- KPMG의 Taxbot Development는 100 파나 프롬프트 제도 초안을 사용하여 달을 사용합니다.
- 파트너가 쓴 세금 조언은 수많은 노트북에 누워있었습니다
- KPMG Workbench는 경쟁 업체의 여러 LLM 모델을 구성합니다
-20 명의 언어 모델이 전 세계적으로 관심을 끌기 시작했을 때 KPMG의 디지털 리더들은 잠재적 인 이점을 즉시 인식했지만 큰 위험을 즉시 인식했습니다.
John Mannelli 최고 디지털 책임자는 Chatgpt에 대한 첫 실험이 내부 서버에서 불안한 앉은 민감한 재무 데이터의 발견을 포함하여 “정말 무서운”결과를 낳았다는 것을 인정했습니다.
이 현상은 회사 실험을 지불하기 위해 연기 될 수있는 위험을 평가하여 공개 AI 도구 액세스 중단을 제한하고 통제되지 않은 배치를 나타냅니다.
개인 AI 플랫폼 생성
그런 다음 KPMG는 OpenAI 및 Micros .Futs 시스템에 액세스 할 수있는 소프트웨어 팻웨어 라이센스로 지원되는 AI 작업을위한 폐쇄 된 분위기를 조성하기 시작했습니다.
이 단계는 컨설팅이 안전한 경계 내에서 응용 프로그램을 설계 할 수있는 기회를 제공하여 결국 KPMG Workbench라는 플랫폼으로 이어졌습니다.
시스템 복구 -UG는 신사 생성, 여러 LLM 옵션 및 에이전트 호스팅 기능을 결합합니다.
Pay Firma는 단일 판매자를 기반으로하는 대신 Openai, Google, Micros .ft, Anthropic 및 Met의 사용을 의도적으로 전파합니다.
2023 년 동안, 직원을 효과적으로 작성하고 AI 저자 시스템과 상호 작용하는 방법에 대한 광범위한 노력이 전념되었습니다.
2024 년까지 KPMG의 호주 Strallian Hands를 가진 특수 요원을 만들기위한 프로젝트가 시작되었습니다. 세금 조언을 준비하기 위해 고안된 너무 많은 세금 목이였습니다.
Munnelli는 개발의 시작은 “어디서나 저장된”파트너가 작성한 조언을 수집하여 랩톱에 흩어져 있다고 설명했다.
호주 Strelia의 세금 코드와 결합 된이 정보는 Rag 모델에 배치되어 자동 초안을 만들었습니다. 그러나 Taxbot은 건설하기가 사소하지 않았습니다.
Manneli에 따르면, 그 구성에는 100 물 프롬프트가 필요했으며,이 팀은 몇 달 동안 헌신 한 팀이 준비하고 결국 워크 벤치에 공급되었습니다.
그 결과 많은 입력이 필요한 시스템이 필요하고 인간 전문가의 지침을 찾은 다음 클라이언트 검토를 위해 25 페이지의 문서를 작성합니다.
Munnelli는 에이전트가 이제 하루 2 주가 걸린 작업을 수행했으며, 그는 “매우 효율적”이라고 묘사했습니다.
그는 합병과 같은 시간에 민감한 거래에 종사하는 고객에게 급속한 변화가 특히 중요하다고 제안했습니다.
그는 또한 라이센스 세금 요원 만 장비를 운영 할 수 있다고 강조했지만 전문 검사없이 출력이 일반 사용자에게는 적합하지 않다는 것을 인정했다.
KPMG는 효율성 외에도 대리인의 도입이 반복적 인 작업을 피할 수 있으므로 직원의 만족도를 가속화했다고 주장합니다.
또한 일부 소비자는 KPMG 출신이 소득 흐름을 생산할 것으로 예상하지 않고 유사한 에이전트를받는 데 관심을 보였습니다. 그럼에도 불구하고, 급여 회사는 특정 혜택의 척도가 어렵다는 것을 인정합니다.
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