Kỹ thuật và kiến trúc
AI Agent là gì: AI đảm nhận các bước phán đoán và thực thi
Korea Deep LearningĐăng
AI Agent là AI mà khi nhận một mục tiêu sẽ tự chọn các công cụ cần dùng và tiếp tục nhiều bước theo trình tự. Trong xử lý tài liệu, AI Agent đảm nhận đoạn thực thi: phán đoán điều kiện dựa trên dữ liệu đã trích xuất và đăng ký kết quả vào hệ thống.
Vì sao các bước sau trích xuất vẫn còn
Có giá trị rồi, quyết định vẫn còn đó.
Trích xuất được tất cả giá trị cần thiết từ tài liệu không có nghĩa là công việc đã xong. Vẫn phải kiểm tra hồ sơ có đáp ứng điều kiện đăng ký không, xem tài liệu đã đủ chưa, đủ thì phê duyệt, thiếu thì yêu cầu bổ sung.
Nếu con người tiếp tục đảm nhận khâu này, thời gian tiết kiệm được ở phía trước sẽ lại bị tiêu tốn ở đây. Tuy nhiên, chỉ dùng quy tắc để xử lý thường cũng không đủ, vì các điều kiện thường đan xen vào nhau. Mỗi loại tài liệu cần kiểm tra những hạng mục khác nhau, và giá trị quyết định việc tiếp theo phải làm gì. AI Agent là khái niệm dùng để đảm nhận đoạn này.
Định nghĩa chính xác về AI Agent: khác gì engine quy tắc
Ba trục khác biệt giữa engine quy tắc và AI Agent
Thứ nhất, cách xử lý khác nhau. Engine quy tắc đánh giá lần lượt các câu điều kiện đã được viết sẵn. AI Agent nhận mục tiêu và tự quyết định dùng công cụ nào, theo thứ tự nào, để đạt mục tiêu đó.
Thứ hai, cách ứng phó với thay đổi khác nhau. Engine quy tắc cần thêm quy tắc mới mỗi khi xuất hiện điều kiện mới. AI Agent điều chỉnh phán đoán khi được cung cấp hướng dẫn nghiệp vụ bằng văn bản.
Thứ ba, cách kiểm chứng khác nhau. Với engine quy tắc, có thể dự đoán hành vi bằng cách đọc các câu điều kiện. AI Agent phải được kiểm chứng bằng các trường hợp thực tế. Vì vậy, thiết kế ghi lại căn cứ cho mỗi phán đoán và cho phép con người xem xét là rất quan trọng.
Hai cách tiếp cận không thay thế nhau. Các điều kiện rõ ràng như tổng số tiền hoặc thứ tự ngày tháng được xử lý bằng quy tắc sẽ an toàn và nhanh hơn. Cách kết hợp thực tế là đặt Agent vào những đoạn có điều kiện đan xen và cần phán đoán.
Những việc AI Agent đảm nhận trong công việc tài liệu
Bốn việc được thực hiện ở khâu thực thi
Thứ nhất, kiểm tra cấu thành hồ sơ. Xác định các tài liệu mà nghiệp vụ này cần đã đủ hay chưa, và nếu thiếu thì thiếu gì.
Thứ hai, kiểm tra điều kiện. Xác nhận các giá trị đã trích xuất có đáp ứng tiêu chuẩn nghiệp vụ hay không, nếu không thì ghi lại lý do.
Thứ ba, đối chiếu với thông tin bên ngoài. Kiểm tra các hạng mục cần hỏi hệ thống khác, như tra cứu trạng thái doanh nghiệp hoặc xác minh tài khoản.
Thứ tư, đăng ký vào hệ thống. Nhập kết quả phán đoán và dữ liệu vào hệ thống nghiệp vụ, rồi ghi lại lịch sử xử lý.
Cách áp dụng AI Agent trong thực tế
Bắt đầu với phạm vi phán đoán hẹp
Giao ngay từ đầu việc phê duyệt và từ chối là rủi ro. Cách an toàn hơn là bắt đầu với những phán đoán dễ hoàn tác, như kiểm tra cấu thành hồ sơ hoặc xác minh điều kiện của một giá trị, rồi mở rộng phạm vi khi kết quả đã ổn định.
