي ورؤية الحاسوب في محاكاة الحوادث نادرة الوقوع إلا أنها ممكنة، والتي لا يمكن الحصول على صور واقعية عنها، مثل تصادم المعدات الصناعية وغيرها. ومن خلال استخدام نماذج تم محاكاتها للعمال، يمكن للمؤسسات أن تقوم باختبار عواقب الأفعال بشكل دائم من دون أن يتعرض أي عمال لأي أذى على أرض الواقع أو من دون تعريض أي بيانات تعريف للكشف.

وعند تدريب هذه النماذج، يمكن أن يتم تحميلها عبر الكاميرات ضمن المرافق لتوفير إنذارات أمان فورية، وللمساعدة على ضمان أن العمال يرتدون معدات الوقاية بشكل سليم ويحافظون على سلامة بيئة العمل. وفي المصانع، يمكن أن يعني ذلك تحديد ارتداء خوذة حماية بشكل غير مناسب، أو في المجال الطبي يمكن أن يحدد أن قناع وقاية أو قفاز لم يتم تثبيته بشكل جيد قبل الدخول إلى المخبر، أو في حال أن صحة وسلامة غرفة العمليات معرضة للخطر.

تمكن ساس الحكومات من تقديم العون للأسر المحتاجة

في إطار مشاركتها في برنامج المساعدات الغذائية التكميلية (SNAP) تعاني الجهات الحكومية دائماً من صعوبة التوافق مع المتطلبات التشريعية المتغيرة بشكل دائم، بالإضافة إلى الصعوبات الناجمة عن عدد الحالات الكبير جداً التي تتعامل معها، وإدارة التوجيهات التقنية اليدوية التي تستهلك وقتاً طويلاً.

واليوم، فإن تشريع فيدرالي يمكن أن يتسبب بغرامات على الميزانيات الحكومية بسبب تجاوزها الميزانية المسموحة وفقاً لمعدلات الدفعات الموضوعة، في حين أن نسبة الفوائد للمستفيدين قد تزيد أو تنقص بسبب سوء تقدير معايير الاستحقاق، فضلاً عن استخدام بيانات منسقة أو الفشل في تحديد حالات الاحتيال. ويمكن لهذه الأخطاء المجمعة أن تتسبب بخسارة الملايين من التمويل الحكومي. والأهم من ذلك، أن العائلات التي تحتاج إلى مساعدة ماسة قد لا تحصل على هذه الفوائد التي تستحقها.

تستخدم عدد من الولايات الأمريكية بما في ذلك ولاية نيفادا تطبيق ساس للمساعدة الغذائية لمعالجة مثل هذه التحديات وضمان حصول المستفيدين على المعونات التي يستحقونها.

 يتيح هذا التطبيق من ساس الربط ببيانات الولاية الحالية – سجلات الأهلية، وملفات إدارة الحالات، وبيانات التحقق من الدخل، وسجلات المعاملات – دون الحاجة إلى تغيير جذري في بنية البيانات. بعد ذلك، يمكن لنماذج التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي، المدربة خصيصًا ضمان سلامة مدفوعات برنامج المساعدة الغذائية التكميلية (SNAP)، تحديد أنماط الأخطاء وتتبعها، مثل تغييرات الدخل أو العائلات التي لم تستدعِ تحديثًا للحالة.

يُساعد هذا التطبيق أيضاً العاملين الاجتماعيين والمحققين الذين يعانون أصلاً من ضيق الوقت. فبدلاً من المراجعة اليدوية المُرهقة، يُمكنهم متابعة المعلومات ذات الأولوية. وبدلاً من التقارير الفصلية، يُمكن للمشرفين الاطلاع على البيانات في أي وقت من خلال لوحة تحكم مباشرة للبرنامج. وبفضل نظام ساس، تستطيع الولايات استباق متطلبات الامتثال الفيدرالية ودعم الأسر المؤهلة للحصول على المساعدات الغذائية في الحصول على المزايا التي تحتاجها.

