Intuit bietet agentenbasierte KI mit messbarem ROI

Der Anbi­eter von Finanz­soft­ware Intu­it, dessen Lösun­gen wie Tur­b­o­Tax und Quick­Books über­wiegend von mit­tel­ständis­chen Unternehmen einge­set­zt wer­den, nutzt gen­er­a­tive KI, um seine Ange­bote für kleine Unternehmen zu verbessern. Mit ein­er agen­ten­basierten KI-Architek­tur bietet Intu­it „fer­tige Lösun­gen“ an, die gesamte Arbeitsabläufe autonom ver­wal­ten und mess­bare Geschäft­sergeb­nisse liefern¹Seman­tic under­stand­ing, not just vec­tors: How Intuit’s data archi­tec­ture pow­ers agen­tic AI with mea­sur­able ROI.

Das Unternehmen hat ein gen­er­a­tives KI-Betrieb­ssys­tem (GenOS) entwick­elt, das die Per­son­al­isierung verbessert. Laut aktuellen Dat­en erhal­ten Kun­den der Anwen­dung Quick­Books Online Zahlun­gen im Durch­schnitt fünf Tage schneller, und über­fäl­lige Rech­nun­gen wer­den um 10 % wahrschein­lich­er voll­ständig bezahlt. Diese Verbesserun­gen sind für kleine Unternehmen von großer Bedeu­tung.

Intu­it unter­schei­det sich von Wet­tbe­wer­bern durch eine aus­gek­lügelte Date­nar­chitek­tur, die aus einem Daten­lager, ein­er speziellen Kun­den-Dat­en-Cloud (CDC) und einem Stream­ing-Dat­en-Sys­tem (Event Bus) beste­ht. Diese Architek­tur ermöglicht eine tief­ere seman­tis­che Ver­ständ­nis der Dat­en, was für die Agen­ten essen­ziell ist.

Genauer gesagt, kom­biniert die Architek­tur einen grundle­gen­den Data Lake, eine Kun­den­dat­en-Cloud für KI-Erleb­nisse und einen Event-Bus für Echtzeit­op­er­a­tio­nen. Damit sind anspruchsvollere KI-Inter­ak­tio­nen möglich als mit herkömm­lichen Ansätzen. Der Ansatz von Intu­it geht über herkömm­liche Vek­tor­daten­bank-Imple­men­tierun­gen hin­aus, indem er eine seman­tis­che Daten­schicht ein­bezieht. Die seman­tis­che Ebene liefert Kon­text und Bedeu­tung über die Roh­dat­en und Vek­tor­darstel­lun­gen hin­aus. Dank dieses verbesserten Ver­ständ­niss­es kön­nen KI-Agen­ten die Beziehun­gen zwis­chen ver­schiede­nen Daten­quellen bess­er nachvol­lziehen²Small biz solu­tions: Intuit’s data archi­tec­ture pow­ers AI agents with mea­sur­able ROI.

Im Gegen­satz zu anderen Unternehmen, die KI für ein­fache Automa­tisierun­gen ein­set­zen, hat Intu­it voll­ständig autonome „fer­tige Lösun­gen“ entwick­elt, die kom­plexe Auf­gaben erledi­gen. Beispiel­sweise analysiert das Sys­tem die Zahlung­shis­to­rie von Kun­den und erstellt automa­tisch per­son­al­isierte Erin­nerungss­chreiben.

Intu­it hat seine Sys­teme so gestal­tet, dass sie zukün­ftige fortschrit­tliche Denkmod­elle inte­gri­eren kön­nen, und ver­fol­gt einen prag­ma­tis­chen Ansatz, der sich auf reale Geschäft­sergeb­nisse konzen­tri­ert.