Yêu cầu agent ghi lại căn cứ cho mỗi phán đoán sẽ giúp việc xem xét dễ dàng hơn. Cần ghi rõ agent đã dựa vào giá trị nào và áp dụng quy tắc nào.
Giới hạn công cụ và quyền hạn một cách rõ ràng
Phải liệt kê thành danh sách các công cụ mà Agent được dùng và các hệ thống nó được truy cập. Thiết kế cần nêu rõ Agent chỉ được tra cứu hay cũng được đăng ký, và được truy cập hệ thống nào với phạm vi nào.
Các xử lý không thể hoàn tác nên đi qua phê duyệt của con người. Điều này đặc biệt đúng với các xử lý có chuyển tiền hoặc gửi thông báo ra bên ngoài.
AI Agent trong môi trường trong nước
Tại tài chính và khu vực công trong nước, việc ghi lại căn cứ phán đoán là yêu cầu kiểm toán. Nếu không thể giải thích từng hồ sơ đã được xử lý trên căn cứ nào thì việc áp dụng sẽ khó khăn.
Kiểm soát quyền hạn cũng là một yêu cầu. Agent đã truy cập hệ thống nào và đã đăng ký gì phải được ghi lại cùng với tài khoản người dùng. Thêm vào đó là điều kiện toàn bộ quy trình phải chạy trong mạng nội bộ.
Lưu lại căn cứ phán đoán và lịch sử thực thi
Việc agent tự chọn công cụ và tiếp tục nhiều bước cũng có nghĩa là con người không thể nhìn thấy quá trình trung gian. Vì vậy, khi đưa vào công việc, căn cứ cho mỗi phán đoán phải được lưu thành bản ghi.
Cần lưu ba điều. Thứ nhất là giá trị nào đã được dùng làm căn cứ. Giá trị đã trích xuất và vị trí của nó trong tài liệu gốc phải đi cùng nhau. Thứ hai là quy tắc nào đã áp dụng. Phải thể hiện được điều khoản nào trong quy tắc nghiệp vụ, như khoảng số tiền hoặc yêu cầu đối với tài liệu, đã được kích hoạt. Thứ ba là ai đã phê duyệt và khi nào. Ngay cả hồ sơ đi qua tự động phê duyệt cũng phải lưu lại sự kiện đó.
Có bản ghi này thì có thể truy lại kết quả, và phân tích nguyên nhân các hồ sơ rơi vào ngoại lệ để tinh chỉnh quy tắc. Trong tài chính và khu vực công, bản ghi này cũng là căn cứ để đáp ứng yêu cầu kiểm toán và kiểm soát nội bộ.
Câu hỏi thường gặp
Có thay thế engine quy tắc không?
Không. Các điều kiện rõ ràng được xử lý bằng quy tắc sẽ nhanh và an toàn hơn. Cách kết hợp phổ biến là dùng Agent ở những đoạn có điều kiện đan xen và cần phán đoán.
Có thể giao cả quyết định phê duyệt không?
Nên bắt đầu với phạm vi hẹp. Giao trước những phán đoán dễ hoàn tác, và mở rộng khi kết quả đã ổn định là cách an toàn.
Có thể kiểm tra căn cứ phán đoán không?
Có. Hệ thống được thiết kế để lưu lại giá trị đã xem xét và tiêu chí đã dùng để phán đoán. Điều này cũng cần cho mục đích kiểm toán.
Kết nối với hệ thống hiện có như thế nào?
Agent tra cứu và đăng ký thông qua các giao diện tích hợp. Nên giới hạn danh sách các hệ thống mà nó có thể truy cập và phạm vi quyền hạn.
Nếu agent phán đoán sai thì sao?
Vì căn cứ phán đoán và quy tắc đã áp dụng được ghi lại, có thể truy nguyên nguyên nhân. Các hồ sơ có độ tin cậy thấp được tách thành ngoại lệ ngay từ đầu và chuyển cho người phụ trách.
Có được xử lý mà không cần phê duyệt của con người không?
Tùy thuộc chính sách nghiệp vụ. Cách phổ biến là để các hồ sơ bình thường đi qua tự động phê duyệt và chỉ hiển thị các hồ sơ ngoại lệ trên màn hình của người phụ trách.
Hãy cho chúng tôi biết quy tắc nghiệp vụ và cấu thành hồ sơ, chúng tôi sẽ phác thảo phạm vi có thể phán đoán tự động.
Liên hệ