ساس تدعم الجهات التي تكافح الاحتيال في قطاع الخدمات المالية

وفقاً لدراسة حول حالات الاحتيال أجرتها ساس بالتعاون مع رابطة مدققي الاحتيال المعتمدين، فإن 75% من المتخصصين في مكافحة الاحتيال يشهدون ارتفاعًا في عمليات الاحتيال المالي التي تستهدف المستهلكين، ويتوقع 55% منهم أن تزداد عمليات الاحتيال والتزوير باستخدام الهندسة الاجتماعية بتقنية التزييف العميق والذكاء الاصطناعي بشكل كبير خلال العامين المقبلين.

علاوة على ذلك، أشار 7% فقط من المتخصصين في مكافحة الاحتيال الذين شملهم الاستطلاع أن مؤسساتهم مستعدة بشكل أكثر من معتدل للكشف عن الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي أو منعه.

في هذا السياق، تعتمد البنوك العالمية وشركات التأمين وغيرها من مؤسسات الخدمات المالية، بالإضافة إلى المتخصصين في مكافحة الاحتيال العاملين لديها، على نماذج وبرامج ساس لكشف الاحتيال المالي وتتبع الجرائم المالية وحماية أصول المستهلكين وهوياتهم. وتساعد نماذج ساس (SAS Fraud Decisioning for Payments) على اتخاذ القرارات بشأن الاحتيال في المدفوعات وتوفير كشف فوري للاحتيال في مختلف المعاملات المالية.

تم تدريب نماذج ساس على أنماط مستمدة من مجموعة بيانات واسعة النطاق ساهمت بها كبرى المؤسسات المالية العالمية عبر تعاون مشترك.

تشمل هذه البيانات عمليات الاحتيال ببطاقات الائتمان، وبطاقات الخصم، وأجهزة الصراف الآلي، والمحافظ الرقمية، والتطبيقات، بالإضافة إلى أساليب احتيال ناشئة مثل كشف عمليات غسل الأموال. وبفضل نماذج ساس لاتخاذ القرارات المتعلقة بالاحتيال، والمطبقة على منصة ساس، لم تعد المؤسسات مضطرة للبدء من الصفر؛ إذ تستفيد من ملايين حالات الاحتيال في مختلف القطاعات، مما يساعدها على مواكبة طرق الاحتيال المتغيرة.

مسرعات القطاعات المتخصصة لأداء الأعمال: بُنيت اعتماداً على خبرة تمتد لأكثر من 50 عاماً

تخضع مُسرّعات ساس القطاعية المتخصصة لاختبارات صارمة، وهي مصممة خصيصًا لوظائفها المحددة. إضافةً إلى ذلك، ومن خلال التكامل مع سير العمل الحالي للمؤسسة، يُمكن للشركات العاملة في قطاع متخصص ما استخدام مجموعة منتجات ساس لتوسيع قدراتها التحليلية وقدرات الذكاء الاصطناعي باستخدام بياناتها الحالية.

وتقول مانيشا خانا، رئيسة قسم استراتيجية السوق العالمية للذكاء الاصطناعي التطبيقي لدى ساس: “عندما تضطر المؤسسات إلى تجميع أطر عمل وتجارب ذكاء اصطناعي مخصصة، فإنها غالباً ما تفشل في تحقيق الميزة التنافسية التي تسعى إليها عند استثمارها في الذكاء الاصطناعي. نحن نصمم مسرعات اختصاصية هادفة لحل مشاكل حقيقية ومحددة في بيئات تخضع لرقابة صارمة.”

وأضافت: “بفضل الوكلاء والنماذج الجاهزة للإنتاج والتي تعمل على البيانات الموجودة لديهم بالفعل، يستطيع عملاؤنا في مختلف القطاعات التخصصية تحقيق نتائج استثنائية، وهم يحققونها بالفعل جراء استخدام حلولنا.”

صناعة نماذج المستقبل في مؤتمر ساس للابتكار

تم الإعلان اليوم في  مؤتمر ساس للابتكار، وهو المؤتمر العالمي للبيانات ومجالات الذكاء الاصطناعي الذي تنظمه الشركة، وبخاصة مع احتفال الشركة بـ 50 عاماً من الابتكار والإبداع. ونحن نفخر أن المؤتمر هذا العام يحظى بدعم شركائنا الرعاة بمن فيهم مايكروسوفت، إنتل، وأيه دبليو إس.