Een strategische samenwerking tussen Salesforce en IBM in maart 2017 leidde tot het beschikbaar maken van Artificial Intelligence (AI) op het Salesforce Platform. Salesforce Einstein is de naam van deze nieuwe functionaliteit waarmee het nu mogelijk om kennisintensieve processen te automatiseren. Dit stelt onze klanten in staat om slimmere beslissingen te maken dan ooit tevoren.

Onder kennisintensieve processen verstaan we alle processen waarbij menselijke kennis nodig is om het proces tot een goed resultaat uit te voeren. Voorbeelden van deze processen zijn bijvoorbeeld:

De beoordeling door de bank of iemand kredietwaardig is.Het besluit of je als verzekeraar iemand wel of niet een product aanbied.Het detecteren van fraudegevallen uit een grote verzameling cases.Automatisch valideren van aangiftes voor Politie en Belastingdienst.Bepalen of een bedrijf in aanmerking komt voor een overheidssubsidie.De beoordeling welke Lead of Opportunity je het beste als verkoper kan oppakken op basis van meeste kans van slagen.

In verband met de complexiteit van deze processen wordt vaak besloten om deze niet door een systeem te laten uitvoeren. Zonder de juiste kennis en gereedschappen is dit vaak een goed besluit. Keerzijde van deze beslissing is wel dat medewerkers voortdurend nodig zijn om het proces te realiseren. Wanneer hetzelfde werk door een applicatie wordt gedaan gaat het niet alleen sneller maar ook uniform en met minder fouten.

Statement 1: Door het automatiseren van kennisintensieve processen worden deze sneller en op een uniforme wijze afgewikkeld.

Artificial Intelligence (AI) een doorgaande ontwikkeling

Nog niet zo heel lang geleden deed iemand de uitspraak: “het is niet mogelijk om een computer te laten schaken.” Na korte tijd was er zo’n programma dat zich aan de schaakregels hield en tegen een menselijke tegenstander een partijtje kon schaken. Weliswaar deed het programma regelmatig ‘domme dingen’ waardoor voorgemelde uitspraak wat werd genuanceerd: “Ja, je kan wel schaken maar echt NADENKEN, echt slim zijn dat lukt niet.” Inmiddels leggen de meeste schaakgrootmeesters het af tegen de computer of krijgen ze er serieus hoofdpijn van.

Ook in het dagelijkse bedrijfspraktijk hebben we te maken met processen waarin kennis een steeds grotere rol speelt. Dankzij de ontwikkeling binnen de kunstmatige intelligentie (AI), nu zelfs onderdeel van Salesforce Einstein, zijn we in staat om juist deze kennisintensieve domeinen verder te automatiseren.Statement 2: Kennisintensieve processen automatiseren is nu mogelijk omdat Salesforce Einstein de juiste gereedschappen biedt. Het eindresultaat is van kwalitatief hoog niveau en u bent niet langer afhankelijk van de beschikbaarheid van uw beste medewerkers.

Modellenbibliotheek

Veel van de kennisintensieve processen splitsen we op in eenvoudige deelproblemen. Om niet elke keer het wiel opnieuw uit te vinden zijn er zogenaamde referentiemodellen ontwikkeld voor kennisintensieve applicaties. Voor meer informatie zie het boek CommonKADS Library for Expertise Modelling. Een aantal voorbeelden van deze referentiemodellen zijn:

Modellen voor diagnose en gedragsvoorspellingModellen voor beoordelingenModellen voor configuratieModellen voor designModellen voor toewijzing en planning

Elk model is een high-level blauwdruk met stappen die nodig zijn om tot een juiste beslissing te komen. Dit model wordt in overleg met de klant verder uitgewerkt en de benodigde informatie in kaart gebracht. Vervolgens wordt een vertaling gemaakt van het expertisemodel naar de modellen die beschikbaar zijn met Salesforce Einstein.

Statement 3: Door het automatiseren van kennisintensieve processen borg je essentiële bedrijfskennis en maak je deze beschikbaar voor de gehele organisatie.

Huidige mogelijkheden

Op dit moment lost Salesforce Einstein twee probleemtypen op:

Visuele classificatie. Deze eerste categorie maakt gebruik van patronen in afbeeldingen waarbij het mogelijk wordt om soortgelijke afbeeldingen te classificeren.Case-based learning. De tweede categorie maakt gebruik van een aantal voorbeeldcases waarmee het systeem kan ‘leren’ wat de gewenste uitkomst is. Na het trainen is het systeem in staat om zelf nieuwe gevallen te beoordelen.

Randvoorwaardelijk is wel dat het domein voldoende ‘past’ binnen de beschikbare tooling. Dus om aan te sluiten bij de bovenstaande voorbeelden: er moeten dus wel ‘afbeeldingen’ zijn en/of een dataverzameling om het systeem te ’trainen’. Belangrijk is om te realiseren dat deze systemen vaak wel een juist antwoord geven maar nog niet of heel beperkt kunnen uitleggen waarom dit het juiste antwoord is.

Conclusie

Voor de succesvolle automatisering van kennisintensieve processen is Salesforce Einstein een goede kandidaat. Het draagt direct bij aan snellere, betere en uniforme processen, kennisdeling en kennisborging. Wij helpen je graag om de kennisintensieve processen van je organisatie in kaart te brengen en de kansrijke gebieden te identificeren.

Heeft u ook een kennisintensief proces in uw organisatie en overweegt u om dit te automatiseren? Neem dan contact op met Hanno voor een afspraak. Graag vertellen we u over de mogelijkheden en beperkingen zodat je een goed besluit kunt nemen.